enterprompt

엔터프라이즈 프롬프트 엔지니어링 - 회사 자체 Chatgpt

이것은 Azure OpenAi 및 Cognitive Search 프로젝트를 사용한 ChatGpt + Enterprise 데이터의 대체 앱 (Frontend and Backend)입니다.

웹 응용 프로그램 (설치 가능, 오프라인 준비)

ENTERPROMPT- 엔터프라이즈 데이터 만 사용하는 ChatGpt 기반 봇

시작하기

프론트 엔드

먼저 개발 서버를 실행합니다.

 cd app
npm install
npm run dev

http : // localhost : 3000을 열어 브라우저를 사용하여 결과를 확인하십시오.

백엔드

사용 가능한 두 가지 옵션이 있습니다.

• 외부 서버에서 API 실행 (호스팅 데모). 이미있는 데이터 만 사용할 수 있습니다.
• 장소 상에서. 그런 다음 자신의 데이터를 업로드하고 조수의 풍미를 만들 수 있습니다 (원하는 경우 배포). 로컬로 운영하려면 Azure 계정이 필요합니다. 여기에서 무료로 200 달러의 크레딧을받을 수 있습니다.

외부 서버에서 API를 실행합니다

.env.local 으로 .env.external-api.local 바꾸면 바로 갈 수 있습니다. https://enterprise.promptengineering.rocks/api를 CORS를 다루기 위해 빠른 API를 통해 프록시로 사용하는 백엔드로 사용합니다.

로컬로 API를 실행합니다

1. Python 3+, Azure CLI 및 Azure 기능 핵심 도구 설치

2. Azure 계정에서 다음 서비스가있는 새로운 리소스 그룹을 만듭니다 (무료 또는 최저 계층은 괜찮습니다).

• 2 개의 모델 배포가 포함 된 Azure Openai 서비스 : Text-Davinci-003 및 GPT-35-Turbo
• Azure Cognitive Search Service. 자유 계층은 괜찮습니다.
• 형태 인식기. 자유 계층은 괜찮습니다.
• 푸른 저장
• Azure 정적 웹 앱 (나중에 앱을 배포하려는 경우). 자유 계층은 괜찮습니다.

3. 데이터를 준비하십시오.

• 데이터 폴더의 PDF를 자신의 PDF로 교체하십시오.
• scripts/.env.template 의 이름을 scripts/.env 로 바꾸고 이전 단계에서 서비스 이름과 키를 입력하십시오.
• ./scripts/prepdocs.ps1 또는 ./scripts/prepdocs.sh (OS에 따라)를 실행하십시오. 이 스크립트는 PDF를 Azure Storage (페이지로 분할)에 업로드하고 Azure Cognitive Search에서 새로운 색인을 만듭니다.

4. app/api/ 폴더에서 local.settings.template.json 으로 이름을 바꾸고 local.settings.json 으로 이름, 엔드 포인트, 첫 번째 단계에서 키로 값을 채 웁니다.

5. app/api/ 폴더에서 func start 실행하십시오. 이것은 로컬로 Azure 기능을 시작합니다.

6. app/api/promptengineering 및 app/promptengineering 폴더에있는 JSON 파일의 프롬프트, QuickStarts 및 제안을 미세 조정할 수도 있습니다.

당신은 지금 당신의 조수와 상호 작용할 준비가되어 있습니다!

에 대한

작가

Maxim Salnikov. 프로젝트, PWA, 웹 푸시 등에 대해 궁금한 점이 있으면 저에게 연락하십시오.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스의 조건에 따라 라이센스가 부여됩니다.