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AI-Quellcode

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Enterprise prompt Engineering - der eigene Chatgpt Ihres Unternehmens

Dies ist eine alternative App (Frontend and Backend) für das Chatgpt + Enterprise -Daten mit Azure OpenAI und Cognitive Search Project.

Webanwendung (installierbar, offline-fähig)

Enterprompt - CHATGPT -BOT, der nur Ihre Unternehmensdaten verwendet

Erste Schritte

Frontend

Führen Sie zunächst den Entwicklungsserver aus:

 cd app
npm install
npm run dev

Öffnen Sie http: // localhost: 3000 mit Ihrem Browser, um das Ergebnis zu sehen.

Backend

Es stehen 2 Optionen zur Verfügung:

Ausführen von API vom externen Server (gehostete Demo). Sie können nur die bereits vorhandenen Daten verwenden.
lokal. Anschließend können Sie Ihre eigenen Daten hochladen und Ihren eigenen Assistent erstellen (und sie bereitstellen, wenn Sie möchten). Das lokale Ausführen erfordert ein Azure -Konto - Sie können hier eine mit 200 US -Dollar kostenlos erhalten.

Ausführen von API vom externen Server ausführen

Benennen Sie einfach um .env.external-api.local zu .env.local und Sie können loslegen. Sie werden https://enterprise.promptEngineering.rocks/api als Backend -Proxied über Rapid API verwenden, um sich mit CORs zu befassen.

Laufen API lokal

Installieren Sie Python 3+, Azure CLI und Azure Functions Core Tools
Erstellen Sie in Ihrem Azure -Konto eine neue Ressourcengruppe mit den folgenden Diensten (kostenlos oder niedrigste Stufe ist in Ordnung):

Azure OpenAI-Dienst mit 2 Modellbereitstellungen: Text-Davinci-003 und GPT-35-Turbo
Azure Cognitive Search Service. Free Tier ist in Ordnung.
Formerkenner. Free Tier ist in Ordnung.
Azure -Speicher
Azure statische Web -Apps (wenn Sie Ihre App später bereitstellen möchten). Free Tier ist in Ordnung.

Bereiten Sie Ihre Daten vor.

Ersetzen Sie PDFs im Datenordner durch Ihre eigenen.
Benennen Sie scripts/.env.template in scripts/.env und geben Sie Dienste Namen und Schlüssel aus dem vorherigen Schritt dort ein.
Run ./scripts/prepdocs.ps1 oder ./scripts/prepdocs.sh (abhängig von Ihrem Betriebssystem). Dieses Skript lädt Ihre PDFs in den Azure -Speicher hoch (in Seiten aufgeteilt) und erstellt einen neuen Index in der azure -kognitiven Suche.

In app/api/ Ordner benennen Sie local.settings.template.json in local.settings.json um und füllen Sie die Werte dort mit den Namen, Endpunkten, Tasten aus dem ersten Schritt aus.
func start in app/api/ Ordner ausführen. Dies beginnt die Azure -Funktionen lokal.
Möglicherweise möchten Sie auch Eingabeaufforderungen, QuickStarts und Vorschläge in JSON-Dateien in den Ordnern app/api/promptengineering und App/Proportiongineering in den Bereichen App/API/Proportionen und app/promptengineering abgestimmen.

Sie sind jetzt voll und ganz bereit, mit Ihrem eigenen Assistenten zu interagieren!