controllers/gpt_enginner20240720004453/prompt

下記の質問に対応するコードをdjangoでアプリを作成　プロジェクトはいりません
fastapiでrouter部分を作成　組み込みはメイン部分でします
フロントエンドをgradioで作成
#google apps script frontend
    googleappsscript  doGet でのgradioの表示処理を作成 google.script.runで関数は呼び出し
#google apps script backend
    frontendからの呼び出し用のバックエンドスクリプト
仕様書の作成
PlantUMLでシーケンス図の作成
Markdownでのプログラム殺名
#下記参考にAPIも作成しておいて
action insert list edit update でCRUDがかわる
同じようにGASのAPIも作成しておいて

def create_vector():
    inputs = tokenizer(result, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
    outputs = model(**inputs)
    # [CLS]トークンの出力を取得
    embeddings = outputs.last_hidden_state[:,0,:].squeeze().detach().cpu().numpy().tolist()   
    print(embeddings)
    import requests

    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"

    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
    headers = {
    'X-Auth-Token': 'admin',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
    'Cookie': 'runnerSession=muvclb78zpsdjbm7y9c3; pD1lszvk6ratOZhmmgvkp=13767810ebf0782b0b51bf72dedb63b3'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

    print(response.text)    
    return True

下記の質問 作成対応内容

こんにちは。買取強化キャンペーンについて教えてしまいます。

私たちの店舗では、現在「買取強化キャンペーン」を実施しています。このキャンペーンでは、貴金属やダイヤモンドの買取価格を上げています。

キャンペーンの期間は、現在進行中です。詳細は、当店のWebサイトや店頭でお問い合わせください。

キャンペーンに参加するには、貴金属やダイヤモンドの鑑定書や購入時期、購入金額などの情報を提出してください。

このキャンペーンに参加することで、よりお得な買取り価格で貴金属やダイヤモンドを売却することができます。是非、当店のWebサイトや店頭で詳細をご確認ください。
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フロントエンドをgradioで作成
#google apps script frontend
    googleappsscript  doGet でのgradioの表示処理を作成 google.script.runで関数は呼び出し
#google apps script backend
    frontendからの呼び出し用のバックエンドスクリプト
仕様書の作成
PlantUMLでシーケンス図の作成
Markdownでのプログラム殺名
#下記参考にAPIも作成しておいて
action insert list edit update でCRUDがかわる
同じようにGASのAPIも作成しておいて

def create_vector():
    inputs = tokenizer(result, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
    outputs = model(**inputs)
    # [CLS]トークンの出力を取得
    embeddings = outputs.last_hidden_state[:,0,:].squeeze().detach().cpu().numpy().tolist()   
    print(embeddings)
    import requests

    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"

    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
    headers = {
    'X-Auth-Token': 'admin',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
    'Cookie': 'runnerSession=muvclb78zpsdjbm7y9c3; pD1lszvk6ratOZhmmgvkp=13767810ebf0782b0b51bf72dedb63b3'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

    print(response.text)    
    return True

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