Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Erstellen eines Produktivitätsassistenten mit Lyzr SDK

Erstellen eines Produktivitätsassistenten mit Lyzr SDK

PHPz
Freigeben: 2024-08-08 09:34:49
Original
1059 Leute haben es durchsucht

In unserer schnelllebigen Welt kann es oft eine Herausforderung sein, produktiv zu bleiben. Da es zahlreiche Aufgaben zu bewältigen und Ziele zu erreichen gilt, kann es überwältigend sein, die richtige Balance zu finden. Nutzen Sie den Produktivitätsassistenten, eine innovative App, die personalisierte Tipps und umsetzbare Ratschläge bietet, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Diese App basiert auf Lyzr Automata und dem GPT-4 Turbo von OpenAI und hilft Ihnen dabei, Produktivitätsherausforderungen zu meistern und Ihre Ziele effizient zu erreichen. Sehen wir uns an, wie diese App funktioniert und wie Sie sie optimal nutzen können.

Building a Productivity Assistant using Lyzr SDK

Warum den Produktivitätsassistenten verwenden?

Der Produktivitätsassistent wurde entwickelt, um Ihren Tagesablauf zu analysieren, Produktivitätsherausforderungen zu identifizieren und individuelle Empfehlungen zu geben, die Ihnen beim Erreichen Ihrer kurz- und langfristigen Ziele helfen. Egal, ob Sie Probleme mit Zeitmanagement, Motivation oder Prioritätensetzung haben, diese App bietet praktische Ratschläge, die Sie sofort umsetzen können, um Ihre Produktivität zu steigern.

Einrichten der Umgebung

Um zu beginnen, richten wir unsere Umgebung mit Streamlit und dem Lyzr Automata SDK ein. Streamlit ist ein leistungsstarkes Framework zum Erstellen interaktiver Webanwendungen in Python, während Lyzr Automata Tools für die Nutzung fortschrittlicher KI-Modelle bereitstellt.

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
Nach dem Login kopieren

Festlegen des OpenAI-API-Schlüssels

Um auf das GPT-4-Turbo-Modell zuzugreifen, müssen wir den OpenAI-API-Schlüssel festlegen.

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets["apikey"]
Nach dem Login kopieren

App-Titel und Einführung

Wir beginnen mit der Festlegung des Titels unserer App und bieten eine kurze Einführung, um Benutzer in die Verwendung des Produktivitätsassistenten zu führen.

st.title("Productivity Assistant?‍?")
st.markdown("Welcome to Productivity Assistant! We provide personalized tips and actionable advice to help you overcome challenges and achieve your specific goals efficiently.")
st.markdown("1) Mention your daily routine.")
st.markdown("2) Mention the productivity challenges you face.")
st.markdown("3) Mention your goals (Short Term or Long Term) or any other milestones you want to achieve if any.")
input = st.text_input("Please enter the above details:", placeholder="Type here")
Nach dem Login kopieren

Einrichten des OpenAI-Modells

Wir initialisieren das OpenAI-Modell mit spezifischen Parametern, um personalisierte Produktivitätsratschläge basierend auf Benutzereingaben zu generieren.

open_ai_text_completion_model = OpenAIModel(
    api_key=st.secrets["apikey"],
    parameters={
        "model": "gpt-4-turbo-preview",
        "temperature": 0.2,
        "max_tokens": 1500,
    },
)
Nach dem Login kopieren

Definieren der Generierungsfunktion

Diese Funktion verwendet das Lyzr Automata SDK, um einen Agenten zu erstellen, der personalisierte Produktivitätstipps basierend auf dem Tagesablauf, den Produktivitätsherausforderungen und den Zielen des Benutzers bereitstellt.

def generation(input):
    generator_agent = Agent(
        role="Expert PRODUCTIVITY ASSISTANT",
        prompt_persona="Your task is to offer PERSONALIZED PRODUCTIVITY TIPS and ACTIONABLE RECOMMENDATIONS tailored to an individual's DAILY ROUTINE, the PRODUCTIVITY CHALLENGES they encounter, and their GOALS—whether SHORT-TERM or LONG-TERM—or any other MILESTONES they aim to achieve.")
    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
Nach dem Login kopieren

Schaltfläche zum Generieren von Produktivitätsratschlägen

Wir fügen eine Schaltfläche hinzu, die beim Klicken die Generierung personalisierter Produktivitätsratschläge auslöst.

if st.button("Assist!"):
    solution = generation(input)
    st.markdown(solution)
Nach dem Login kopieren

Der Produktivitätsassistent soll Ihnen praktische, umsetzbare und personalisierte Produktivitätstipps und -empfehlungen liefern. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Lyzr Automata und des GPT-4 Turbo von OpenAI erhalten Sie fachkundige Beratung, die auf Ihre individuellen Umstände zugeschnitten ist und Ihnen dabei hilft, Herausforderungen zu meistern und Ihre Ziele effizient zu erreichen. Egal, ob Sie Ihr Zeitmanagement verbessern, Ihre Motivation steigern oder Ihre Aufgaben besser priorisieren möchten, der Produktivitätsassistent unterstützt Sie dabei.

App-Link: https://assistant-lyzr.streamlit.app/

Quellcode: https://github.com/isakshay007/productivity_assistant

Die Productivity Assistant-App wird vom Lyzr Automata Agent unterstützt und nutzt die Funktionen des GPT-4 Turbo von OpenAI. Bei Fragen oder Problemen wenden Sie sich bitte an Lyzr. Über die folgenden Links können Sie mehr über Lyzr und seine Angebote erfahren:

Website: Lyzr.ai
Demo buchen: Demo buchen
Discord: Treten Sie unserer Discord-Community bei
Slack: Treten Sie unserem Slack-Kanal bei

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines Produktivitätsassistenten mit Lyzr SDK. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:dev.to
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage