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Assistente.dev- 코딩 동반자

빠른 링크 : 앱 데모 | 웹 사이트 | 너겟

도커 이미지 : UI | API | 노동자 | DB 업그레이드 | 운동장

비디오 설명 자

단계 :

TODO :

'지식 기반'및 '코드베이스'를 기반으로 프롬프트 생성
- '지식 기반'을 기반으로 프롬프트 생성
- '코드베이스'를 기반으로 프롬프트 생성
OpenAI API와의 통합
mediatr 사용을 추가하고 준비하는 명령 및 쿼리 라이브러리를 준비하십시오.
답변 또는 준비된 코드 생성 (콘솔 앱) - 사용자가 필요한 것에 따라
Blazor에 UI를 추가하십시오
- 데모 목적으로 DEV_ASSISTENTE 저장소에서 샘플 메모 및 코드 업로드
- 답변 생성 비동기식 (RabbitMq + Signalr)
- 리소스 목록 표시
- 디스플레이는 답변 목록과 함께 질문을했습니다
MSSQL에서 PostgreSQL로 전환하십시오
모든 환경을 호스팅하도록 VPS를 구성하십시오
CODE 생성을위한 분리 된 시나리오에 대한 지원을 추가하십시오
- 질문에 따라 선택 파일에 대한 정보를 저장하기 위해 테이블 QuestionFiles 추가

Otel Collector : Tutorial 구성
- Prometheus 및 Graphana와의 Metrics 통합 - 튜토리얼
- seq와의 Traces 통합 (Jaeger shoud는 seq로 대체)
생성을 포함시키기 위해 llamasharp를 통합하십시오
파일 (C# 코드)에서 모든 컨텐츠를 저장하고 스 니펫 대신 컨텍스트에서 프로세스 끝에 사용하십시오.
Google에서 검색 할 수있는 Tool 추가 ( OpenAi 기능으로 사용) + 화이트 리더 리소스 도메인
(지식 기반에) 저장 및 기술 뉴스 레터 분석

설정 파일 appsettings.json 빠른 링크를 작성하십시오
- Llm_ApiKey <API_KEY>
- Llm_OrganizationId <ORG_ID>
- Llm_ProjectId <PROJ_ID>
- Embeddings_ApiKey <API_KEY>
- Embeddings_OrganizationId <ORG_ID>
- Embeddings_ProjectId <PROJ_ID>
.env 파일 - 빠른 링크를 작성하십시오
- OpenAi_ApiKey <API_KEY>
- OpenAi_OrganizationId <ORG_ID>
- OpenAi_ProjectId <PROJ_ID>

전제 조건 : Docker

구성 섹션에서 설정 파일 ( appsettings.json ) 및 ( .env )를 작성하십시오.
매개 변수로 start-enviroment.ps1 스크립트를 실행하십시오.
- 먼저 -s 필요한 서비스를 시작합니다
- 둘째, 데이터베이스를 업그레이드하고 마이그레이션하기 위해 -d
- 셋째로 -a 가 Asistente 응용 프로그램을 시작합니다
- 넷째, -p Asistente를 배우기 위해
짜잔! 현재 https://localhost:1008 로 이동할 수 있습니다

서비스	포트	정보	메트릭 URL	입장
postresql	1000	데이터 베이스	-	-
pgadmin	1001	데이터베이스 UI	-	L : `[email protected]` , p : `admin`
qdrant	1002	API & UI (대시 보드)	`/metrics`	-
qdrant	1003	검색 엔진	-	-
RabbitMq	1004	AMPQ 연결	-	-
RabbitMq	1005	Rabbitmq UI	-	-
RabbitMq	1013	RabbitMQ 메트릭	`/metrics`	-
서열	1006	UI	-	-
서열	1007	로그 API	-	-
Blazor UI	1008	Assistente UI	-	-
내부 API	1009	Assistente API	`/metrics`	-
노동자	1010	보조 노동자	`/metrics`	-
저격병	1011	OpenTelemetry 수집기	-	-
저격병	1012	UI	-	-
저격병	1014	API	`/metrics`	-