使用 Lyzr SDK 构建生产力助手
在我们快节奏的世界中,保持高效往往具有挑战性。由于需要兼顾众多任务和实现目标,找到适当的平衡点可能会让人不知所措。输入生产力助手,这是一款创新的应用程序,旨在根据您的特定需求提供个性化提示和可行的建议。该应用程序由 Lyzr Automata 和 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 提供支持,可帮助您克服生产力挑战并高效实现目标。让我们深入了解这个应用程序的工作原理以及如何充分利用它。
为什么使用生产力助手?
生产力助手旨在分析您的日常生活、识别生产力挑战并提供定制建议以帮助您实现短期和长期目标。无论您在时间管理、动力还是优先顺序方面遇到困难,此应用程序都会提供实用的建议,您可以立即实施这些建议,以提高您的工作效率。
设置环境
首先,我们使用 Streamlit 和 Lyzr Automata SDK 设置环境。 Streamlit 是一个用于在 Python 中创建交互式 Web 应用程序的强大框架,而 Lyzr Automata 则提供了利用高级 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
设置 OpenAI API 密钥
要访问 GPT-4 Turbo 模型,我们需要设置OpenAI API 密钥。
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets["apikey"]
应用程序标题和简介
我们首先设置应用程序的标题,并提供简要介绍来指导用户如何使用生产力助手。
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")
设置 OpenAI 模型
我们使用特定参数初始化 OpenAI 模型,以根据用户输入生成个性化的生产力建议。
open_ai_text_completion_model = OpenAIModel( api_key=st.secrets["apikey"], parameters={ "model": "gpt-4-turbo-preview", "temperature": 0.2, "max_tokens": 1500, }, )
定义生成函数
此功能使用Lyzr Automata SDK创建一个代理,根据用户的日常生活、生产力挑战和目标提供个性化的生产力提示。
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
生成生产力建议的按钮
我们添加了一个按钮,单击该按钮即可触发生成个性化生产力建议。
if st.button("Assist!"): solution = generation(input) st.markdown(solution)
生产力助手旨在为您提供实用、可行、个性化的生产力技巧和建议。通过利用 Lyzr Automata 和 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 的强大功能,您可以获得针对您的独特情况量身定制的专家建议,帮助您克服挑战并高效实现目标。无论您是想改善时间管理、提高动力还是更好地确定任务的优先顺序,生产力助手都可以为您提供支持。
应用程序链接:https://assistant-lyzr.streamlit.app/
源代码:https://github.com/isakshay007/productivity_assistant
生产力助手应用程序由 Lyzr Automata Agent 提供支持,利用 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 的功能。如有任何疑问或问题,请联系 Lyzr。您可以通过以下链接了解有关 Lyzr 及其产品的更多信息:
网站:Lyzr.ai
预订演示:预订演示
Discord:加入我们的 Discord 社区
Slack:加入我们的 Slack 频道
以上是使用 Lyzr SDK 构建生产力助手的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
