Express HN: GPT-3 によるルミナス Q&A

 $  brew setup --cask redis-stack  /redis-stack/redis-stack-server 
 $ brew セットアップ yasyf/summ/redis -スタック 
$ 
 yasyf/summ/redis-stack を起動する製品とサービスの作成 
あなたはまた、3 つの大気変数を開示する必要があります: OPENAI_API_KEY , PINECONE_API_KEY 、 と 
PINECONE_ENVIRONMENT .  インストール¶
  アブソリュートトップのセットアップは brew
:
 $
 brew setup yasyf/summ/summ
使用するために購入する必要があります  pip : 
 
nb
 summ
 には Python 3.10+ が必要です
デモ
¶
 さらに summ 構築されたインスタンスを実行することにより、スマートにビルドします。 クイックスタート¶
このクイックスタートは、otter.ai から直接取得したものです   実例
.
設定
¶
まず、 とまったく新しいベンチャーを形成します。
$ summ init /route/to/venture $ cd /route/to/venture
 タグ ¶
クラス MyClasses の 
implementation/classes.py
タグの 1 つのカテゴリのアイテム: オーディオを提供します。
 から enum[0]
 輸入  StrEnum ,
 
auto   から
summ.classify 輸入  クラス クラス MyClasses (
クラス,
StrEnum):   ＃ ソース 
SOURCE_PODCAST =
  オート() SOURCE_INTERVIEW =
auto
 ()  SOURCE_RADIO
 
=  auto () 
  分類子 ¶
 の分類子
 実装/classifier.py
 簡単なパラメータを使用して、タグのカテゴリごとにラピッドの概要を説明します。 全体として、単に提示するだけで十分です  カテゴリー
, 
VARS 
、 と
例
。 さらにオプションで プレフィックス
 また
サフィックス
 から
 
 テキストの折り返し 輸入 
dedent
  から
typing_extensions
  
 輸入  オーバーライド から  summ.classify.classifier   輸入 分類子, 
Doc 
から
  .cl ロバ 輸入
  MyClasses  クラス  TypeClassifier (
分類器[
 "Cindy Buckmaster", "Michelle Greenfield", "Vivica", "Deanna", ] ,
 
クラス
=MyClasses):   カテゴリー =
 "ソース"  VARS
=
  
 {   "openi  ng」:   "開会の挨拶"
 、 "提供":  
"オーディオソース"
,  } 例 =   サフィックス =
f「誰かがインタビューを受けている場合、カテゴリは継続的に  {マイクラス.
 SOURCE_INTERVIEW }、メディアは多様なクラスにマッチしますが。」
@override 
 def   分類する (
 自己 , 医師 
:  チェックリスト
[
Document])
 
 ->  
口述
[str, str]:
  戻る
{「オープニング」  :  医師
[0] . page_content}  
 CLI
 ¶
最後に  
実装/__init__.py
、 私たち：
  分類器がインポートされていることを確認してください
を開発するSum 
 オブジェクト、  コース
 コーチング記録データへ.  カスタム開発   パイプライン
 otter.ai インポート構造を指定するオブジェクト 
これらの 2 つを  に渡します
summ.CLI
、再集計を作成します私たちのためのライン インターフェイス
から  pathlib 輸入
 
 コース から 
summ
  輸入
 
パイプライン  , 
合計
 
 から  summ.cli 輸入  CLI  から  summ.splitter.otter
   輸入 OtterSplitter もしも __名前__ == "__主要__":   summ  = 
 Summ (
 索引
= "cronutt-fact  s")  ルート 
=
  コース(__ファイル__).お母様またはお父様
 .  父または母 /  「インタビュー」
パイプ 
=  パイプライン 
.デフォルト(
ルート,  summ.  索引 )
 パイプ .スプリッター  
=  OtterSplitter
(
  speakers_to_exclude =
[
 "Cindy Buckmaster", "Michelle Greenfield", "Vivica", "Deanna", ]  ) CLI . 逃げる
(summ ,  パイプ) 
 
 使用法¶
TUI ¶
ターミナル UI から逃れるには、
[ "Cindy Buckmaster", "Michelle Greenfield", "Vivica", "Deanna", ] を達成するだけです。
 $ python -m 実装 
 以下で証明されているように、非対話的にステップを回避することもできます. [
 "Cindy Buckmaster", "Michelle Greenfield", "Vivica", "Deanna", ] 人口て¶
さて、マネキンに移植するために、以下を達成することができます:
 $  python -m implementation populate  
のリクエスト¶
 そして質問する:
$  python -m 実装の質問  「クロナッツとは何の動物ですか?」
 クロナッツは海洋哺乳類の一種であるカリフォルニア アシカ  ) 
  
 𝚆𝚊𝚝𝚌𝚑 𝙽𝙾𝚆 📺