gpt meeting service

gpt-ミーティングサービス

ゼロ、何のためにあるの？

1. これは GPT API 開発に基づく小規模なプロジェクトです。ご存知のとおり、GPT の現在のコンテキスト サポートは、履歴メッセージを毎回再送信することです。この方法は非常に「単純かつ粗雑」であり、このプロジェクトは単に 1 つのことを実行します。それは、完了をサポートするためにコンテキスト構成をより柔軟にすることです。より複雑なタスクの一部。
2. このプロジェクトの元々のインスピレーション源は「ブレインストーミング」と「6 Thinking Hats」でした。ブレーンストーミングのプロセスでは、各リンクに異なる焦点があり、異なる役割を果たす必要があります。このプロセスは、6 つの思考ハットの使用と一致しています。 6 つの思考ハットを柔軟に使用すると、さまざまな目的を達成できます。さらに拡張すると、このプロジェクトの「会議」またはディスカッションが行われます。
3. 以上を踏まえ、本プロジェクトでは主に以下の3つの機能を実装します。
   1. タスク フローチャートの配置では、各リンクが 1 つのことを完了し、複数のリンクをつなぎ合わせて比較的複雑なタスク (会議の議題の設計とも呼ばれます) を完了します。
   2. GPT が独自の質問をして回答し、関連付けを完了させます。
   3. GPT に異なる役割を果たし、同じトピックについて話し合ってもらいます。
4. 考えられる応用シナリオ
   1. ブレーンストーミング
   2. クイック関連付け
   3. 迅速な評価
   4. 複数のキャラクターの会話

関連するフロントエンド プロジェクト: gpt-meeting-web

1. ノードの種類

ノードとは「会議」のプロセスにおけるアジェンダ（会議のリンク）を指し、現在5種類に分かれており、ノードの種類ごとにコンテキストの扱いが異なります。

一般的な状況: 背景情報 + AI キャラクター デザイン + プロンプト + 入力 = 出力

入力

通常、今回のトピックと目標を入力し、直接送信することも、GPT に最適化させてから送信することもできます。

考え

Lenovo には 2 つの AI 人間キャラクターが含まれており、そのうちの Lenovo キャラクターは複数のアイデアを生成するために使用され、質問キャラクターは生成されたアイデアに関連する質問をするために使用され、複数の質問をしてフォローアップすることができます (「質問ラウンド」に対応)全体の構造はツリー構造になっており、アイデアの生成がツリーのルートノードに相当し、アイデアに対する質問が枝の成長に相当します。 自動質疑応答に加えて、手動介入を実行して質問することもできます。

ディスカッションディスカッション

ディスカッションノードは、役割の異なる複数のメンバーを選択することができ、各メンバーは自分の特性に応じてディスカッションに参加できます。

一般的な加工処理

入力を処理するためにプロンプ​​トをカスタマイズします。

出力

出力は通常、議論のプロセス全体を要約するための最後のノードとして使用され、その後、最終的な結論として指定された形式で出力されます。

2. 動作原理

リンク (アジェンダ) ノードのコンテキストに応じた構成

まず、フローチャートは有向非巡回グラフである必要があり、「会議」が開始された後、トポロジカルな順序で実行されます。各ノードでは、現在のノードのすべての上流ノードの「結論」がそれ自体の「前のテキスト」とみなされ、GPT が十分な背景情報を取得し、理論的には現在のノードのタスクに応答することができます。より理想的になります。

連合における文脈上の組織化

自問と自答の関連付けはツリー構造で行われるので、コンテキストの整理は当然、現在の関連付けノードのすべての祖先ノードの対話記録のマークのように分かりやすくなります。下の図の赤枠部分です。

複数の役割によるディスカッションにおける状況に応じた組織化

マルチロールディスカッションの開始時に、背景情報と現在のセッションの要件が自動的に提供されます。その後、各メンバーのスピーチが背景情報として以前の記録を提供します。

開発関連

テクノロジーの選択

• 言語: golang
• フレームワーク: クレイトス
• ストレージ: MongoDB

推奨環境

vscode

ローカルで実行

 # 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

docker イメージのビルド

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

docker-compose デプロイメント

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

# 启动
docker-compose up -d

# 停止
docker-compose down

説明する

• プロジェクトは kratos フレームワークを使用します。最初にこのフレームワークを理解する必要があります
• protoc は sse をサポートしていないため、会議モジュールはインターフェースの定義に protoc を使用しません。
• kratosを始めるための参考記事
• kratos コマンドについては、kratos.md を参照してください。