Lyzr SDK를 사용하여 맞춤형 선물 도우미 구축
완벽한 선물을 찾는 것이 어려울 수 있으며, 특히 받는 사람의 고유한 관심사, 행사 및 예산을 고려할 때 더욱 그렇습니다. 맞춤형 선물 도우미 앱을 사용하면 이 과정을 더욱 쉽고 즐겁게 만들 수 있습니다. Lyzr Automata와 OpenAI의 GPT-4 Turbo의 성능을 활용하는 이 앱은 받는 사람 모두를 기쁘게 할 맞춤형 선물 추천을 선별하는 데 도움이 됩니다.
환경설정
먼저 필요한 라이브러리를 가져와서 환경을 설정해 보겠습니다.
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
맞춤 선물 도우미 사용법을 사용자에게 안내하기 위해 앱 제목을 설정하고 간략한 소개를 제공합니다.
st.title("Personalized Gift Assistant") st.markdown("Welcome to Personalized Gift Assistant! Let us help you find the perfect gift for any occasion, tailored to your recipient's unique interests and your budget.") st.markdown("1) Mention your receiver's age.") st.markdown("2) Mention your receiver's interest.") st.markdown("3) Mention the occasion.") st.markdown("4) Mention your budget.") input = st.text_input("Please enter the above details:", placeholder="Type here")
OpenAI 모델 설정
사용자 입력을 기반으로 개인화된 선물 추천을 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 사용자 입력에 따라 맞춤형 선물 추천을 제공하는 에이전트를 생성합니다.
def generation(input): generator_agent = Agent( role="Expert GIFT CONSULTANT", prompt_persona="Your task is to CURATE a personalized list of 5-7 GIFTS for the user and provide EXPLANATIONS for each choice, taking into account the RECEIVER'S AGE, RECEIVER'S INTERESTS, the OCCASION, and the BUDGET.") 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
선물 추천 생성 버튼
클릭 시 맞춤형 선물 추천 생성을 실행하는 버튼을 추가합니다.
if st.button("Assist!"): solution = generation(input) st.markdown(solution)
맞춤형 선물 도우미는 어떤 경우에도 완벽한 선물을 찾는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. Lyzr Automata와 OpenAI의 GPT-4 Turbo의 강력한 기능을 활용하여 수신자의 연령, 관심사, 상황 및 예산에 맞는 전문가 추천을 받을 수 있습니다. 지금 맞춤형 선물 도우미를 살펴보고 즐거운 선물 제공 경험을 만들어보세요!
앱 링크: https://giftassistant-lyzr.streamlit.app/
소스 코드: https://github.com/isakshay007/gift_assistant
문의사항이나 지원이 필요하신 경우 Lyzr로 연락주세요. 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 참여하세요
위 내용은 Lyzr SDK를 사용하여 맞춤형 선물 도우미 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.

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.

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.

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.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
