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Explicador de video

Fases:

I Phase (POC) - Aplicación de la consola para Playground para fines de prueba: enlace rápido
II Fase - UI en Blazor
III Fase - Limitación de solicitud (estrangulamiento) + Publicar aplicación en VPS - URL
Fase IV: mejorar las indicaciones y la lógica para generar las respuestas más precisas

HACER:

Carga y análisis *.md Archivos - Base de conocimiento
Carga y análisis *.cs Archivos - Base de código
Encuentre una solución de código abierto para crear embedidas
- Realizado parcialmente (actualmente en uso en el servicio de incrustación de OpenAI)
Integración con QDRANT - Guardar incrustaciones

Generación de aviso basado en la 'base de conocimiento' y 'base de código'
- Genere un aviso basado en 'base de conocimiento'
- Genere un indicador basado en 'base de código'
Integración con la API de OpenAI
Agregue el uso de mediac y prepare bibliotecas de comando y consultas
Generación de respuestas o código listo (en la aplicación de consola) - Dependiendo de lo que el usuario necesita
Agregar ui en blazor
- Cargar notas de muestra y código desde DEV_ASSISTENTE repositorio para fines de demostración
- Generando respuestas asíncronas (RabbitMQ + Signalr)
- Mostrar lista de recursos
- Mostrar preguntas con las preguntas con la lista de respuestas
Cambiar de MSSQL a PostgreSQL
Configurar VPS para alojar todo el entorno
Agregar soporte para escenario separado para la generación CODE
- Agregue QuestionFiles de la tabla para guardar información sobre los archivos de selección basados en la pregunta

Configurar Otel Collector: Tutorial
- Integración Metrics con Prometheus y Graphana - Tutorial
- Traces la integración con SEQ (Jaeger Shoud se reemplaza con SEQ)
Integre llameSasharp para incrustar la creación
Guarde todo el contenido del archivo (código C#) y úselo al final del proceso en contexto en lugar de fragmentos.
Agregar Tool que puede buscar en Google (se utilizará como función OpenAi ) + dominios de recursos con la lista blanca
Guardar (a la base de conocimiento) y analizar boletines tecnológicos

Complete el archivo de configuración appsettings.json - enlace rápido
- Llm_ApiKey - <API_KEY>
- Llm_OrganizationId - <ORG_ID>
- Llm_ProjectId - <PROJ_ID>
- Embeddings_ApiKey - <API_KEY>
- Embeddings_OrganizationId - <ORG_ID>
- Embeddings_ProjectId - <PROJ_ID>
Complete el archivo .env - enlace rápido
- OpenAi_ApiKey - <API_KEY>
- OpenAi_OrganizationId - <ORG_ID>
- OpenAi_ProjectId - <PROJ_ID>

Prerrequisitos: Docker

Complete el archivo de configuración ( appsettings.json ) y ( .env ) desde la sección de configuración
Ejecutar script start-enviroment.ps1 con parámetros:
- En primer lugar con -s - para iniciar los servicios requeridos
- En segundo lugar, con -d - para actualizar y migrar la base de datos
- En tercer lugar con -a - para iniciar la aplicación Assistente
- Cuarto con -p - aprender asistente
¡Voila! Actualmente puede ir a https://localhost:1008

Servicio	Puerto	Información	URL de métricas	Acceso
Postresql	1000	Base de datos	-	-
Pgadmin	1001	Ui de la base de datos	-	L: `[email protected]` , P: `admin`
Qdrant	1002	API & UI (tablero)	`/metrics`	-
Qdrant	1003	Motor de búsqueda	-	-
Conejo	1004	Conexión AMPQ	-	-
Conejo	1005	Rabbitmq ui	-	-
Conejo	1013	Métricas de conejos	`/metrics`	-
Sesco	1006	Ui	-	-
Sesco	1007	API de registros	-	-
Blazor ui	1008	UI de asistencia	-	-
API interna	1009	API de asistente	`/metrics`	-
Obrero	1010	Trabajador asistente	`/metrics`	-
Jaeger	1011	Coleccionista de OperElemetry	-	-
Jaeger	1012	Ui	-	-
Jaeger	1014	API	`/metrics`	-

Expandir

Información adicional

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