enterprompt

Ingeniería de solicitaciones empresariales: el propio chatgpt de su empresa

Esta es una aplicación alternativa (frontend y backend) para los datos de ChatGPT + Enterprise con Azure OpenAI y el proyecto de búsqueda cognitiva.

Aplicación web (instalable, listo para fuera de línea)

EnterPrompt - Bot con propotencias chatgpt que solo usa sus datos empresariales

Empezando

Interfaz

Primero, ejecute el servidor de desarrollo:

 cd app
npm install
npm run dev

Abra http: // localhost: 3000 con su navegador para ver el resultado.

Backend

Hay 2 opciones disponibles:

• Ejecutar API desde el servidor externo (demostración alojada). Solo puede usar los datos que ya están allí.
• en la zona. Luego puede cargar sus propios datos y crear su propio sabor de asistente (e implementarlos si lo desea). Ejecutar localmente requiere una cuenta Azure: puede obtener uno con $ 200 de crédito de forma gratuita aquí.

Ejecución de API desde un servidor externo

Simplemente cambie el nombre .env.external-api.local a .env.local y está listo para comenzar. Usará https://enterprise.prompptengineering.rocks/api como un backend proxied a través de una API rápida para tratar con CORS.

Ejecución de API localmente

1. Instale las funciones de Python 3+, Azure CLI y Azure Functions Core

2. En su cuenta de Azure, cree un nuevo grupo de recursos con los siguientes servicios (el nivel gratuito o más bajo está bien):

• Servicio Azure Openai con 2 implementaciones de modelo: Text-Davinci-003 y GPT-35-TURBO
• Servicio de búsqueda cognitiva Azure. El nivel libre está bien.
• Formulario de reconocimiento. El nivel libre está bien.
• Almacenamiento azure
• Azure Static Web aplicaciones (si desea implementar su aplicación más adelante). El nivel libre está bien.

3. Prepare sus datos.

• Reemplace los PDF en la carpeta de datos con la suya.
• Cambie el nombre scripts/.env.template a scripts/.env e ingrese nombres y claves de servicios desde el paso anterior allí.
• Ejecutar ./scripts/prepdocs.ps1 o ./scripts/prepdocs.sh (dependiendo de su sistema operativo). Este script cargará su PDFS en Azure Storage (dividido en páginas) y creará un nuevo índice en la búsqueda cognitiva de Azure.

4. En app/api/ Carpeta, cambie el nombre local.settings.template.json a local.settings.json y complete los valores allí por los nombres, puntos finales, claves desde el primer paso.

5. Ejecute func start en app/api/ Carpeta. Esto comenzará las funciones de Azure localmente.

6. También es posible que desee ajustar las indicaciones, los arranque rápido y las sugerencias en los archivos JSON ubicados en las carpetas app/api/promptengineering y app/promptengineering .

¡Estás completamente listo para interactuar con tu propio asistente ahora!

Acerca de

Autor

Maxim Salnikov. No dude en contactarme si tiene alguna pregunta sobre el proyecto, PWA, Push Web, etc.

Licencia

Este proyecto tiene licencia bajo los términos de la licencia MIT.