Mencipta Ringkasan berasaskan AI dalam Laman Web Django
Merumuskan teks yang panjang boleh membosankan, terutamanya pada platform seperti PyBazaar, di mana ringkasan ringkas meningkatkan pengalaman pengguna. Dalam siaran ini, saya akan berkongsi cara saya menggunakan Simplemind dan Gemini untuk mengautomasikan proses ini dalam projek berasaskan Django saya.
Maklumat Latar Belakang
Baru-baru ini, saya melancarkan PyBazaar.com, tapak web untuk pembangun Python untuk menunjukkan kemahiran mereka, mencari tawaran kerja dan menyiarkan serta mencari sumber pembangunan. Tujuannya adalah untuk mempunyai tempat pusat di mana pembangun Python boleh memasarkan perkhidmatan, produk atau projek mereka.
PyBazaar menunjukkan penerangan yang panjang tentang peluang dan sumber kerjaya dalam paparan terperinci dan ringkasan ringkas dalam paparan senarai. Ringkasan membantu pengguna memahami kandungan sumber dan peluang kerjaya dengan cepat tanpa membuka setiap paparan terperinci, meningkatkan pengalaman penyemakan imbas keseluruhan di PyBazaar. Untuk menjadikan pengeditan lebih lancar, saya memperkenalkan ringkasan automatik berdasarkan AI.
Memilih Simplemind untuk Komunikasi dengan LLM
Kenneth Reitz, pengarang pakej terkenal permintaan, baru-baru ini menerbitkan ciptaan terbaharunya—Simplemind—yang meningkatkan pengalaman pembangun dengan API model bahasa besar (LLM). Saya fikir ia adalah peluang yang baik untuk mencuba menyepadukan pakejnya ke dalam PyBazaar.
Walaupun saya memilih Google Gemini untuk peringkat percumanya, sokongan Simplemind untuk penyedia seperti OpenAI atau Claude bermakna pembangun boleh meningkatkan ciri yang lebih maju atau hasil yang lebih tepat jika diperlukan.
Menyediakan Kunci API
Pada mulanya, saya perlu mendapatkan Kunci API di Google AI Studio.
Integrasi Django
Kemudian saya memasang Simplemind:
(venv)$ pip install 'simplemind[full]'
Namun, sementara menunggu salah satu kebergantungan (grpcio) disusun pada Mac saya, saya mempunyai masa untuk minum tenaga dan masa yang cukup untuk menatal separuh suapan media sosial saya.
Simplemind menjangkakan kunci API LLM ditakrifkan dalam pembolehubah persekitaran. Dalam projek Django saya, saya menyimpan rahsia dalam fail JSON, yang Git abaikan, dan saya membaca nilai tersebut dengan fungsi utiliti yang saya tulis, get_secret().
Jadi, saya menambah baris ini dalam tetapan Django:
import os os.environ["GEMINI_API_KEY"] = get_secret("GEMINI_API_KEY") DEFAULT_LLM_PROVIDER = "gemini"
Saya mencipta paparan mudah yang mengambil kandungan HTML yang disiarkan, meminta LLM meringkaskannya dan mengembalikan ringkasan kepada pengguna:
import json import simplemind from django.contrib.auth.decorators import login_required from django.conf import settings from django.http import JsonResponse from django.utils.html import strip_tags @login_required def summarize(request): summary = "" try: if ( request.method == "POST" and (data := json.loads(request.body)) and (content := data.get("content")) and (text := strip_tags(content).strip()) ): summary = simplemind.generate_text( prompt=f"Condense the following information in 2 sentences:\n\n{text}", llm_provider=settings.DEFAULT_LLM_PROVIDER, ).strip() except json.JSONDecodeError: pass data = {"summary": summary} return JsonResponse(data)
Seperti yang anda boleh lihat, Simplemind adalah sama elegan dengan aplikasi permintaan. Saya boleh bertukar kepada OpenAI atau Claude dengan mudah jika saya memerlukan hasil yang lebih maju atau pertanyaan yang lebih bijak.
Saya menggunakan strip_tags() untuk mengurangkan kiraan token dan strip() untuk mengalih keluar ruang putih di hadapan dan di belakang.
Untuk meningkatkan prestasi paparan, saya juga boleh menggunakan ASGI atau tugas latar belakang, tetapi itu adalah sesuatu yang perlu dipertimbangkan apabila terdapat lebih ramai pengguna di PyBazaar.
Butang ringkasan mempunyai templatnya, yang saya sertakan dalam reka letak Django Crispy Forms saya dengan reka letak.HTML("""{% include "summarizer/includes/summarize_button.html" %}"""):
(venv)$ pip install 'simplemind[full]'
Apabila pengguna mengklik pada butang "Ringkaskan oleh AI", Javascript menyahdayakan butang itu buat sementara waktu, menukar teksnya kepada "Meringkaskan...", membaca nilai HTML daripada medan QuillJS dan menyiarkannya sebagai {"kandungan ": "..."} ke paparan ringkasan. Selepas menerima ringkasan sebagai {"summary": "..."}, Javascript mengisi ruang teks ringkasan dan menjadikan butang itu boleh diklik semula.
Kesimpulan
Simplemind menjadikan kerja dengan LLM lebih mudah menggunakan lalai pintar, jadi pembangun tidak perlu melaraskan tetapan rumit seperti suhu atau max_token.
Gemini LLM boleh digunakan secara percuma, dan itu nampaknya cukup bagus untuk ciri mudah seperti ini dengan bilangan pengguna aktif yang sederhana.
Saya melaksanakan ciri ringkasan ini di PyBazaar dalam masa setengah hari sahaja dan saya boleh menyesuaikan penyepaduan ini dengan mudah untuk menjana perihalan meta, draf e-mel atau pengesyoran diperibadikan.
Jika anda seorang pembangun Python yang ingin mempamerkan kemahiran anda, berkongsi sumber atau mencari peluang, lawati PyBazaar.com hari ini!
Foto muka depan oleh Caio
Atas ialah kandungan terperinci Mencipta Ringkasan berasaskan AI dalam Laman Web Django. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Peralihan dari C/C ke JavaScript memerlukan menyesuaikan diri dengan menaip dinamik, pengumpulan sampah dan pengaturcaraan asynchronous. 1) C/C adalah bahasa yang ditaip secara statik yang memerlukan pengurusan memori manual, manakala JavaScript ditaip secara dinamik dan pengumpulan sampah diproses secara automatik. 2) C/C perlu dikumpulkan ke dalam kod mesin, manakala JavaScript adalah bahasa yang ditafsirkan. 3) JavaScript memperkenalkan konsep seperti penutupan, rantaian prototaip dan janji, yang meningkatkan keupayaan pengaturcaraan fleksibiliti dan asynchronous.

Penggunaan utama JavaScript dalam pembangunan web termasuk interaksi klien, pengesahan bentuk dan komunikasi tak segerak. 1) kemas kini kandungan dinamik dan interaksi pengguna melalui operasi DOM; 2) pengesahan pelanggan dijalankan sebelum pengguna mengemukakan data untuk meningkatkan pengalaman pengguna; 3) Komunikasi yang tidak bersesuaian dengan pelayan dicapai melalui teknologi Ajax.

Aplikasi JavaScript di dunia nyata termasuk pembangunan depan dan back-end. 1) Memaparkan aplikasi front-end dengan membina aplikasi senarai TODO, yang melibatkan operasi DOM dan pemprosesan acara. 2) Membina Restfulapi melalui Node.js dan menyatakan untuk menunjukkan aplikasi back-end.

Memahami bagaimana enjin JavaScript berfungsi secara dalaman adalah penting kepada pemaju kerana ia membantu menulis kod yang lebih cekap dan memahami kesesakan prestasi dan strategi pengoptimuman. 1) aliran kerja enjin termasuk tiga peringkat: parsing, penyusun dan pelaksanaan; 2) Semasa proses pelaksanaan, enjin akan melakukan pengoptimuman dinamik, seperti cache dalam talian dan kelas tersembunyi; 3) Amalan terbaik termasuk mengelakkan pembolehubah global, mengoptimumkan gelung, menggunakan const dan membiarkan, dan mengelakkan penggunaan penutupan yang berlebihan.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Kedua -dua pilihan Python dan JavaScript dalam persekitaran pembangunan adalah penting. 1) Persekitaran pembangunan Python termasuk Pycharm, Jupyternotebook dan Anaconda, yang sesuai untuk sains data dan prototaip cepat. 2) Persekitaran pembangunan JavaScript termasuk node.js, vscode dan webpack, yang sesuai untuk pembangunan front-end dan back-end. Memilih alat yang betul mengikut keperluan projek dapat meningkatkan kecekapan pembangunan dan kadar kejayaan projek.

C dan C memainkan peranan penting dalam enjin JavaScript, terutamanya digunakan untuk melaksanakan jurubahasa dan penyusun JIT. 1) C digunakan untuk menghuraikan kod sumber JavaScript dan menghasilkan pokok sintaks abstrak. 2) C bertanggungjawab untuk menjana dan melaksanakan bytecode. 3) C melaksanakan pengkompil JIT, mengoptimumkan dan menyusun kod hot-spot semasa runtime, dan dengan ketara meningkatkan kecekapan pelaksanaan JavaScript.
