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OpenAI 最近發布了一份名為《AI 基礎設施藍圖》（Blueprint for AI Infrastructure）的報告，提出其對美國在AI 領域的未來願景，並呼籲政府在AI 發展中 ...OpenAI 計畫於明年一月推出一款名為Operator 的新AI 助理工具，這款工具可以替用戶執行如預訂機票、代碼編寫等多步驟任務。以下帶大家快速了解這項新 ...OpenAI API Note · Read member-only stories · Support writers you read most · Earn money for your writing · Listen to audio narrations · Read offline ...OpenAI 最近釋出了一篇寫作指南，雖然是英文的，但是很建議大家快速閱讀理解一下。 舉個其中的例子，當你初版完稿後，你可以透過以下提示快快改進你文章 ...OpenAI 最近釋出了一篇寫作指南，雖然是英文的，但是很 建議大家快速閱讀理解一下。 舉個其中的例子，當你初版完稿後，你可以透過以 下提示快快改進你文章論點 ...Outline（大綱）：先搭骨架，再填內容，避免寫作卡關 問題：開Word 想寫論文，結果盯著空白畫面30 分鐘，完全不知道從哪開始？ 解法：先用大綱拆 ...在本文中，您將了解如何使用Nextjs、CopilotKit 和OpenAI 建立人工智慧驅動的簡歷產生器應用程式。 我們將涵蓋：. 利用ChatGPT 撰寫履歷和求職信 ...今天要實作OpenAI 初步的聊天室功能啦！ FastAPI 與Azure OpenAI 串接建立WebSocket 後端，並在Next.js 中使用WebSocket 與後端通信的前端頁面。 1 ...在上一篇文章裡，我們已經簡單地示範如何取得和運行OpenAI提供的「Quickstart Sample App」範例程式。這是一個用Python和Flask打造的範例專案。本課程將帶領學生深入了解OpenAI 聊天機器人的開發，從基本概念到實際應用。課程分為5 個模塊, 涵蓋OpenAI API 使用, 對話資料收集與管理, 進階對話處理, 集成應用, ...Vinci AI offers on-campus courses, including STEM Day events, competition training, and after-school programs. We welcome you to contact our expert consultants to arrange suitable topics and formats for your needs.
From OpenAI's perspective, Azure started offering the GPT-3 API service in 2021. This means that developers can directly utilize GPT-3 on Azure to develop bots without the need to set up their own GPT-3 runtime environment.
Azure is a cloud computing service introduced by Microsoft that offers a wide range of tools and services for building, deploying, and managing applications. Azure provides various types of cloud computing, including Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), and Software as a Service (SaaS). It supports multiple programming languages, tools, and frameworks, both Microsoft-specific and third-party, and offers a comprehensive set of services for different application development and deployment needs.
This section will introduce methods for evaluating the performance of a chatbot, including both manual and automated evaluation approaches. Students will learn how to design evaluation criteria and use relevant evaluation tools. We will guide students in performing performance evaluations on the chatbot and optimizing it based on the evaluation results.
In this section, students will learn about the concept of Prompt Engineering and explore methods to enhance the relevance of chatbot responses. We will guide students in designing various prompts to improve the conversational quality of the chatbot. Additionally, students will learn how to create API endpoints for the chatbot to facilitate integration.
This section will introduce the course objectives and provide an overview of the content. Students will learn the fundamental concepts of OpenAI ChatGPT and how to use the Azure OpenAI API. We will guide students through the process of registering an Azure account and obtaining an API key. They will also learn how to write a simple Python script to engage in conversations using the OpenAI API.
This course will guide students to delve into the development of OpenAI chatbot for mobile applications, covering basic concepts to practical applications. The course is divided into five modules, including OpenAI API usage, dialogue data collection and management, advanced dialogue processing, integration of applications, and performance evaluation and optimization.
Firstly, students will learn the basic concepts of OpenAI ChatGPT and explore how to engage in conversations using the Azure OpenAI API. Next, the course will guide students in collecting and organizing dialogue data to train more efficient chatbots. In the advanced dialogue processing section, students will learn about Prompt Engineering concepts and discuss methods to improve the relevance of chatbot responses. Additionally, this course will instruct students on integrating the chatbot into Telegram and MIT App Inventor applications to achieve rich application scenarios. Lastly, students will learn how to evaluate and optimize the performance of the chatbot, ensuring it possesses high-quality conversational abilities.
Students will gain comprehensive skills in the practical development of AI chatbots. Firstly, they will understand the fundamental concepts of OpenAI ChatGPT and learn how to engage in conversations using the Azure OpenAI API. The course will then guide students in collecting, organizing, and managing dialogue data to enhance the performance of the chatbot. In the advanced section, students will acquire techniques in Prompt Engineering to improve the relevance of chatbot responses. Additionally, they will learn how to integrate the chatbot with Telegram and MIT App Inventor applications. Lastly, students will learn how to evaluate and optimize the performance of the chatbot, ensuring it possesses high-quality conversational abilities. This course will equip students with the skills to develop and apply efficient AI chatbots.
This section will cover data collection methods and strategies, where students will learn how to organize and manage data effectively. We will guide students in collecting relevant domain-specific dialogue data and structuring it into a well-organized format. They will learn how to create a database and store the curated dialogue data.
This section will cover how to integrate the chatbot with Telegram and MIT App Inventor applications. Students will learn how to create a bot using the Telegram Bot API and set up a webhook to enable integration with Telegram. Additionally, students will learn how to design application interfaces using MIT App Inventor and enable interaction between the chatbot and the application using API endpoints, thereby implementing chat functionality.
What is a Chatbot? What does it have to do with AI?
One of the services provided by Azure is Azure Bot Service, which includes tools like QnA Maker for creating knowledge-based question-answering bots, as well as Bot Framework Composer and Bot Framework SDK for building conversational bots.
VInci AI's teaching team is rich in experience, including university teachers who teach master's AI courses in various colleges and universities.
The teaching platform developed by Vinci AI has received support from Cyberport. Vinci AI is also a STEM education partner of the Productivity Council.第 3 步： 返回網頁應用程式中的聊天機器人，並提示「下載求職信和簡歷的 pdf 檔案」。 PDF 將開始下載，如果您開啟 coverLetter.pdf，您應該會看到產生的求職信，如下所示。
步驟 2： 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤新增 updateResume 作為應用程式內聊天機器人的上下文。
步驟 4： 給聊天機器人一個提示，例如“更新求職信並加入我正在申請 CopilotKit 的技術寫作職位。”如下圖所示，您可以看到求職信已更新。
步驟 3： 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 updateCoverLetter 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信更新來更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。
步驟 2： 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤新增 updateLetter 作為應用程式內聊天機器人的上下文。
第 13 步： 向右側的聊天機器人發出諸如“建立求職信和簡歷”之類的提示。聊天機器人將開始產生回應，完成後，它將在頁面左側顯示產生的求職信和履歷，如下所示。
步驟 11： 在應用程式資料夾中的 page.tsx 檔案中，在「開始」按鈕中新增一個連結，用於導航到簡歷和求職信頁面，如下所示。
第8步： 在應用程式資料夾中建立一個名為resumeandcoverletter的資料夾。然後，建立一個名為 page.tsx 的檔案並新增以下程式碼。
第7步： 然後返回CoverLetterAndResume元件內的CoverLetterResume元件，如下圖所示。
步驟2： 在元件資料夾中建立一個名為resume.tsx 的檔案。然後在檔案頂端匯入 useMakeCopilotReadable、useMakeCopilotActionable 和 useGithubData 自訂掛鉤，如下所示。
步驟 3： 在應用程式資料夾中，建立一個名為 Components 的資料夾。然後，在元件資料夾中建立一個名為 githubdata.tsx 的檔案並新增以下程式碼。
步驟 5： 在命令列上執行命令 npm run dev 。導航至 http://localhost:3000/，您應該會看到新建立的 NextJS 專案。
只是簡單介紹一下我們的背景。 CopilotKit 是 開源 AI 副駕駛平台。 我們可以輕鬆地將強大的 AI 聊天機器人整合到您的 React 應用程式中。完全可定制和深度集成。
在本文中，您將了解如何使用 Nextjs、CopilotKit 和 OpenAI 建立人工智慧驅動的簡歷產生器應用程式。
{% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %}
步驟 3： 使用您選擇的文字編輯器開啟新建立的 Nextjs 專案。然後，在命令列上執行以下命令，以使用 Tailwind CSS 安裝帶有 NextJS 的 Preline UI。依照 本指南 完成 Preline 設定。
步驟 2： 在應用程式資料夾中，建立一個名為 API 的資料夾。然後，在 API 資料夾中建立一個名為 GitHub 的資料夾。在GitHub資料夾中建立一個名為route.ts的檔案並加入以下程式碼。
第 3 步： 建立一個名為 CoverLetterAndResume 的元件。在元件內部，使用 useGithubData 掛鉤檢索從 GitHub 取得的資料。然後，宣告一個名為 createCoverLetterAndResume 的狀態變數和一個用於更新它的名為 setCreateCoverLetterAndResume 的函數。使用包含 letter 和 resume 兩個屬性的物件初始化 useState，如下所示。
步驟 4： 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤將從 GitHub 取得的資料新增為應用程式內聊天機器人的上下文。
步驟 5： 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 createCoverLetterAndResume 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信和簡歷更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。
步驟 6： 在 CoverLetterAndResume 元件外部，建立一個名為 CoverLetterResume 的元件，用於在 Web 應用程式 UI 上顯示求職信和履歷。
步驟 10： 在應用程式資料夾中，建立一個名為 API 的資料夾。然後，在 API 資料夾中建立一個名為 copilotkit 的資料夾。在 copilotkit 資料夾中，建立一個名為 chat 的資料夾。然後，在聊天資料夾中建立一個名為route.ts的檔案並新增以下程式碼。
第12步： 導航至http://localhost:3000/，點擊「開始」按鈕，您將被重新導向到與聊天機器人整合的履歷和求職信頁面，如下所示。
步驟 3： 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 updateResume 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信更新來更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。
第 4 步： 向聊天機器人發出提示，例如「更新履歷並將我的姓名加入為 John Doe，將我的電子郵件加入為 [email protected] 」。如下圖所示，可以看到履歷已更新。
步驟 2： 在 CoverLetterAndResume 元件內，使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為“downloadPdfs”的操作，其中包含描述和實現函數，該函數使用 jsPDF 庫為求職信和簡歷建立 PDF，然後保存它們， 如下所示。這個「精簡啟動應用程式」，是利用先前介紹過的「程式碼起手式」加以擴展而成。而對比於「Quickstart Sample App」這個範例，則是較為精簡。程式碼的複雜度可以說是介於兩者之間。
這份程式碼是以Python語言撰寫，結合了Flask這個網頁框架，還有OpenAI的API來執行自然語言處理（NLP）任務。接著，我們會逐一介紹程式碼各部分的功能與作用。
在您正式探究「Quickstart Sample App」這個範例之前，讓我們先透過另一個較簡易的版本來釐清概要。我們可以稱這個為「精簡啟動應用程式（Simplified Sample App）」。這個版本的目的是為了讓您更迅速地掌握核心概念，而不會被過多的細節困擾。
希望這篇簡要的解析，能夠讓您對Flask有更加清晰的了解。即便是剛剛接觸Flask的您，應該也能迅速上手，開發出一個簡單的Web應用程式。
首先，我們透過 import 指令，匯入了Flask框架的三個主要套件 Flask 、 render_template 與 request ：
先從檔案的外觀開始，請先打開GitHub裡面的範例專案，您會發現有好幾個資料夾和檔案。大致來說，這些程式碼可以分為兩大塊：
This place is All about Python. From Beginner to Advanced programing, by using Python, you can do anything you imagine.
在上一篇文章裡，我們已經簡單地示範如何取得和運行OpenAI提供的「Quickstart Sample App」範例程式。這是一個用Python和Flask打造的範例專案。Flask這個框架本身非常具有親和力，稍作介紹大家就能快上手。
在這篇文章中，我們要再進一層的剖析這個「Quickstart Sample App」範例，一探程式碼的奧妙，看看OpenAI API在Flask Web應用中是如何運作的。
說到開發Web應用，Python有不少選項，包括但不限於Django、Flask、Pyramid、Bottle、Tornado等。但一般來說，Django和Flask是比較受歡迎的選項。Django功能全面但較為「沉重」，而Flask則簡潔明、輕量多了。也正因如此，OpenAI選擇使用Flask作為其「Quickstart Sample App」的開發框架。
接下來，我們就從Flask Web框架這個角度來展開這篇文章的探討。希望這樣能讓您更深入了解如何利用Python和OpenAI API來打造你自己的Web應用。