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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 | |
以下は、顧客の質問内容を基にして、買取店の査定人に対してわかりやすい質問に変更したものです。 | |
**データ自動登録** | |
顧客の質問内容:まだ買取をするか未定ですが、一度査定をよろしくお願いします。 | |
査定人向けの質問内容: | |
* 商品の種類:ダイヤモンド | |
* ブランド名: | |
* モデル名: | |
* 型番や品番: | |
* 購入店: | |
* 購入時期: | |
* 購入金額: | |
* 付属品: | |
* コンディション:(10段階評価厳しめ) | |
* 貴金属品位: | |
* 貴金属重量:(キッチンスケールでもOK) | |
* ダイヤや宝石の鑑定書はお写真で! | |
* イニシャル:あり なし | |
以上のように、査定人のための質問を自動的に生成することで、査定速度を向上させることができます。 |