LinkedIn to Portfolio Site Generator

LinkedIn to Portfolio Generator

Этот проект представляет собой сценарий Python, который царапает ваш LinkedIn PDF и генерирует индивидуальный сайт портфеля с использованием модели GPT-4 OpenAI.

Мы взаимодействуем с моделью GPT-4 с помощью Langchain.

1. Встроить LinkedIn PDF
2. Храните встроенные в базу данных вектора Chroma
3. Запрашивайте эту базу данных, чтобы получить соответствующую информацию
4. Создать текст с GPT-4 OpenAI
5. С помощью сгенерированного текста мы используем следующий сайт портфеля JS, работающий от NEXTRA, для создания основного портфельного файла
6. Создать и развернуть сайт на Vercel

Демо

Для этой демонстрации я использовал соучредителя и генерального директора Langchain Harrison Chase LinkedIn.

Вы можете найти его развернутый сайт здесь: https://harrison-six.vercel.app/

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=JY5UNSBQ8SI

Предварительные условия

Прежде чем начать, убедитесь, что вы выполнили следующие требования:

• Установил недавнюю версию Python (3.7 или более новее), и способ создать виртуальные среды (VirtualEnv или Conda)
• Создал учетную запись Vercel и загрузите/входите в Vercel CLI на локальном уровне
• Создан аккаунт API OpenAI и получите ключ API OpenAI

Начиная

Клонировать репо

git clone https://github.com/waseemhnyc/LinkedIn-to-Portfolio-Site-Generator

Создайте вируталенв и поставьте окружающую среду

python3 -m venv myenv
source venv/bin/activate

Установите необходимые библиотеки

pip install -r requirements.txt

Создайте файл .ENV и введите свой клавиш API OpenAI в файле

cp .env.example .env

Использование

Чтобы запустить программу, запустите следующую команду в терминале:

python main.py

Способы улучшения

• Примите больше входов, таких как резюме/CVS
• Получить данные из GitHub и Twitter
• Интегрируйте с другими шаблонами портфеля
• Подтолкнуть к GitHub, чтобы вы могли внести свои собственные изменения
• Используйте анализатор вывода Langchains

Вопросы или свяжитесь с

• Twitter: https://twitter.com/waseemhnyc
• Электронная почта: [email protected]

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT - для получения подробной информации см. Файл лицензии.