gpt meeting service

layanan-pertemuan-gpt

Nol, untuk apa ini?

1. Ini adalah proyek kecil berdasarkan pengembangan GPT API. Seperti kita ketahui bersama, dukungan konteks GPT saat ini adalah mengirimkan ulang pesan historis setiap saat. Metode ini sangat "sederhana dan kasar", dan proyek ini hanya melakukan satu hal: membuat organisasi konteks lebih fleksibel untuk mendukung penyelesaian. beberapa tugas yang lebih kompleks.
2. Sumber inspirasi asli untuk proyek ini adalah "brainstorming" dan "6 Topi Berpikir". Selama proses brainstorming, setiap link berfokus pada fokus yang berbeda dan memerlukan peran yang berbeda. Proses ini konsisten dengan penggunaan enam topi berpikir. Penggunaan enam topi berpikir secara fleksibel dapat mencapai tujuan yang berbeda. Setelah perluasan lebih lanjut, ada "pertemuan" atau diskusi proyek ini.
3. Berdasarkan hal di atas, proyek ini pada dasarnya melaksanakan tiga fungsi berikut:
   1. Susunan diagram alur tugas, setiap tautan menyelesaikan satu hal, dan dirangkai untuk menyelesaikan tugas yang relatif kompleks (dipahami juga sebagai rancangan agenda rapat).
   2. Biarkan GPT mengajukan dan menjawab pertanyaannya sendiri dan menyelesaikan pengaitannya.
   3. Biarkan GPT memainkan peran berbeda dan mendiskusikan topik yang sama.
4. Skenario penerapan yang mungkin
   1. bertukar pikiran
   2. Asosiasi cepat
   3. Penilaian cepat
   4. Dialog multi-karakter

Proyek front-end terkait: gpt-meeting-web

1. Jenis simpul

Node mengacu pada agenda (tautan pertemuan) dalam proses "pertemuan". Saat ini dibagi menjadi 5 jenis, dan setiap jenis node menangani konteks secara berbeda.

Situasi umum: informasi latar belakang + karakter AI + Prompt + input = output

Masukan

Umumnya, Anda memasukkan topik dan tujuan kali ini, dan Anda dapat mengirimkannya secara langsung atau membiarkan GPT mengoptimalkannya sebelum mengirimkannya.

Pemikiran

Lenovo menyertakan dua karakter manusia AI, di antaranya karakter Lenovo digunakan untuk menghasilkan banyak ide; karakter Bertanya digunakan untuk mengajukan pertanyaan terkait dengan ide yang dihasilkan, dan dapat mengajukan banyak pertanyaan dan menindaklanjuti (sesuai dengan "Putaran Pertanyaan" dan "Babak Pertanyaan" dan "Putaran Pertanyaan" ). "jumlah pertanyaan"), sehingga keseluruhan struktur tampak sebagai struktur pohon, menghasilkan ide sesuai dengan simpul akar pohon, dan mengajukan pertanyaan tentang ide sesuai dengan pertumbuhan cabang. Selain tanya jawab otomatis, intervensi manual juga dapat dilakukan untuk mengajukan pertanyaan.

DiskusiDiskusi

Node diskusi dapat memilih beberapa anggota dengan peran berbeda, dan setiap anggota dapat berpartisipasi dalam diskusi sesuai dengan karakteristiknya masing-masing.

Pemrosesan umum Pemrosesan

Sesuaikan perintah untuk memproses input.

Keluaran

Outputnya umumnya digunakan sebagai simpul terakhir untuk merangkum keseluruhan proses diskusi, dan kemudian dikeluarkan dalam format tertentu sebagai kesimpulan akhir.

2. Prinsip kerja

Organisasi kontekstual dari simpul tautan (agenda).

Pertama, diagram alur harus berupa grafik asiklik terarah, dan kemudian setelah "pertemuan" dimulai, diagram tersebut akan dieksekusi dalam urutan topologi. Pada setiap node, "kesimpulan" dari semua node upstream dari node saat ini akan dianggap sebagai "teks sebelumnya". Hal ini dapat memastikan bahwa GPT memperoleh informasi latar belakang yang memadai dan kemudian menjawab tugas dari node saat ini menjadi lebih ideal.

Organisasi kontekstual dalam asosiasi

Pengaitan pertanyaan mandiri dan jawaban mandiri dilakukan dalam struktur pohon, sehingga pengorganisasian konteksnya secara alami merupakan rekaman dialog semua node leluhur dari node asosiasi saat ini. Hal ini mudah dipahami, seperti tanda kotak merah pada gambar di bawah ini.

Organisasi kontekstual dalam diskusi multi-peran

Awal dari diskusi multi-peran secara otomatis akan membawa informasi latar belakang dan persyaratan sesi saat ini, setelah itu pidato setiap anggota akan membawa catatan sebelumnya sebagai informasi latar belakang.

terkait pembangunan

Pemilihan teknologi

• Bahasa: golang
• Kerangka: kratos
• Penyimpanan: MongoDB

Lingkungan yang direkomendasikan

vscode

Jalankan secara lokal

 # 配置configs/config.yaml

# 依赖安装（在Makefile文件中定义了相关命令）
make init

# 运行(调试建议使用vscode)
kratos run

# 导入初始模版
cd cmd/script && go run dataOp.go importData

pembuatan gambar buruh pelabuhan

 docker build -t gpt-meeting-service:v1 .

penerapan penulisan buruh pelabuhan

 cd docker-compose
# 配置文件
mkdir conf && cp ../configs/ ./conf

# 启动
docker-compose up -d

# 停止
docker-compose down

menjelaskan

• Proyek ini menggunakan kerangka kratos, Anda perlu memahami kerangka ini terlebih dahulu
• Karena protoc tidak mendukung sse, modul pertemuan tidak menggunakan protoc untuk mendefinisikan antarmuka.
• Artikel referensi untuk memulai kratos
• Untuk perintah kratos, silakan merujuk ke kratos.md