LinkedIn to Portfolio Site Generator

LinkedIn zum Portfolio -Site -Generator

Dieses Projekt ist ein Python-Skript, das Ihr LinkedIn PDF kratzt und mithilfe des GPT-4-Modells von OpenAI eine angepasste Portfolio-Site generiert.

Wir interagieren mit dem GPT-4-Modell mit Langchain.

1. Einbetten Sie das LinkedIn PDF ein
2. Speichern Sie die Einbettungen in eine Chroma -Vektor -Datenbank
3. Fragen Sie diese Datenbank ab, um relevante Informationen zu erhalten
4. Erstellen Sie Text mit OpenAIs GPT-4
5. Mit dem generierten Text verwenden wir die nächste JS -Portfolio -Site, die von Nextra betrieben wird, um die Hauptportfolio -Datei zu erstellen
6. Erstellen und Bereitstellen von Site auf Vercel

Demo

Für diese Demo habe ich Langchains Mitbegründer und CEO Harrison Chase's LinkedIn verwendet.

Seine bereitgestellte Website finden Sie hier: https://harrison-six.vercel.app/

Video: https://www.youtube.com/watch?v=jy5unsbq8si

Voraussetzungen

Stellen Sie vor Beginn sicher, dass Sie die folgenden Anforderungen erfüllt haben:

• Installierte eine aktuelle Version von Python (3.7 oder neuer) und eine Möglichkeit, virtuelle Umgebungen (Virtualenv oder Conda) zu erstellen
• Erstellt ein Vercel -Konto und hat sich lokal in Vercel CLI heruntergeladen/angemeldet
• Erstellt OpenAI -API -Konto und erhalten Sie einen OpenAI -API -Schlüssel

Erste Schritte

Klonen Sie das Repo

git clone https://github.com/waseemhnyc/LinkedIn-to-Portfolio-Site-Generator

Erstellen Sie ein Virutalenv und beziehen Sie die Umgebung

python3 -m venv myenv
source venv/bin/activate

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken

pip install -r requirements.txt

Erstellen Sie eine .env -Datei und geben Sie Ihre OpenAI -API -Taste in die Datei ein

cp .env.example .env

Verwendung

Führen Sie zum Ausführen des Programms den folgenden Befehl im Terminal aus:

python main.py

Möglichkeiten zu verbessern

• Akzeptieren Sie mehr Eingaben wie Lebensläufe/Lebensläufe
• Schnappen Sie sich Daten von Github und Twitter
• Integrieren Sie sich in andere Portfoliovorlagen
• Drücken Sie nach GitHub, damit Sie Ihre eigenen Änderungen vornehmen können
• Verwenden Sie Langchains Output -Parser

Fragen oder wenden Sie sich an

• Twitter: https://twitter.com/waseemhnyc
• E -Mail: [email protected]

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert - Einzelheiten finden Sie in der Lizenzdatei.