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Assentine.dev - Votre compagnon de codage

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Explicateur de vidéos

Phases:

Im Phase (POC) - Application Console pour Playground à des fins de test: Lien rapide
II Phase - Ui en blazor
III Phase - Limitation de demande (étranglement) + Publier une application sur VPS - URL
Phase IV - Améliorez les invites et la logique pour générer les réponses les plus précises

FAIRE:

Chargement et analyse des fichiers *.md - Base de connaissances
Chargement et analyse des fichiers *.cs - Base de code
Trouver une solution open source pour créer des intégres
- Fait partiellement (actuellement utilisé le service d'intégration Openai)
Intégration avec QDRANT - Sauvegarde des intérêts

Génération d'invite basée sur la «base de connaissances» et la «base de code»
- Générer une invite basée sur la «base de connaissances»
- Générer une invite en fonction de la «base de code»
Intégration avec l'API OpenAI
Ajouter l'utilisation de MediaTr et préparer les bibliothèques des commandes et des requêtes
Générer des réponses ou du code prêt (dans l'application Console) - en fonction de ce dont l'utilisateur a besoin
Ajouter l'interface utilisateur dans Blazor
- Téléchargez des exemples de notes et du code du référentiel DEV_ASSISTENTE à des fins de démonstration
- Générer des réponses de manière asynchrone (Rabbitmq + signalr)
- Afficher la liste des ressources
- Afficher les questions posées avec la liste des réponses
Passer de MSSQL à PostgreSQL
Configurer les VP pour héberger tout l'environnement
Ajouter la prise en charge du scénario séparé pour la génération CODE
- Ajoutez QuestionFiles de table pour enregistrer des informations sur certains fichiers en fonction de la question

Configurer le collectionneur d'Otel: tutoriel
- Intégration Metrics avec Prometheus et Graphana - Tutoriel
- Intégration Traces avec SEQ (Jaeger Shoud être remplacé par SEQ)
Intégrer Llamasharp pour intégrer la création
Enregistrez tout le contenu du fichier (code C #) et utilisez-le à la fin du processus en contexte au lieu d'extraits.
Ajouter Tool qui peut rechercher dans Google (sera utilisé comme fonction OpenAi ) + Domaines de ressources à liste blanche
Sauver (à la base de connaissances) et analyser les newsletters technologiques

Remplissez le fichier de paramètres appsettings.json - Lien rapide
- Llm_ApiKey - <API_KEY>
- Llm_OrganizationId - <ORG_ID>
- Llm_ProjectId - <PROJ_ID>
- Embeddings_ApiKey - <API_KEY>
- Embeddings_OrganizationId - <ORG_ID>
- Embeddings_ProjectId - <PROJ_ID>
Remplissez le fichier .env - Lien rapide
- OpenAi_ApiKey - <API_KEY>
- OpenAi_OrganizationId - <ORG_ID>
- OpenAi_ProjectId - <PROJ_ID>

Prérequis: Docker

Remplissez le fichier de paramètres ( appsettings.json ) et ( .env ) à partir de la section de configuration
Exécutez le script start-enviroment.ps1 avec les paramètres:
- Tout d'abord avec -s - pour commencer les services requis
- Deuxièmement avec -d - pour mettre à niveau et migrer la base de données
- Troisièmement avec -a - pour démarrer une application d'assistance
- Quatrièmement avec -p - pour apprendre l'assistance
Le tour est joué! Actuellement, vous pouvez aller sur https://localhost:1008

Service	Port	Information	URL des métriques	Accéder
Postesql	1000	Base de données	-	-
Pgadmin	1001	UI de la base de données	-	L: `[email protected]` , P: `admin`
Qdrant	1002	API & UI (tableau de bord)	`/metrics`	-
Qdrant	1003	Moteur de recherche	-	-
Lapin	1004	Connexion AMPQ	-	-
Lapin	1005	Lapin ui	-	-
Lapin	1013	Métriques de lapin	`/metrics`	-
Som	1006	Ui	-	-
Som	1007	API des journaux	-	-
Blazor Ui	1008	Ui de l'assistance	-	-
API interne	1009	API Assentine	`/metrics`	-
Travailleur	1010	Travailleur de l'assistance	`/metrics`	-
Jaeger	1011	Collecteur d'OpenTelemetry	-	-
Jaeger	1012	Ui	-	-
Jaeger	1014	API	`/metrics`	-

Développer

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