使用 Lyzr SDK 建立生產力助手
在我們快節奏的世界中,保持高效率往往具有挑戰性。由於需要兼顧眾多任務和實現目標,找到適當的平衡點可能會讓人不知所措。輸入生產力助手,這是一個創新的應用程序,旨在根據您的特定需求提供個性化提示和可行的建議。該應用程式由 Lyzr Automata 和 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 提供支持,可幫助您克服生產力挑戰並高效實現目標。讓我們深入了解這個應用程式的工作原理以及如何充分利用它。
為什麼要使用生產力助理?
生產力助理旨在分析您的日常生活、識別生產力挑戰並提供客製化建議以幫助您實現短期和長期目標。無論您在時間管理、動力還是優先順序方面遇到困難,此應用程式都會提供實用的建議,您可以立即實施這些建議,以提高您的工作效率。
設定環境
首先,我們使用 Streamlit 和 Lyzr Automata SDK 設定環境。 Streamlit 是一個用於在 Python 中建立互動式 Web 應用程式的強大框架,而 Lyzr Automata 則提供了利用進階 AI 模型的工具。
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
設定 OpenAI API 金鑰
要存取 GPT-4 Turbo 模型,我們需要設定OpenAI API 金鑰。
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets["apikey"]
應用程式標題與簡介
我們首先設定應用程式的標題,並提供簡要介紹來指導使用者如何使用生產力助理。
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")
設定 OpenAI 模型
我們使用特定參數初始化 OpenAI 模型,以根據使用者輸入產生個人化的生產力建議。
open_ai_text_completion_model = OpenAIModel( api_key=st.secrets["apikey"], parameters={ "model": "gpt-4-turbo-preview", "temperature": 0.2, "max_tokens": 1500, }, )
定義產生函數
此功能使用Lyzr Automata SDK建立一個代理,根據使用者的日常生活、生產力挑戰和目標提供個人化的生產力提示。
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
產生生產力建議的按鈕
我們新增了一個按鈕,點擊該按鈕即可觸發產生個人化生產力建議。
if st.button("Assist!"): solution = generation(input) st.markdown(solution)
生產力助理旨在為您提供實用、可行、個人化的生產力技巧和建議。透過利用 Lyzr Automata 和 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 的強大功能,您可以獲得針對您的獨特情況量身定制的專家建議,幫助您克服挑戰並高效實現目標。無論您是想改善時間管理、提高動力還是更好地確定任務的優先順序,生產力助手都可以為您提供支援。
應用程式連結:https://assistant-lyzr.streamlit.app/
原始碼:https://github.com/isakshay007/productivity_assistant
生產力助理應用程式由 Lyzr Automata Agent 提供支援,利用 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 的功能。如有任何疑問或問題,請聯絡 Lyzr。您可以透過以下連結了解更多有關 Lyzr 及其產品的資訊:
網址:Lyzr.ai
預約示範:預約示範
Discord:加入我們的 Discord 社群
Slack:加入我們的 Slack 頻道
以上是使用 Lyzr SDK 建立生產力助手的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
