gpt meeting service
1.0.0
관련 프런트엔드 프로젝트: gpt-meeting-web
노드는 "회의" 과정에서 의제(회의 링크)를 의미하며, 현재 5가지 유형으로 나뉘며, 각 유형의 노드는 컨텍스트를 다르게 처리합니다.
일반상황 : 배경정보 + AI 캐릭터 + 프롬프트 + 입력 = 출력
일반적으로 이번 시간의 주제와 목표를 입력하고 직접 제출하거나 제출하기 전에 GPT에서 최적화하도록 할 수 있습니다.
Lenovo에는 두 명의 AI 인간 캐릭터가 포함되어 있으며, 그중 Lenovo 캐릭터는 여러 아이디어를 생성하는 데 사용됩니다. "질문 개수")이므로 전체 구조가 트리 구조로 나타나고, 아이디어 생성은 트리의 루트 노드에 해당하고, 아이디어에 대한 질문은 가지의 성장에 해당합니다. 자동 질문 및 답변 외에도 질문을 하기 위해 수동 개입도 수행할 수 있습니다. 
토론 노드는 서로 다른 역할을 가진 여러 구성원을 선택할 수 있으며, 각 구성원은 자신의 특성에 따라 토론에 참여할 수 있습니다. 
입력을 처리하도록 프롬프트를 사용자 정의합니다.
출력은 일반적으로 전체 토론 과정을 요약하는 마지막 노드로 사용되며, 최종 결론으로 지정된 형식으로 출력됩니다.
먼저 순서도는 방향성 비순환 그래프여야 하며, "회의"가 시작된 후에는 위상 순서에 따라 실행됩니다. 각 노드에서 현재 노드의 모든 업스트림 노드의 "결론"은 "이전 텍스트"로 간주됩니다. 이를 통해 GPT는 충분한 배경 정보를 얻은 다음 이론적으로 현재 노드의 작업에 응답할 수 있습니다. 더 이상적이세요. 
자기 질문과 자기 대답의 연관은 트리 구조로 이루어지므로 컨텍스트의 구성은 자연스럽게 현재 연관 노드의 모든 조상 노드의 대화 기록으로 표시되는 등 이해하기 쉽습니다. 아래 그림의 빨간 박스. 
다중 역할 토론이 시작되면 배경 정보와 현재 세션의 요구 사항이 자동으로 가져옵니다. 그 후 각 구성원의 연설은 이전 기록을 배경 정보로 가져옵니다. 
vscode
# 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 build -t gpt-meeting-service:v1 .
cd docker-compose
# 配置文件
mkdir conf && cp ../configs/ ./conf
# 启动
docker-compose up -d
# 停止
docker-compose down
