ATAT
1.0.0
| การตั้งค่าอย่างรวดเร็วสำหรับตัวแทน AI ทางอีเมล | ปรับใช้ตัวแทนในวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับผู้ใช้ของคุณ | |
| ถึง CC และ Fw: ตัวแทนหลายราย | การฝึกอบรมแบบง่าย: เพียงส่งอีเมล | |
| รหัสย่ออันทรงพลังสำหรับ AI | การทำงานร่วมกันแบบหลายขั้นตอนสำหรับทุกคน | |
| รวมแบตเตอรี่ เพียงเพิ่มข้อมูลรับรอง | รวมไคลเอนต์อีเมลและแดชบอร์ดตัวแทน |
ATAT ช่วยให้สามารถติดตั้งตัวแทน AI ได้อย่างรวดเร็วซึ่งคุณสามารถส่งอีเมลได้ ด้วยรหัสย่อง่ายๆ ที่ให้พลังพิเศษแก่เจ้าหน้าที่
ซอร์สโค้ด https://github.com/semanticsean/ATAT
แผนงาน: สำหรับผู้ที่สนใจมีส่วนร่วมในโครงการ โปรดดูคู่มือการสนับสนุนของเราสำหรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการมีส่วนร่วม
v0.4 - รวม ABE - A/B + โพลการเลือกตั้ง v0.3 - การเปิดตัวครั้งแรก
ตัวอย่าง: ส่งอีเมลถึงทีมตัวแทน AI สามคนที่ร่วมมือกันเขียนเรื่องสั้น:
ส่งอีเมลถึงตัวแทน AI หนึ่งคน ที่ได้รับคำสั่งให้เขียนเรื่องราวในสามองก์ (การเรียก API สามครั้ง):
คู่มือนี้จะอธิบายวิธีการปรับใช้บน Replit แก่คุณ เนื่องจากปรับใช้ได้ง่ายมาก เริ่มด้วยตัวแทนนี้
หากต้องการใช้ภายในเครื่องหรือบน Github คุณจะต้องเปลี่ยนการเรียกเพื่อรับ env vars
pip install openai==0.28.0 เพื่อความเข้ากันได้-
"SMTP_SERVER": "",
"IMAP_SERVER": "",
"SMTP_PORT": "",
"SMTP_USERNAME": "",
"SMTP_PASSWORD": "",
"OPENAI_API_KEY": "",
"DOMAIN_NAME": "",
"COMPANY_NAME": ""
-
สำหรับ SMTP_PORT ที่ใช้ Google Workspace ให้ใช้พอร์ต 587
สำหรับ SMTP_PASSWORD หากคุณใช้ Google / Gmail จะต้องเป็นรหัสผ่านสำหรับแอปซึ่งต้องใช้ 2FA
DOMAIN_NAME ควรเป็นสิ่งที่ตามหลัง @ ในที่อยู่อีเมล ตัวอย่างเช่น "acme.com" เช่น "[email protected]"
COMPANY_NAME ควรเป็นไปตามที่ปรากฏในลายลักษณ์อักษร เช่น "ACME Corp."
สร้างที่อยู่อีเมลตัวแทน@: ต้องเป็นที่อยู่อีเมลใหม่ที่ไม่มีประวัติ
นามแฝงตัวแทน: กำหนดอย่างน้อยหนึ่งนามแฝงอีเมลสำหรับตัวแทนอย่างน้อยหนึ่งรายการใน agents/agents.json ส่วนที่เหลือเป็นทางเลือกและสามารถเรียกโดยใช้รหัสย่อ @@(ชื่อตัวแทน) หรือสามารถรับนามแฝงของตนเองได้ @@ มีประโยชน์หากคุณต้องการให้ตัวแทนมากกว่าที่เซิร์ฟเวอร์อีเมลของคุณรองรับเป็นนามแฝง ตัวอย่างเช่น Google Workspace จำกัดไว้ที่ 25 โมเดล แต่คุณปรับใช้โมเดลตัวแทนได้หลายร้อยโมเดลซึ่งเข้าถึงได้ผ่านรหัสย่อ @@
ดู /tools/testing_emails.md สำหรับอีเมลที่จะใช้ทดสอบ
สิ่งสำคัญ: คุณอาจต้องไวท์ลิสต์โดเมนและ/หรือที่อยู่อีเมล
สร้างอีเมลใหม่เพื่อใช้กับ ATAT อย่าเชื่อมต่อบัญชีที่มีอยู่ ATAT มีปฏิกิริยาและคุณอาจส่งอีเมลที่ไม่ได้ตั้งใจหากคุณไม่ได้จัดทำดัชนีประวัติอย่างถูกต้อง สร้างบัญชีใหม่เฉพาะสำหรับการใช้งาน ATAT
ATAT เป็นไคลเอนต์อีเมลที่โฮสต์ตัวแทน AI ที่ตอบกลับอีเมล ดังนั้นคุณจึงสามารถส่งอีเมลถึงพวกเขาโดยตรง สำเนาถึงพวกเขา หรือ fw: ส่งอีเมลถึงพวกเขา ATAT ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้การใช้ AI เป็นประชาธิปไตย ทำให้สามารถติดตั้ง "บริษัท" ตัวแทน AI ได้อย่างรวดเร็วภายในไม่กี่นาที โดยมีการจัดการผ่านอีเมล นั่นหมายความว่าการฝึกอบรมนั้นง่ายพอๆ กับการส่งอีเมลใหม่เพื่อส่งต่อหรือสำเนาถึง แนวทางนี้ใช้ประโยชน์จากความล่าช้าของอีเมลโดยธรรมชาติเพื่อการตอบสนองของ AI ที่ครอบคลุมและรอบคอบ นอกจากนี้ยังเปิดกว้างความคิด "MoE" หรือ "CoE" ให้เป็นบรรทัดฐาน
จุดแข็งอีกประการหนึ่งของอีเมลก็คือมันช้า ดังแสดงใน @@ และ !detail! รหัสย่อ ส่วนประกอบหลายรอบ (การโทรหลาย API) สามารถรวมเข้าด้วยกันได้ และเวลาที่ใช้ในการเรียกใช้การโทรทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นนาทีหรือเป็นชั่วโมง ก็ถือเป็นเรื่องปกติสำหรับอีเมล
!detail , !summarize และ !ff ใช้ new_agent.py เพื่อสร้างตัวแทนใหม่ที่มีรายละเอียดบุคลิกและรูปภาพที่สร้างโดย DALL-E
cards.py ขับเคลื่อนเซิร์ฟเวอร์ Flask โดยแสดงแดชบอร์ดของตัวแทนทั้งหมดเพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย
ปรับปรุงการโต้ตอบทางอีเมลของคุณด้วยระบบรหัสย่อขั้นสูงของเรา ออกแบบมาเพื่อการรวมเข้ากับเนื้อหาอีเมลอย่างราบรื่น รหัสย่อเหล่านี้จะเรียกใช้ฟังก์ชันพิเศษภายในแพลตฟอร์ม ATAT ช่วยให้ตัวแทนมีส่วนร่วมแบบไดนามิกและจัดการเนื้อหาได้โดยตรงผ่านอีเมลของคุณ สำรวจความสามารถและการใช้งานของแต่ละรหัสย่อเพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพสูงสุดของ ATAT สำหรับการสื่อสารทางอีเมลของคุณ
@@@@ เพื่อส่งอีเมลไปยังตัวแทนหลายรายพร้อมกัน ส่งเสริมการตอบกลับหลายตัวแทนที่ทำงานร่วมกัน คุณสมบัตินี้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการข้อมูลจากบุคคล AI ที่หลากหลาย@@(agent name) หรือ @@.creator ในอีเมลของคุณ ตามด้วยตัวระบุตัวแทนเฉพาะหรือคำแนะนำในการสร้าง คำสั่งนี้กำหนดให้ ATAT มีส่วนร่วมกับตัวแทนที่ได้รับมอบหมายในกระบวนการตอบสนองทดสอบอีเมล
devatlas - อะไรคือคำถามที่สำคัญที่สุดที่ผู้สมัครขอรับทุนต้องตอบเมื่อเขียนสำรับการเสนอขายสตาร์ทอัพ?
@@(castor) ชอบสตาร์ทอัพอะไรคะ?
@@(โนวา) คิดยังไง?
@@(โอไรออน) คิดยังไง?
@@(เนบิวลา) คิดยังไง?
@@(อัลแตร์) คิดยังไง?
@@.creator@@.creator จะสร้างลักษณะตัวแทนใหม่ได้ทันที โดยนำเสนอการปรับแต่งได้ทันทีเพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของการสนทนา@@.creator(Embody an agent...) พร้อมข้อกำหนดคุณลักษณะโดยละเอียด ตรวจสอบให้แน่ใจว่า "Embody" ปรากฏอยู่เพื่อเปิดใช้งานฟังก์ชันผู้สร้าง โดยส่งสัญญาณให้ ATAT ประดิษฐ์และแนะนำตัวละครตัวแทนใหม่ตามคำแนะนำของคุณทดสอบอีเมล
ฉันกำลังทำโปรเจ็กต์สร้างสรรค์ใหม่และต้องการการสวมบทบาท โปรดแสดงตัวแทนนี้และให้ตอบคำถามด้านล่าง
@@.creator(รวบรวมแวมไพร์ขี้เล่นที่เป็นเพื่อนกับโลมาในรูปแบบหนังสือเด็กที่พูดด้วยเสียงแวมไพร์สุดตลก)!
คุณแวมไพร์ คุณชอบเล่นเกมอะไรมากที่สุด?
DetailDetail จะแบ่งบล็อกข้อความขนาดใหญ่ออกเป็นส่วนต่างๆ ที่สามารถจัดการได้ เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลและการสร้างคำตอบ!detail_start! และ !detail_stop! เครื่องหมาย สมาคม ATAT จะแบ่งส่วนเนื้อหาโดยอัตโนมัติเพื่อการจัดการที่มีประสิทธิภาพ ใช้ '!แยก!' เพื่อแยกการเรียก API / ใช้งานมัลติพาส!detail_start! บทนำ: เป็นปี 2050 และการเดินทางข้ามเวลาสังเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็เป็นไปได้อย่างง่ายดาย !แยก! พบกับพระเอกของเราแบบละเอียด !split! เราพบกับศัตรูของเราอย่างละเอียด !แยก! เราเห็นความขัดแย้งครั้งแรกระหว่างตัวเอกและศัตรู องก์แรกจบ !split! องก์ที่สองเริ่มต้นด้วยผู้เล่นใหม่ คู่รักที่ยังไม่ได้กล่าวถึง !split! องก์ที่สองมีความขัดแย้งหลัก !split! ถึงไคลแม็กซ์แล้ว !split! การแก้ปัญหายังไม่เกิดขึ้น !split! ตอนนี้ความละเอียดเกิดขึ้นแล้ว !detail_stop!
SummarizeSummarize จะย่อเนื้อหาโดยละเอียดให้กลายเป็นสรุปโดยย่อ ซึ่งปรับแต่งได้ผ่านตัวปรับแต่งเฉพาะเพื่อให้เหมาะกับจุดเน้นและสไตล์ที่คุณต้องการในการสรุป!summarize! โดยเพิ่มตัวแก้ไขตามความจำเป็นเพื่อปรับแต่งเอาต์พุตสรุป(ฟีเจอร์นี้มีความบั๊กมากกว่าคุณสมบัติอื่น ๆ )
ดู /tools/testing_emails.md สำหรับสคริปต์ทดสอบ - ยาวเกินกว่าจะพอดีที่นี่
!summarize.json! , !summarize.marketing! หรือ !summarize.budget! เพื่อกำกับ ATAT ในการสร้างสรุปที่สอดคล้องกับความต้องการของคุณ ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบ JSON ภาษาทางการตลาด หรือเนื้อหาที่เน้นงบประมาณใช้ประโยชน์จากรหัสย่อเหล่านี้เพื่อปรับปรุงการโต้ตอบทางอีเมลของคุณ ทำให้มั่นใจได้ถึงการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลกับและระหว่างตัวแทน AI ของคุณ
ABE (A/B+Election) - ภาพรวมเครื่องมือการสำรวจตัวแทน ABE ย่อมาจาก A/B+Election ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการสำรวจตัวแทนอัจฉริยะในสถานการณ์ต่างๆ ตั้งแต่กระบวนการตัดสินใจไปจนถึงการรวบรวมความคิดเห็นและอื่นๆ อีกมากมาย ABE สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Flask โดยผสานรวมกับเทคโนโลยีเว็บได้อย่างราบรื่นเพื่อมอบประสบการณ์เชิงโต้ตอบและไดนามิกสำหรับทั้งผู้ดูแลระบบและผู้เข้าร่วม
คุณสมบัติการจัดการตัวแทน: จัดการรายชื่อตัวแทนได้อย่างง่ายดาย โดยแต่ละรายการมีตัวระบุและคุณลักษณะเฉพาะ ABE อนุญาตให้ระบุข้อกำหนดโดยละเอียดของตัวแทน รวมถึงคำสำคัญและรูปภาพที่กำหนดเอง เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การสำรวจ
การโพลแบบไดนามิก: ดำเนินการทดสอบ A/B หรือการเลือกตั้งระหว่างตัวแทนโดยมีคำถามและคำแนะนำที่กำหนดเอง คุณสมบัตินี้ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะสมเกี่ยวกับการตั้งค่าหรือการตัดสินใจของตัวแทน
การตรวจสอบสิทธิ์อีเมล: ระบบตรวจสอบความปลอดภัยที่ใช้การยืนยันอีเมลสำหรับการตรวจสอบผู้ใช้ เพื่อให้แน่ใจว่ามีเพียงผู้เข้าร่วมที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถมีส่วนร่วมในกระบวนการลงคะแนนได้
การจัดการเซสชั่น: ด้วย ABE เซสชั่นจะถูกระบุและจัดการโดยไม่ซ้ำกัน ทำให้เกิดแนวทางที่มีโครงสร้างในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล แต่ละเซสชั่นสามารถปรับให้เข้ากับคำถาม คำแนะนำ และการเลือกตัวแทนที่เฉพาะเจาะจงได้
แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ: แดชบอร์ดบนเว็บมีอินเทอร์เฟซแบบรวมศูนย์สำหรับการกำหนดค่าโพล การแสดงภาพการเลือกตัวแทน และการเริ่มต้นเซสชัน แดชบอร์ดปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ ทำให้ง่ายต่อการสำรวจกระบวนการสำรวจ
เอาต์พุตที่ปรับแต่งได้: สร้างและปรับแต่งเอาต์พุตตามผลการสำรวจ ABE สนับสนุนการสร้างรายงานโดยละเอียด การแสดงภาพ และการสรุป เพื่อตอบสนองความต้องการด้านการวิเคราะห์ที่หลากหลาย
ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงความปลอดภัย ABE ใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้และรับรองความสมบูรณ์ของกระบวนการสำรวจความคิดเห็น เซสชันและการส่งข้อมูลจะได้รับการจัดการอย่างปลอดภัย โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับ
เริ่มต้นใช้งานการตั้งค่าและการติดตั้ง: เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าสภาพแวดล้อม Python ของคุณและติดตั้ง Flask พร้อมกับการขึ้นต่อกันที่จำเป็นอื่น ๆ ABE ต้องการ Python 3.6 หรือใหม่กว่าเพื่อความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง
กำหนดค่าตัวแทน: เติม agent.json ด้วยข้อมูลตัวแทนของคุณ รวมถึงชื่อ คุณลักษณะ และรูปภาพ ไฟล์นี้ทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลสำหรับตัวแทนที่เข้าร่วมการสำรวจความคิดเห็น
เปิดแอปพลิเคชัน: เรียกใช้ abe.py เพื่อเริ่มเซิร์ฟเวอร์ Flask นำทางไปยัง URL ที่ให้ไว้เพื่อเข้าถึงแดชบอร์ด ABE
สร้างโพล: ใช้แดชบอร์ดเพื่อกำหนดค่าโพลของคุณ รวมถึงคำถาม เจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้อง และคำแนะนำที่กำหนดเอง การสำรวจความคิดเห็นแต่ละครั้งสามารถปรับแต่งให้ตรงกับการวิจัยเฉพาะหรือความต้องการในการตัดสินใจได้
แจกจ่ายและรวบรวมคำตอบ: เมื่อโพลของคุณเผยแพร่แล้ว ผู้เข้าร่วมที่ได้รับอนุญาตสามารถมีส่วนร่วมกับแพลตฟอร์ม โดยให้คำตอบและความคิดเห็นของพวกเขา ABE จัดการการรวบรวมและการจัดระเบียบข้อมูลนี้แบบเรียลไทม์
วิเคราะห์ผลลัพธ์: เมื่อการสำรวจเสร็จสิ้น ABE จะอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ผลลัพธ์ผ่านแดชบอร์ด ส่งออกข้อมูล สร้างรายงาน และรับข้อมูลเชิงลึกจากการตอบกลับที่รวบรวมไว้
Use Cases เฟรมเวิร์กอเนกประสงค์ของ ABE ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง:
การวิจัยตลาด: ทำความเข้าใจความต้องการของผู้บริโภคหรือคาดการณ์แนวโน้มของตลาดโดยการสำรวจกลุ่มตัวแทนตัวแทน การสนับสนุนการตัดสินใจ: อำนวยความสะดวกในกระบวนการตัดสินใจภายในองค์กรโดยการรวบรวมและวิเคราะห์ความคิดเห็นของตัวแทน การวิจัยเชิงวิชาการ: ดำเนินการศึกษาและการทดลองที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองและการจำลองตามตัวแทน ABE นำเสนอแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นสำหรับการสำรวจตัวแทนในบริบทต่างๆ มากมาย ด้วยการรวมความสะดวกในการใช้งานเข้ากับชุดคุณสมบัติที่แข็งแกร่ง ABE ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์จากข้อมูลในรูปแบบที่เป็นนวัตกรรม ไม่ว่าจะเป็นการวิจัย การตัดสินใจ หรือการวิเคราะห์ตลาด ABE ก็มีเครื่องมือที่จำเป็นในการควบคุมข้อมูลรวมของตัวแทน
contribute.mdATAT ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT อ้างอิงถึงไฟล์ LICENSE สำหรับรายละเอียด
@@ และ ATAT เป็นเครื่องหมายการค้าของ Semantic Life, ลิขสิทธิ์ 2024 สงวนลิขสิทธิ์
กูเกิล / กูเกิลเวิร์คสเปซ (TM) กูเกิล
psql -h ชื่อโฮสต์ -U ชื่อผู้ใช้ -d ชื่อฐานข้อมูล SET idle_in_transaction_session_timeout = '15 นาที'; psql -d $DB_NAME -U $DB_USER -W $DB_PASS flask db init # จำเป็นเฉพาะในครั้งแรกในการตั้งค่าการโยกย้ายไดเร็กทอรี flask db โยกย้าย -m "รุ่น PageView ที่เพิ่มแล้ว" อัปเกรด flask db
Semantic Life - แดชบอร์ดตัวแทน AI
ยินดีต้อนรับสู่ Semantic Life - AI Agent Dashboard! เครื่องมืออันทรงพลังนี้ช่วยให้คุณสร้าง จัดการ และโต้ตอบกับตัวแทน AI ผ่านทางเว็บอินเตอร์เฟสที่ใช้งานง่าย ด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การสร้างตัวแทน การจัดการกรอบเวลา การจัดการประชุม และการดำเนินการสำรวจ คุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล คุณสมบัติ
Agent Creation: Easily create new AI agents by providing a name, job title, and description. The system generates a detailed agent persona, including keywords, relationships, and an image prompt, using the OpenAI GPT-4 model. It also generates a profile picture using the DALL-E model.
Timeframe Management: Create different scenarios or contexts for your AI agents by establishing timeframes. You can select specific agents to include in a timeframe and provide instructions to modify their attributes using the OpenAI API. The modified agents are saved in a new JSON file for easy access.
Meeting Organization: Organize meetings with your AI agents to gather insights and conduct surveys. Select a timeframe, choose the agents to include, and provide a name for the meeting. The system creates a survey form where you can define questions and gather responses from the agents using the OpenAI API.
Survey Results: View the results of your surveys in a user-friendly interface. The responses from each agent are displayed alongside their profile information. You can analyze the responses, compare insights from different agents, and make informed decisions based on the survey results.
Public Sharing: Make your survey results publicly accessible by generating a unique public URL. Anyone with the URL can view the survey results without authentication, allowing you to share insights with a broader audience.
ข้อกำหนดเบื้องต้น
ก่อนที่จะรัน Semantic Life - AI Agent Dashboard ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีสิ่งต่อไปนี้:
Python 3.x installed
OpenAI API key
Required Python packages (listed in requirements.txt)
การติดตั้ง
Clone the repository:
ทุบตี
โคลนคอมไพล์ https://github.com/your-username/semantic-life.git
Install the required Python packages:
ทุบตี
pip ติดตั้ง -r ข้อกำหนด.txt
Set up the environment variables:
OPENAI_API_KEY: Your OpenAI API key
DATABASE_URL: URL for your database (e.g., PostgreSQL)
FLASK_KEY: Secret key for Flask sessions
DOMAIN_NAME: Domain name for your application
Run the database migrations:
ทุบตี
การอัพเกรดฐานข้อมูลขวด
Start the application:
ทุบตี
หลาม app.py
Access the application in your web browser at http://localhost:5000.
การใช้งาน
Register a new account or log in to an existing account.
Create new agents by providing a name, job title, and description.
Establish timeframes and select agents to include. Provide instructions to modify the agents' attributes.
Organize meetings by selecting a timeframe, choosing agents, and providing a name.
Conduct surveys by defining questions and gathering responses from the agents.
View survey results and analyze the insights provided by the AI agents.
Optionally, make survey results publicly accessible by generating a unique public URL.
มีส่วนร่วม
ยินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมกับ Semantic Life - AI Agent Dashboard! หากคุณพบปัญหาใดๆ หรือมีข้อเสนอแนะสำหรับการปรับปรุง โปรดเปิดปัญหาหรือส่งคำขอดึงข้อมูลบนที่เก็บ GitHub ใบอนุญาต
โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT ติดต่อ
หากมีข้อสงสัยหรือข้อเสนอแนะโปรดติดต่อเราที่ [email protected]
สนุกกับการใช้ Semantic Life - AI Agent Dashboard เพื่อปลดล็อกศักยภาพของตัวแทน AI และรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า!
เปิดเทอร์มินัลหรือพรอมต์คำสั่งแล้วไปที่ไดเร็กทอรีโปรเจ็กต์ของคุณ รันคำสั่งต่อไปนี้เพื่อเริ่ม Flask shell:flas
เปลือกขวด
จากโมเดลนำเข้าผู้ใช้ db
ผู้ใช้ = User.query.filter_by(ชื่อผู้ใช้='ชื่อผู้ใช้').first()
user.token_balance = 1,000
db.session.commit()
พิมพ์ (user.token_balance)
ออก()
flask db โยกย้าย -m "เพิ่มเครดิตผู้ใช้" อัปเกรด flask db
pip ติดตั้ง 'มันอันตราย <2.0'
แน่นอน! นี่คือคำอธิบายทางเทคนิคของแอปสำหรับ AI อื่น:
แอพ Semantic Life เป็นแอปพลิเคชั่นบนเว็บที่สร้างขึ้นโดยใช้เฟรมเวิร์กเว็บ Flask ใน Python ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและจัดการตัวแทน AI ดำเนินการสำรวจ และสร้างกรอบเวลาตามคำแนะนำที่ผู้ใช้กำหนด
แอปเป็นไปตามสถาปัตยกรรมพิมพ์เขียว โดยที่ส่วนต่างๆ ของแอปพลิเคชันจะถูกแยกออกเป็นพิมพ์เขียวแต่ละรายการ เช่น auth_blueprint, Survey_blueprint, Dashboard_blueprint และ profile_blueprint พิมพ์เขียวแต่ละฉบับจัดการเส้นทางและฟังก์ชันการทำงานเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์
แอปนี้ใช้ฐานข้อมูล PostgreSQL เพื่อจัดเก็บข้อมูลผู้ใช้ ข้อมูลตัวแทน แบบสำรวจ และกรอบเวลา โมเดลฐานข้อมูลถูกกำหนดโดยใช้ Flask-SQLAlchemy ซึ่งเป็นส่วนขยายที่ให้ความสามารถ ORM (Object-Relational Mapping) สำหรับการโต้ตอบกับฐานข้อมูล
การตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ดำเนินการโดยใช้ Flask-Login ซึ่งจัดการการลงทะเบียนผู้ใช้ การเข้าสู่ระบบ และการจัดการเซสชัน ผู้ใช้สามารถลงทะเบียนบัญชี เข้าสู่ระบบ และอัพเดตข้อมูลโปรไฟล์ของตนได้
แอปนี้ทำงานร่วมกับ OpenAI API เพื่อสร้างข้อมูลตัวแทนและดำเนินการสำรวจ โดยจะใช้โมดูล abe_gpt เพื่อประมวลผลข้อมูลตัวแทนและสร้างการตอบกลับตามคำแนะนำที่ผู้ใช้กำหนด โมดูล abe_gpt สื่อสารกับ OpenAI API เพื่อสร้างข้อมูลตัวแทน แก้ไขคุณสมบัติของตัวแทน และสร้างการตอบแบบสำรวจ
แอพนี้อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างและจัดการตัวแทน AI ผู้ใช้สามารถเพิ่มเอเจนต์ฐาน สร้างเอเจนต์ใหม่ แก้ไขแอ็ตทริบิวต์เอเจนต์ และลบเอเจนต์ได้ ข้อมูลเอเจนต์จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลและสามารถดึงข้อมูลและอัปเดตได้ตามต้องการ
ผู้ใช้ยังสามารถสร้างแบบสำรวจและจัดการประชุมกับตัวแทน AI ได้ แบบสำรวจถูกสร้างขึ้นโดยการเลือกตัวแทนและกำหนดคำถาม แอปใช้โมดูล abe_gpt เพื่อสร้างการตอบแบบสำรวจตามตัวแทนที่เลือกและคำแนะนำที่ผู้ใช้กำหนด ผลการสำรวจจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลและผู้ใช้สามารถดูได้
กรอบเวลาเป็นอีกคุณสมบัติหนึ่งของแอป ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างเวอร์ชันที่แก้ไขของเอเจนต์ฐานตามคำแนะนำและบริบทเฉพาะ ผู้ใช้สามารถเลือกตัวแทน ให้คำแนะนำ และสร้างกรอบเวลาใหม่ด้วยตัวแทนที่แก้ไขได้ ข้อมูลกรอบเวลาจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลและผู้ใช้สามารถเข้าถึงและจัดการได้
แอปใช้ส่วนขยายและไลบรารี Flask ต่างๆ เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงาน Flask-Images ใช้สำหรับการจัดการและประมวลผลรูปภาพ แม้ว่าการใช้งานในโค้ดปัจจุบันจะต้องได้รับการล้างและแก้ไข Flask-Migrate ใช้สำหรับการย้ายฐานข้อมูล ทำให้สามารถจัดการการเปลี่ยนแปลงสคีมาฐานข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
ส่วนหน้าของแอปสร้างขึ้นโดยใช้เทมเพลต HTML และจัดสไตล์ด้วย Tailwind CSS เทมเพลตถูกเรนเดอร์โดยใช้ Jinja2 ซึ่งเป็นเอ็นจิ้นการสร้างเทมเพลตที่ช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหาแบบไดนามิกได้ JavaScript ใช้สำหรับการโต้ตอบฝั่งไคลเอ็นต์และคำขอ AJAX
การจัดการข้อผิดพลาดและการบันทึกถูกนำมาใช้ทั่วทั้งแอปเพื่อตรวจจับและจัดการข้อยกเว้นอย่างสวยงาม แอปจะบันทึกข้อมูลและข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องเพื่อวัตถุประสงค์ในการแก้ไขข้อบกพร่องและการตรวจสอบ
โดยรวมแล้ว แอป Semantic Life มอบแพลตฟอร์มสำหรับผู้ใช้ในการสร้าง จัดการ และโต้ตอบกับตัวแทน AI ดำเนินการสำรวจ และสร้างกรอบเวลาตามคำแนะนำที่ผู้ใช้กำหนด โดยใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์กเว็บ Flask, ฐานข้อมูล PostgreSQL และ OpenAI API เพื่อส่งมอบฟังก์ชันการทำงาน
table_schema | table_name | คอลัมน์_ชื่อ | ข้อมูล_ประเภท
---------------+-----------------+---------------+- ---------------------------- สาธารณะ | alembic_version | version_num | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | การประชุม | รหัส | สาธารณะจำนวนเต็ม | การประชุม | ชื่อ | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | การประชุม | user_id | จำนวนเต็มสาธารณะ | การประชุม | การประชุม_ข้อมูล | json สาธารณะ | การประชุม | is_public | สาธารณะบูลีน | การประชุม | public_url | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | page_view | รหัส | จำนวนเต็มสาธารณะ | page_view | หน้า | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | page_view | ประทับเวลา | การประทับเวลาโดยไม่มีเขตเวลาสาธารณะ | แบบสำรวจ | รหัส | จำนวนเต็มสาธารณะ | แบบสำรวจ | ชื่อ | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | แบบสำรวจ | user_id | จำนวนเต็มสาธารณะ | แบบสำรวจ | is_public | สาธารณะบูลีน | แบบสำรวจ | public_url | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | แบบสำรวจ | แบบสำรวจ_ข้อมูล | json สาธารณะ | กรอบเวลา | รหัส | สาธารณะจำนวนเต็ม | กรอบเวลา | ชื่อ | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | กรอบเวลา | user_id | สาธารณะจำนวนเต็ม | กรอบเวลา | agent_data | json สาธารณะ | ผู้ใช้ | รหัส | จำนวนเต็มสาธารณะ | ผู้ใช้ | ชื่อผู้ใช้ | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | ผู้ใช้ | อีเมล์ | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | ผู้ใช้ | รหัสผ่าน_แฮช | ตัวละครที่แตกต่างกันสาธารณะ | ผู้ใช้ | agent_data | json สาธารณะ | ผู้ใช้ | รูปภาพ_ข้อมูล | json สาธารณะ | ผู้ใช้ | เครดิต | จำนวนเต็ม
เลือกเครดิตจากผู้ใช้ WHERE ชื่อผู้ใช้ = 'the_username';
เลือก table_schema, table_name, column_name, data_type จาก information_schema.columns โดยที่ table_schema ไม่ได้อยู่ใน ('information_schema', 'pg_catalog') เรียงตาม table_schema, table_name, ordinal_position;
----------
check images
SELECT
agent.value->>'id' AS agent_id,
agent.value->>'photo_path' AS photo_path,
LENGTH(COALESCE(u.images_data->>(agent.value->>'photo_path'), '')) AS image_length,
CASE
WHEN LENGTH(COALESCE(u.images_data->>(agent.value->>'photo_path'), '')) > 0
THEN 'Present'
ELSE 'Missing'
END AS image_status
FROM
"user" u,
json_array_elements(u.agents_data) AS agent
WHERE
u.id = 12;
admin.py แบบสแตนด์อโลนเพิ่มเครดิต
SELECT m.id AS conference_id, m.name AS conference_name, m.agents AS conference_agents, m.questions AS conference_questions, m.answers AS conference_answers, m.is_public AS conference_is_public, m.public_url AS conference_public_url, u.id AS user_id, u .username AS user_username, u.email AS user_email จากการประชุม AS m เข้าร่วม "ผู้ใช้" AS u ON m.user_id = u.id โดยที่ m.id = 24;
ดูตัวแทนกรอบเวลา
SELECT t.id AS timeframe_id, t.name AS timeframe_name, json_array_length(t.agents_data) AS num_agents, CASE เมื่อ t.agents_data เป็นโมฆะ จากนั้น false ELSE จริง END AS agent_populated, CASE เมื่อ u.images_data เป็น NULL แล้ว false ELSE จริง END AS รูปภาพ_ประชากร, json_agg(t.agents_data->>'id') AS agent_names จากกรอบเวลา t เข้าร่วม "ผู้ใช้" u ON t.user_id = u.id จัดกลุ่มตาม t.id, t.name, t.agents_data, u.images_data;
SELECT u.id AS user_id, u.username, CASE เมื่อ LENGTH(t.image_data) > 0 จากนั้น 'ไม่เป็นศูนย์' ELSE 'Zero' END AS image_data_status, CASE เมื่อ LENGTH(t.thumbnail_image_data) > 0 จากนั้น 'ไม่เป็นศูนย์ ' ELSE 'ศูนย์' END เป็นภาพขนาดย่อ_ภาพ_data_status FROM "ผู้ใช้" คุณซ้ายเข้าร่วมกรอบเวลา t ON t.user_id = u.id WHERE u.username = 'realityinspector82';
