GPT Synthesizer

GPTシンセサイザー

AIの助けを借りて、ソフトウェアプロジェクト全体を共同で実装します。

gpt-sensesizerは、問題のステートメントを説明し、慎重にモデレートされたインタビュープロセスを通じて設計スペースを探ります。どこから始めれば、ソフトウェアプロジェクトを説明する方法がわからない場合は、GPTシンセサイザーがあなたの親友になることができます。

GPTシンセサイザーがユニークな理由は何ですか？

GPTシンセサイザーの設計哲学は、単一のプロンプトでは複雑なソフトウェアの完全なコードベースを構築するには不十分であると信じています。これは主に、強力なLLMの存在下でさえ、単一のプロンプトで効果的にキャプチャできないデザイン仕様にはまだ多くの重要な詳細があるという事実によるものです。すべての詳細を単一のプロンプトに含めようとすると、不可能ではないにしても、LLMエンジンの効率が失われます。 Langchainを搭載したGPTシンセサイザーは、ユーザーとのデザインスペースを探索するAI指向のダイアログを通じて、デザイン仕様を段階的にキャプチャします。

GPTシンセサイザーは、プログラミングタスクの高レベルの説明として、初期プロンプトを解釈します。次に、「プロンプト合成」と名付けたプロセスを通じて、GPT Synthesizerは初期プロンプトをコンパイルし、ユーザーが実装に必要な複数のプログラムコンポーネントにまとめます。このステップは、本質的に「未知の未知」を「既知の未知のもの」に変えます。これは、望ましい実装の全体的な流れを理解したい初心者のプログラマーにとって非常に役立ちます。次に、GPTシンセサイザーとユーザーは、各プログラムコンポーネントの実装で使用されるデザインの詳細を共同で見つけます。

ユーザーが異なる場合は、独自のスキルセット、専門レベル、および手元のタスクの複雑さに応じて、さまざまなレベルのインタラクティブ性を好む場合があります。 GPTシンセサイザーは、ユーザー参加とAIの自律性の適切なバランスを見つけることにより、他のLLMベースのコード生成ツールと区別します。

インストール

• pip install gpt-synthesizer

• 開発のため：

  • git clone https://github.com/RoboCoachTechnologies/GPT-Synthesizer.git
  • cd GPT-Synthesizer
  • pip install -e .

使用法

GPTシンセサイザーは使いやすいです。コマンドラインインターフェイスに直感的なAIアシスタントが提供されます。また、Streamlitを使用して直感的なユーザーインターフェイスを提供します。 GPTシンセサイザーは、Default LLMとしてOpenaiのgpt-3.5-turbo-16kを使用しています。

Rreatmitアプリ：

• ターミナルでgpt-synthesizer-streamlitを入力して、GPTシンセサイザーを開始します。
• サイドバーにOpenAI APIキーを入力します
• サイドバーで使用するモデルを選択します

デモ：

• gpt-synthesizerリリースv0.0.4 retrylit demo：calculator

コマンドラインインターフェイス：

• Openai APIキーをセットアップする： export OPENAI_API_KEY=[your api key]
• ターミナルでgpt-synthesizerを入力して、GPTシンセサイザーを開始します。

デモ：

• gpt-synthesizerリリースv0.0.2デモ：ヘビゲーム
• gpt-synthesizerリリースv0.0.3デモ：TIC-TAC-TOEゲーム
• gpt-synthesizerショートデモ：インストール方法
• gpt-synsesizerショートデモ：コンポーネントを追加/削除する方法

それがどのように機能するか：

• プログラミングタスクと実装言語について簡単に説明します。
  • Programming task: *I want to implement an edge detection method from a live camera feed.*
  • Programming language: *python*
• GPTシンセサイザーは、タスクを分析し、実装に必要なコンポーネントのセットを提案します。
  • 引用符で挙げてコンポーネントを追加できます。 Components to be added: *Add 'component 1: what component 1 does', 'component 2: what component 2 does', and 'component 3: what component 3 does' to the list of components.*
  • 冗長コンポーネントを同様の方法で削除できます。 Components to be removed: *Remove 'component 1' and 'component 2' from the list of components.*
• コンポーネントリストの変更が完了した後、GPTシンセサイザーは、各コンポーネントを実装するために必要なすべての詳細を見つけるために質問を始めます。
• GPT Synthesizerが各コンポーネントの特定の要件について学習すると、コードを作成します！
• workspaceディレクトリで実装を見つけることができます。透明性のために、UIはサイドバーのworkspaceのパスとコンテンツを配置します。

独自のGPTシンセサイザーを作りましょう！

GPTシンセサイザーのコードは読みやすく、理解しやすいです。誰でも特定のアプリケーションのコードをカスタマイズできます。コードベースはLangchainとしっかりと統合されており、インターネット検索やベクトルデータベースなどのさまざまなツールを利用できるようになりました。

コードベースを構築するGPTシンセサイザーの階層戦略により、OpenAIのGPT3.5はバックエンドLLMの実行可能なオプションになります。 GPT3.5は、コストとコンテキストの理解の間に良いトレードオフを提供すると考えていますが、GPT4は多くのユースケースでは高すぎる可能性があります。それにもかかわらず、Langchainの統合により、別のLLMに切り替えることは簡単になります。

ロードマップ

GPTシンセサイザーは、オープンソースプロジェクトとして積極的に維持されます。ループ中のコード生成のための構築システムのコミュニティに貢献することを皆さんを歓迎します！

GPTシンセサイザーの将来の計画の（網羅的ではない）リストを次に示します。

• メイン/エントリポイントの作成を保証するコード生成の追加ステップ。この機能は、Python言語用にすでに実装されています。
• プログラミング言語に基づいてセットアップ手順を作成します。たとえば、 CMakelists.txt for c ++ and setup.py + requirements.txt for python。
• ベンチマークとテストスクリプトの追加。

追加のドキュメントと記事

gpt-sensesizerの内部とLLMベースのコード生成のアイデア

接触

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