Erstellen eines Produktivitätsassistenten mit Lyzr SDK
In unserer schnelllebigen Welt kann es oft eine Herausforderung sein, produktiv zu bleiben. Da es zahlreiche Aufgaben zu bewältigen und Ziele zu erreichen gilt, kann es überwältigend sein, die richtige Balance zu finden. Nutzen Sie den Produktivitätsassistenten, eine innovative App, die personalisierte Tipps und umsetzbare Ratschläge bietet, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Diese App basiert auf Lyzr Automata und dem GPT-4 Turbo von OpenAI und hilft Ihnen dabei, Produktivitätsherausforderungen zu meistern und Ihre Ziele effizient zu erreichen. Sehen wir uns an, wie diese App funktioniert und wie Sie sie optimal nutzen können.
Warum den Produktivitätsassistenten verwenden?
Der Produktivitätsassistent wurde entwickelt, um Ihren Tagesablauf zu analysieren, Produktivitätsherausforderungen zu identifizieren und individuelle Empfehlungen zu geben, die Ihnen beim Erreichen Ihrer kurz- und langfristigen Ziele helfen. Egal, ob Sie Probleme mit Zeitmanagement, Motivation oder Prioritätensetzung haben, diese App bietet praktische Ratschläge, die Sie sofort umsetzen können, um Ihre Produktivität zu steigern.
Einrichten der Umgebung
Um zu beginnen, richten wir unsere Umgebung mit Streamlit und dem Lyzr Automata SDK ein. Streamlit ist ein leistungsstarkes Framework zum Erstellen interaktiver Webanwendungen in Python, während Lyzr Automata Tools für die Nutzung fortschrittlicher KI-Modelle bereitstellt.
import streamlit as st from lyzr_automata.ai_models.openai import OpenAIModel from lyzr_automata import Agent, Task from lyzr_automata.pipelines.linear_sync_pipeline import LinearSyncPipeline from PIL import Image from lyzr_automata.tasks.task_literals import InputType, OutputType import os
Festlegen des OpenAI-API-Schlüssels
Um auf das GPT-4-Turbo-Modell zuzugreifen, müssen wir den OpenAI-API-Schlüssel festlegen.
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets["apikey"]
App-Titel und Einführung
Wir beginnen mit der Festlegung des Titels unserer App und bieten eine kurze Einführung, um Benutzer in die Verwendung des Produktivitätsassistenten zu führen.
st.title("Productivity Assistant??") st.markdown("Welcome to Productivity Assistant! We provide personalized tips and actionable advice to help you overcome challenges and achieve your specific goals efficiently.") st.markdown("1) Mention your daily routine.") st.markdown("2) Mention the productivity challenges you face.") st.markdown("3) Mention your goals (Short Term or Long Term) or any other milestones you want to achieve if any.") input = st.text_input("Please enter the above details:", placeholder="Type here")
Einrichten des OpenAI-Modells
Wir initialisieren das OpenAI-Modell mit spezifischen Parametern, um personalisierte Produktivitätsratschläge basierend auf Benutzereingaben zu generieren.
open_ai_text_completion_model = OpenAIModel( api_key=st.secrets["apikey"], parameters={ "model": "gpt-4-turbo-preview", "temperature": 0.2, "max_tokens": 1500, }, )
Definieren der Generierungsfunktion
Diese Funktion verwendet das Lyzr Automata SDK, um einen Agenten zu erstellen, der personalisierte Produktivitätstipps basierend auf dem Tagesablauf, den Produktivitätsherausforderungen und den Zielen des Benutzers bereitstellt.
def generation(input): generator_agent = Agent( role="Expert PRODUCTIVITY ASSISTANT", prompt_persona="Your task is to offer PERSONALIZED PRODUCTIVITY TIPS and ACTIONABLE RECOMMENDATIONS tailored to an individual's DAILY ROUTINE, the PRODUCTIVITY CHALLENGES they encounter, and their GOALS—whether SHORT-TERM or LONG-TERM—or any other MILESTONES they aim to achieve.") prompt = """ [prompts here] """ generator_agent_task = Task( name="Generation", model=open_ai_text_completion_model, agent=generator_agent, instructions=prompt, default_input=input, output_type=OutputType.TEXT, input_type=InputType.TEXT, ).execute() return generator_agent_task
Schaltfläche zum Generieren von Produktivitätsratschlägen
Wir fügen eine Schaltfläche hinzu, die beim Klicken die Generierung personalisierter Produktivitätsratschläge auslöst.
if st.button("Assist!"): solution = generation(input) st.markdown(solution)
Der Produktivitätsassistent soll Ihnen praktische, umsetzbare und personalisierte Produktivitätstipps und -empfehlungen liefern. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Lyzr Automata und des GPT-4 Turbo von OpenAI erhalten Sie fachkundige Beratung, die auf Ihre individuellen Umstände zugeschnitten ist und Ihnen dabei hilft, Herausforderungen zu meistern und Ihre Ziele effizient zu erreichen. Egal, ob Sie Ihr Zeitmanagement verbessern, Ihre Motivation steigern oder Ihre Aufgaben besser priorisieren möchten, der Produktivitätsassistent unterstützt Sie dabei.
App-Link: https://assistant-lyzr.streamlit.app/
Quellcode: https://github.com/isakshay007/productivity_assistant
Die Productivity Assistant-App wird vom Lyzr Automata Agent unterstützt und nutzt die Funktionen des GPT-4 Turbo von OpenAI. Bei Fragen oder Problemen wenden Sie sich bitte an Lyzr. Über die folgenden Links können Sie mehr über Lyzr und seine Angebote erfahren:
Website: Lyzr.ai
Demo buchen: Demo buchen
Discord: Treten Sie unserer Discord-Community bei
Slack: Treten Sie unserem Slack-Kanal bei
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines Produktivitätsassistenten mit Lyzr SDK. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
