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gpt pilot

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? ‍ ✈️ GPT pilote? ‍ ✈️

GPT Pilot ne génère pas seulement du code, il construit des applications!

(Cliquez pour ouvrir la vidéo sur YouTube) (1: 40min)

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? Exigences
? Comment commencer à utiliser GPT-Pilot?
? Exemples
? Comment démarrer GPT-Pilot dans Docker?
? ‍️ CLI Arguments
? Comment fonctionne le pilote GPT?
? En quoi GPT Pilot est-il différent du développeur SMOL et de l'ingénieur GPT ?
? Contributif
? Connectez-vous avec nous
? Histoire des étoiles

GPT Pilot vise à rechercher la quantité de LLMS peut être utilisée pour générer des applications complètes et prêtes à la production tandis que le développeur supervise la mise en œuvre.

L'idée principale est que l'IA peut écrire la majeure partie du code pour une application (peut-être 95%), mais pour le reste, 5%, un développeur est et sera nécessaire jusqu'à ce que nous obtenions AGI complet .

Si vous êtes intéressé par nos apprentissages pendant ce projet, vous pouvez consulter nos derniers articles de blog.

Exemples d'applications écrites par GPT Pilot?

? Exigences

Python 3.9+

? Comment commencer à utiliser GPT-Pilot?

Si vous êtes nouveau chez GPT Pilot:

Après avoir installé Python et (éventuellement) PostgreSQL, suivez ces étapes:

git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (Clone the Repo)
cd gpt-pilot (allez dans le dossier Repo)
python3 -m venv venv (créer un environnement virtuel)
source venv/bin/activate (ou sur Windows venvScriptsactivate ) (Activer l'environnement virtuel)
pip install -r requirements.txt (installer les dépendances)
cp example-config.json config.json (Créer config.json Fichier)
Définissez votre clé et d'autres paramètres dans le fichier config.json :
- Clé et points de terminaison du fournisseur LLM ( openai , anthropic ou groq ) (laissez null ) (notez qu'Azure et OpenRouter sont supportés via le paramètre openai )
- Votre clé API (si null , sera lue à partir des variables environnementales)
- Paramètres de la base de données: SQLite est utilisé par défaut, PostgreSQL devrait également fonctionner
- Mettre à jour éventuellement fs.ignore_paths et ajouter des fichiers ou des dossiers qui ne doivent pas être suivis par GPT Pilot dans Workspace, utile pour ignorer les dossiers créés par les compilateurs
python main.py (start gpt pilot)

Tout le code généré sera stocké dans l' workspace du dossier à l'intérieur du dossier nommé d'après le nom de l'application que vous entrez lors du démarrage du pilote.

Si vous améliorez le GPT Pilot V0.1

En supposant que vous avez déjà le référentiel GIT avec une version antérieure:

git pull (Mettez à jour le repo)
source pilot-env/bin/activate (ou sur Windows pilot-envScriptsactivate ) (activer l'environnement virtuel)
pip install -r requirements.txt (installer les nouvelles dépendances)
python main.py --import-v0 pilot/gpt-pilot (cela devrait importer vos paramètres et vos projets existants)

Cela créera une nouvelle base de données pythagora.db et importera toutes les applications à partir de l'ancienne base de données. Pour chaque application, il importera le début de la dernière tâche sur laquelle vous travailliez.

Pour vérifier que l'importation a été réussi, vous pouvez exécuter python main.py --list pour voir toutes les applications que vous avez créées, et vérifier config.json pour vérifier les paramètres ont été correctement convertis au format de fichier de nouveau configuration (et effectuer tous les ajustements si nécessaire).

? Exemples

Cliquez ici pour voir toutes les exemples d'applications créées avec GPT Pilot.

? Comment démarrer GPT-Pilot dans Docker?

git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (Clone the Repo)
Mettez à jour les variables d'environnement docker-compose.yml , qui peuvent être effectuées via docker compose config . Si vous souhaitez utiliser un modèle local, veuillez vous rendre sur https://localai.io/basics/getting_started/.
Par défaut, GPT Pilot lira et écrira sur ~/gpt-pilot-workspace sur votre machine, vous pouvez également le modifier dans docker-compose.yml
Exécutez docker compose build . Cela construira un conteneur GPT-Pilot pour vous.
Exécutez docker compose up .
accéder au terminal Web sur port 7681
python main.py (start gpt pilot)

Cela commencera deux conteneurs, l'un étant une nouvelle image construite par le Dockerfile et une base de données Postgres. La nouvelle image a également l'installation de TTYD afin que vous puissiez facilement interagir avec GPT-Pilot. Le nœud est également installé sur l'image et le port 3000 est exposé.

Support postgresql

GPT Pilot utilise la base de données SQLite intégrée par défaut. Si vous souhaitez utiliser la base de données PostgreSQL, vous devez installer des packages asyncpg et psycopg2 supplémentaires:

pip install asyncpg psycopg2

Ensuite, vous devez mettre à jour le fichier config.json pour définir db.url sur postgresql+asyncpg://<user>:<password>@<db-host>/<db-name>

? ‍️ CLI Arguments

Liste des projets créés (applications)

python main.py --list

Remarque: Pour chaque projet (APP), cela répertorie également les "branches". Actuellement, nous prenons uniquement une seule branche (appelée "Main"), et à l'avenir, nous prévoyons d'ajouter la prise en charge de plusieurs branches de projet.

Chargez et continuez à partir de la dernière étape d'un projet (application)

python main.py --project < app_id >

Chargez et continuez à partir d'une étape spécifique d'un projet (application)

python main.py --project < app_id > --step < step >

AVERTISSEMENT: Cela supprimera tous les progrès après l'étape spécifiée!

Supprimer le projet (App)

python main.py --delete < app_id >

Supprimer le projet avec l' app_id spécifié. AVERTISSEMENT: Cela ne peut pas être défait!

Importer des projets de V0.1

python main.py --import-v0 < path >

Cela importera des projets à partir de l'ancienne base de données GPT Pilot V0.1. Le chemin doit être le chemin de l'ancienne base de données GPT Pilot V0.1. Pour chaque projet, il importera le début de la dernière tâche sur laquelle vous travailliez. Si le projet était déjà importé, la procédure d'importation le sautera (ne remplacera pas le projet dans la base de données).

Autres options de ligne de commande

Il existe plusieurs autres options de ligne de commande qui prennent principalement en charge l'appel GPT Pilot à partir de notre extension VScode. Pour voir toutes les options disponibles, utilisez le --help Flag:

python main.py --help

? Comment fonctionne le pilote GPT?

Voici les étapes que GPT Pilot prend pour créer une application:

Vous entrez le nom de l'application et la description.
Agent propriétaire de produit comme dans la vraie vie, ne fait rien. :)
Spécification L'agent de rédacteur pose quelques questions pour mieux comprendre les exigences si la description du projet n'est pas suffisante.
Architect Agent rédige des technologies qui seront utilisées pour l'application et vérifient si toutes les technologies sont installées sur la machine et les installe sinon.
Tech Lead Agent rédige des tâches de développement que le développeur doit mettre en œuvre.
L'agent développeur prend chaque tâche et écrit ce qui doit être fait pour le mettre en œuvre. La description est sous forme lisible par l'homme.
Code Monkey Agent prend la description du développeur et le fichier existant et met en œuvre les modifications.
L'agent de réviseur passe en revue à chaque étape de la tâche et si quelque chose est mal fait, le réviseur le renvoie à Code Monkey.
L'agent de dépannage vous aide à donner de bons commentaires au pilote GPT lorsque quelque chose ne va pas.
L'agent de débogueur déteste le voir, mais il est votre meilleur ami lorsque les choses vont vers le sud.
L'agent d'écrivain technique écrit la documentation du projet.

? En quoi GPT Pilot est-il différent du développeur SMOL et de l'ingénieur GPT ?

GPT Pilot travaille avec le développeur pour créer une application prête pour la production entièrement fonctionnelle - je ne pense pas que l'IA peut (au moins dans un avenir proche) de créer des applications sans qu'un développeur soit impliqué. Ainsi, le pilote GPT codes de l'application étape par étape comme un développeur dans la vraie vie. De cette façon, il peut déboguer les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent tout au long du processus de développement. S'il est coincé, vous, le développeur en charge, pouvez consulter le code et résoudre le problème. D'autres outils similaires vous donnent toute la base de code à la fois - de cette façon, les bogues sont beaucoup plus difficiles à corriger pour l'IA et pour vous en tant que développeur.
Fonctionne à l'échelle - GPT Pilot n'est pas destiné à créer des applications simples, mais plutôt qu'elle peut fonctionner à n'importe quelle échelle. Il a des mécanismes qui filtrent le code, donc dans chaque conversation LLM, il n'a pas besoin de stocker l'intégralité de la base de code dans son contexte, mais il montre le LLM uniquement le code pertinent pour la tâche actuelle sur laquelle il fonctionne. Une fois une application terminée, vous pouvez continuer à travailler dessus en écrivant des instructions sur la fonctionnalité que vous souhaitez ajouter.

? Contributif

Si vous souhaitez contribuer à GPT Pilot, rejoignez notre serveur Discord, consultez les problèmes d'Open Github et voyez si quelque chose vous intéresse. Nous serions heureux d'obtenir de l'aide pour résoudre l'une d'entre elles. Le meilleur point de départ est de passer en revue les articles de blog mentionnés ci-dessus pour comprendre le fonctionnement de l'architecture avant de plonger dans la base de code.

? Développement

Outre la recherche, le pilote GPT doit être débogué pour travailler dans différents scénarios. Par exemple, nous avons réalisé que la qualité du code généré est très sensible à la taille de la tâche de développement. Lorsque la tâche est trop large, le code a trop de bogues difficiles à corriger, mais lorsque la tâche de développement est trop étroite, GPT semble également avoir du mal à mettre la tâche implémentée dans le code existant.