GenSysAI

Gensysai: GPT-управляемый автоматизированный дизайн распределенной системы

Gensysai - это экспериментальный инструмент, основанный на LLM, который может помочь вам разработать распределенную систему из четко определенного оператора проблемы.

---

Мотивация

При разработке крупномасштабной распределенной системы, отдельный программный двигатель или архитектор имеет ограничения на знание не только разных стратегий, но и технологий от разных облачных поставщиков.

Несмотря на то, что исследование этой проблемы, чтение различных блогов, книг и бумаг дает подробное представление о них, этот инструмент направлен на то, чтобы предоставить всеобъемлющую суть распределенной системы, которую вы хотели бы спроектировать. Это может помочь в целенаправленных исследованиях при разработке системы, даже может помочь вам подготовиться к интервью.

Это не идеальное решение, но это помогает вам создать более идеальное решение.

Руководство по использованию

Если вы хотите запустить на терминале, проверьте Main.py и запустите

pip install -r requirements.txt

python main.py

В противном случае, чтобы запустить приложение Streamlit, запустите

streamlit run Home.py

Образцы

Проверьте каталог образцов, для экспериментальных ноутбуков и сгенерированного дизайна Doc.

Вышеуказанная демонстрация генерируется из оператора проблемы -

Создайте приложение для обмена фотографиями в Instagram, где пользователи могут публиковать фото или видео, могут следить за другими пользователями, просматривать опубликованные фотографии и видео следующих пользователей, например, и комментировать сообщения, следуя пользователям.

Следующие шаги

1. Быстрое инженер, чтобы получить лучшие результаты.
2. Контекстный дизайн для выбранных компонентов, чтобы избежать общих ответов, например, дизайн базы данных, рассматривая требования к службе, дополнительное требование к кэшированию на основе моделей доступа к базе данных и т. Д.
3. Accomodate нефункциональные требования - масштаб, пропускная способность и т. Д.
4. Итеративный обзор генерируемого дизайна и автоматической правильной и самооткрытой. Определите важные сценарии, такие как кеш -дамп, и ответы на их решение.
5. Эксперименты с различными моделями GPT и создайте эталон.

Вклад

1. Не стесняйтесь вносить свой вклад в этот проект.
2. Есть несколько функций, которые я имею в виду, так как в следующем разделе «Следующие шаги». Пожалуйста, поднимите проблему с подробными запросами функций.

Забавный факт: это название проекта было сгенерировано Chatgpt.