ｆだ

chroma/1303e1ad-d2ff-495f-b987-6ef0f8327781/length.bin

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:c418f952bf7a42c2ab83debbbc95582bef44b24776a11c8a97ea08c86378f427
+oid sha256:8a28a74a9c1e4a9630d9c06d28c53c13a8ee77712a6be89e30fcd44245adff29
 size 4000

chroma/chroma.sqlite3

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:7b5de5bbbd613754beccc3ec68d73827f730d218738e63ff7c7436f39c5fa6f3
-size 196608
+oid sha256:a72f195f0ceaaa3f38e1145a772eeb42d267938cfb3b90016ce7258dc61df896
+size 253952

controllers/gpt_enginner20240628105524/prompt

@@ -0,0 +1,79 @@
+
+下記の質問に対応するコードをdjangoでアプリを作成　プロジェクトはいりません
+fastapiでrouter部分を作成　組み込みはメイン部分でします
+フロントエンドをgradioで作成
+#google apps script frontend
+    googleappsscript  doGet でのgradioの表示処理を作成 google.script.runで関数は呼び出し
+#google apps script backend
+    frontendからの呼び出し用のバックエンドスクリプト
+仕様書の作成
+PlantUMLでシーケンス図の作成
+Markdownでのプログラム殺名
+#下記参考にAPIも作成しておいて
+action insert list edit update でCRUDがかわる
+同じようにGASのAPIも作成しておいて
+
+def create_vector():
+    inputs = tokenizer(result, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
+    outputs = model(**inputs)
+    # [CLS]トークンの出力を取得
+    embeddings = outputs.last_hidden_state[:,0,:].squeeze().detach().cpu().numpy().tolist()   
+    print(embeddings)
+    import requests
+
+    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"
+
+    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
+    headers = {
+    'X-Auth-Token': 'admin',
+    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
+    'Cookie': 'runnerSession=muvclb78zpsdjbm7y9c3; pD1lszvk6ratOZhmmgvkp=13767810ebf0782b0b51bf72dedb63b3'
+    }
+
+    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
+
+    print(response.text)    
+    return True
+
+下記の質問 作成対応内容
+
+【今日の金価格はいくらですか？】
+下記の質問に対応するコードをdjangoでアプリを作成　プロジェクトはいりません
+fastapiでrouter部分を作成　組み込みはメイン部分でします
+フロントエンドをgradioで作成
+#google apps script frontend
+    googleappsscript  doGet でのgradioの表示処理を作成 google.script.runで関数は呼び出し
+#google apps script backend
+    frontendからの呼び出し用のバックエンドスクリプト
+仕様書の作成
+PlantUMLでシーケンス図の作成
+Markdownでのプログラム殺名
+#下記参考にAPIも作成しておいて
+action insert list edit update でCRUDがかわる
+同じようにGASのAPIも作成しておいて
+
+def create_vector():
+    inputs = tokenizer(result, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
+    outputs = model(**inputs)
+    # [CLS]トークンの出力を取得
+    embeddings = outputs.last_hidden_state[:,0,:].squeeze().detach().cpu().numpy().tolist()   
+    print(embeddings)
+    import requests
+
+    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"
+
+    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
+    headers = {
+    'X-Auth-Token': 'admin',
+    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
+    'Cookie': 'runnerSession=muvclb78zpsdjbm7y9c3; pD1lszvk6ratOZhmmgvkp=13767810ebf0782b0b51bf72dedb63b3'
+    }
+
+    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
+
+    print(response.text)    
+    return True
+
+下記の質問 作成対応内容
+
+【今日の金価格はいくらですか？】

mysite/interpreter/interpreter.py

@@ -9,6 +9,9 @@ from mysite.logger import logger
 import async_timeout
 import asyncio
 import mysite.interpreter.interpreter_config 
+from fastapi import HTTPException
+from groq import Groq
+
 
 GENERATION_TIMEOUT_SEC=60
 
@@ -56,8 +59,9 @@ def chat_with_interpreter(
     yield full_response + rows  # , history
     return full_response, history
 
+GENERATION_TIMEOUT_SEC = 60
+
 async def completion(message: str, history, c=None, d=None, prompt="あなたは日本語の優秀なアシスタントです。"):
-    from groq import Groq
     client = Groq(api_key=os.getenv("api_key"))
     messages = []
     recent_messages = history[-20:]
@@ -73,9 +77,10 @@ async def completion(message: str, history, c=None, d=None, prompt="あなたは
     messages.append(user_entry)
     system_prompt = {"role": "system", "content": prompt}
     messages.insert(0, system_prompt)
+
     async with async_timeout.timeout(GENERATION_TIMEOUT_SEC):
         try:
-            stream = await client.chat.completions.create(
+            response = await client.chat.completions.create(
                 model="llama3-8b-8192",
                 messages=messages,
                 temperature=1,
@@ -85,12 +90,13 @@ async def completion(message: str, history, c=None, d=None, prompt="あなたは
                 stop=None,
             )
             all_result = ""
-            for chunk in stream:
+            for chunk in response:
                 current_content = chunk.choices[0].delta.content or ""
                 all_result += current_content
                 yield current_content
             yield all_result
-            #return all_result
         except asyncio.TimeoutError:
             raise HTTPException(status_code=504, detail="Stream timed out")
+        except StopAsyncIteration:
+            return