Lyzr SDK를 사용하여 NLP 구축
소프트웨어 개발 세계에서 자연어의 아이디어를 기능 코드로 변환하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다. 하지만 고급 AI 도구의 도움으로 이 프로세스를 간소화할 수 있다면 어떨까요? 자연어 지침을 정확한 PHP 코드로 손쉽게 변환하도록 설계된 혁신적인 앱인 NL2PHP에 오신 것을 환영합니다.
Lyzr Automata와 OpenAI의 GPT-4 Turbo 기능을 활용하는 NL2PHP는 초보자부터 숙련된 개발자까지 누구나 코딩에 더 쉽게 접근할 수 있도록 해줍니다. 이 앱의 작동 방식과 이 앱을 사용하여 몇 초 만에 아이디어를 즉시 사용 가능한 PHP 코드로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다.
NL2PHP를 사용하는 이유
NL2PHP는 원하는 내용을 자연어로 기술할 수 있어 코딩 과정을 단순화합니다. 그러면 앱이 사용자의 지침을 정확한 PHP 코드로 변환합니다. 이 접근 방식은 처음부터 코드를 작성하는 것이 어렵거나 시간이 많이 걸리는 사람들에게 특히 유용합니다.
NL2PHP를 사용하면 PHP 구문의 복잡한 세부사항에 대해 걱정하지 않고 달성하려는 목표에 집중할 수 있습니다.
환경설정
NL2PHP의 작동 방식을 알아보기 전에 Streamlit과 Lyzr Automata SDK를 사용하여 환경을 설정해 보겠습니다. Streamlit은 Python에서 대화형 웹 애플리케이션을 만들기 위한 강력한 프레임워크인 반면, Lyzr Automata는 고급 AI 모델을 활용하기 위한 도구를 제공합니다.
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
OpenAI API 키 설정
GPT-4 Turbo 모델에 접근하려면 OpenAI API 키를 설정해야 합니다.
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets["apikey"]
앱 제목 및 소개
먼저 앱 제목을 설정하고 사용자에게 NL2PHP 사용법을 안내하기 위한 간략한 소개를 제공합니다.
st.title("NL2PHP???") st.markdown("Welcome to NL2PHP! This app effortlessly transforms your natural language instructions into functional PHP code. Whether you're a beginner or an experienced developer, convert your ideas into ready-to-use code in seconds.") input = st.text_input("Please enter in natural language:", placeholder="Type here")
OpenAI 모델 설정
사용자 입력을 기반으로 PHP 코드를 생성하기 위해 특정 매개변수로 OpenAI 모델을 초기화합니다.
open_ai_text_completion_model = OpenAIModel( api_key=st.secrets["apikey"], parameters={ "model": "gpt-4-turbo-preview", "temperature": 0.2, "max_tokens": 1500, }, )
생성 기능 정의
이 기능은 Lyzr Automata SDK를 사용하여 자연어 입력을 PHP 코드로 변환하는 에이전트를 생성합니다.
def generation(input): generator_agent = Agent( role="Expert PHP DEVELOPER", prompt_persona="Your task is to TRANSLATE the natural language input from the user into ACCURATE PHP CODE.") 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
PHP 코드 생성 버튼
클릭 시 PHP 코드 생성을 실행하는 버튼을 추가합니다.
if st.button("Convert!"): solution = generation(input) st.markdown(solution)
NL2PHP는 코딩의 접근성과 효율성을 높이는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다. Lyzr Automata와 OpenAI의 GPT-4 Turbo의 강력한 기능을 활용하면 자연어 지침을 기능적인 PHP 코드로 빠르고 정확하게 변환할 수 있습니다. 이 도구는 코딩을 배우는 초보자와 작업 흐름 속도를 높이려는 숙련된 개발자 모두에게 적합합니다.
앱 링크: https://nl2php-lyzr.streamlit.app/
소스코드: https://github.com/isakshay007/NL2PHP
NL2PHP 앱은 OpenAI의 GPT-4 Turbo 기능을 활용하는 Lyzr Automata Agent로 구동됩니다. 문의사항이나 문제가 있는 경우 Lyzr에 문의하세요. 다음 링크를 통해 Lyzr 및 해당 제품에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
웹사이트: Lyzr.ai
데모 예약: 데모 예약
Discord: Discord 커뮤니티에 참여하세요
Slack: Slack 채널에 가입하세요
위 내용은 Lyzr SDK를 사용하여 NLP 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
