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index 92962db640be3207bb81494b7ae210dbca14fb9b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702053156
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 92962db640be3207bb81494b7ae210dbca14fb9b
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702053453 b/controllers/gpt_enginner20240702053453
deleted file mode 160000
index 9c366b7aa7210187b2d0d82bdef253223cde1cfe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702053453
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 9c366b7aa7210187b2d0d82bdef253223cde1cfe
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702053641/prompt b/controllers/gpt_enginner20240702053641/prompt
deleted file mode 100644
index b87941ee9f5e3fa4509b5ae0211041b09cf2b73b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702053641/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-
-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
-
-お問い合わせありがとうございます。 
-
-【リッチメニュー】本日の金価格については、以下のURLをご覧ください。 
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E8%B3%87%E6%96%99%E3%81%AE%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E8%B3%87%E6%96%99
-
-本日の金価格について、詳しくは、以下のQ&Aをご覧ください。
-
-Q: 本日の金価格は何ですか？
-A: 本日の金価格は、現在の市場価格に基づいて計算されます。
-
-Q: 金価格はどのように変動しますか？
-A: 金価格は、世界的なgold marketの動向や為替の影響を受けて変動します。
-
-Q: リファスタでの金買取価格はどう計算されますか？
-A: リファスタでの金買取価格は、当日の金価格に基づいて計算されます。
-
-商品検索のURLは、以下の通りです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金価格
-
-以上の情報を参考にして、金買取に関するお問い合わせは、当店の査定人にご連絡ください。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702055428 b/controllers/gpt_enginner20240702055428
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index a509afb0663e03ee1e780a21e8756c3615675414..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702055428
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit a509afb0663e03ee1e780a21e8756c3615675414
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702055646 b/controllers/gpt_enginner20240702055646
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index a979a7983235561a880339dda5f13ecd279bb883..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702055646
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit a979a7983235561a880339dda5f13ecd279bb883
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deleted file mode 160000
index 67d0a01cd20cc6c41f9ff0d7fe132473c8e67c1c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702055936
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 67d0a01cd20cc6c41f9ff0d7fe132473c8e67c1c
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index 79ededc6af40f1ee60112667bd7e7e41097d82fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702060345
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 79ededc6af40f1ee60112667bd7e7e41097d82fb
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index a4d84425ef4c4b527b81b3dfa209399cc86d92e2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702060547
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit a4d84425ef4c4b527b81b3dfa209399cc86d92e2
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index 25178ae6cf60f5f183578da0e66e462f77ea34fc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702060819
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 25178ae6cf60f5f183578da0e66e462f77ea34fc
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702061417 b/controllers/gpt_enginner20240702061417
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index 332e21c9f9e6617acf70345b14c36858f09508e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702061417
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 332e21c9f9e6617acf70345b14c36858f09508e3
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702061612 b/controllers/gpt_enginner20240702061612
deleted file mode 160000
index 23e3f812a5e4f497c3e479cefd7793c6b0161cda..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702061612
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 23e3f812a5e4f497c3e479cefd7793c6b0161cda
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deleted file mode 160000
index e5d6fcac2f29571c69e406532987a4a8087f2e5b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702061801
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit e5d6fcac2f29571c69e406532987a4a8087f2e5b
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702062018 b/controllers/gpt_enginner20240702062018
deleted file mode 160000
index 65d311d28c75662ff69c78e95e5e7808bbafe9bf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702062018
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 65d311d28c75662ff69c78e95e5e7808bbafe9bf
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702062719 b/controllers/gpt_enginner20240702062719
deleted file mode 160000
index 654d0deee0fe2942e79d97712ac251e360eb25c6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702062719
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 654d0deee0fe2942e79d97712ac251e360eb25c6
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deleted file mode 160000
index 151ae7391d6abeacb1452ad29e1c99371671a8de..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702064839
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 151ae7391d6abeacb1452ad29e1c99371671a8de
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deleted file mode 160000
index a7b5ef8d192bcc5290e98c643e18e2ae60b3c383..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702091451
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit a7b5ef8d192bcc5290e98c643e18e2ae60b3c383
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702091655 b/controllers/gpt_enginner20240702091655
deleted file mode 160000
index a35167b60a849b748983880f0f823a538656904b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702091655
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit a35167b60a849b748983880f0f823a538656904b
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702091753 b/controllers/gpt_enginner20240702091753
deleted file mode 160000
index 1462b84590f6bc6fe1122148adb87db34c41f2b4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702091753
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-Subproject commit 1462b84590f6bc6fe1122148adb87db34c41f2b4
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index b128cfdc0611f2d7c338eba27ae16eac94bd0082..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702130719
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit b128cfdc0611f2d7c338eba27ae16eac94bd0082
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index 5ae311f360f997ea5f08d9d19f707014ba0be921..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702131030
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 5ae311f360f997ea5f08d9d19f707014ba0be921
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index 39fb41f4b176d3dde7c652829ee9c41ba3e1b2b5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702131205
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 39fb41f4b176d3dde7c652829ee9c41ba3e1b2b5
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702131340 b/controllers/gpt_enginner20240702131340
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index 45e931207225ca94e6c2cac7163b47a0733a421a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702131340
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 45e931207225ca94e6c2cac7163b47a0733a421a
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240702145919 b/controllers/gpt_enginner20240702145919
deleted file mode 160000
index c2b80b5a9a576b8e0b1df04bbc964c54742bebe1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240702145919
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit c2b80b5a9a576b8e0b1df04bbc964c54742bebe1
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240703010233 b/controllers/gpt_enginner20240703010233
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index 016c84e6e9cd8327cd54e996a5b0af2a80460d15..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240703010233
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 016c84e6e9cd8327cd54e996a5b0af2a80460d15
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index 016b8862c606baf66f87ab7a5eb27166154abc95..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240703010848
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 016b8862c606baf66f87ab7a5eb27166154abc95
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index 06a6a275b53585c48423cf291a4218be5bca82f5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240703010934
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 06a6a275b53585c48423cf291a4218be5bca82f5
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index eb269c8cd87b0fe2e17b5ca58774b1e1f8918222..0000000000000000000000000000000000000000
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-Subproject commit eb269c8cd87b0fe2e17b5ca58774b1e1f8918222
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240703012120 b/controllers/gpt_enginner20240703012120
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index e174449766147ed42a7524f6ae038bc161d771a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240703012120
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-Subproject commit e174449766147ed42a7524f6ae038bc161d771a0
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index e4a174c393507ddb843f721922398d251ee8db0b..0000000000000000000000000000000000000000
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-Subproject commit e4a174c393507ddb843f721922398d251ee8db0b
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index 67eb7217f4d6641557bace601ccf32f68e7ee957..0000000000000000000000000000000000000000
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-Subproject commit 67eb7217f4d6641557bace601ccf32f68e7ee957
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240703013707 b/controllers/gpt_enginner20240703013707
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index 61813afbd2a55cc84fa4954f900825fdc8a3e719..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240703013707
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 61813afbd2a55cc84fa4954f900825fdc8a3e719
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240703013805 b/controllers/gpt_enginner20240703013805
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index d6a3d4a53a713fe53a160a15d225724a3df4456a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240703013805
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit d6a3d4a53a713fe53a160a15d225724a3df4456a
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-Subproject commit cc6704c19cda0112b06f4e1f200dae5419cc86a8
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-Subproject commit c5792357e4195bebab9dd90e739ee306915c2093
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-Subproject commit b3d0947989a2cf0fc9e9cf7f4353d64b0e7f7482
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-Subproject commit 74905520850f9a676a030af95ce987b9ce3ea1b6
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--- a/controllers/gpt_enginner20240714063737
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-Subproject commit 72274b1bf0e8b4ba2eb42b9438de9ec8aec795ab
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index eaa68aec67408473dae84cf7ea15f020e9f858da..0000000000000000000000000000000000000000
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-Subproject commit eaa68aec67408473dae84cf7ea15f020e9f858da
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index 78bf9246289bf62f26561df8f8aafbe4c40dfe24..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240714140605
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-Subproject commit 78bf9246289bf62f26561df8f8aafbe4c40dfe24
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index d8ff5c6b8b021651b86def53797c166226211353..0000000000000000000000000000000000000000
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-Subproject commit d8ff5c6b8b021651b86def53797c166226211353
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index b2cb5b7509e5eaa9347d4402c978aba4b27dae1d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718000643
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit b2cb5b7509e5eaa9347d4402c978aba4b27dae1d
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index 8c9f36aaa91e087733637496aa95e55b433b0e32..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718000914
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 8c9f36aaa91e087733637496aa95e55b433b0e32
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index 76b4b1c875973d7d4be3b3a20f2880ae672fc820..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718001019
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 76b4b1c875973d7d4be3b3a20f2880ae672fc820
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index 1e10107008a6da195d6e699cb3833a9e049bbcbe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718001944
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 1e10107008a6da195d6e699cb3833a9e049bbcbe
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--- a/controllers/gpt_enginner20240718002058
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit b345709a1ea3b2374605ce6f5798b7fd861a55d4
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718002149 b/controllers/gpt_enginner20240718002149
deleted file mode 160000
index cdb3c032bb20f7b4a9102fadfb92aa939c67f7fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718002149
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit cdb3c032bb20f7b4a9102fadfb92aa939c67f7fa
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718002950 b/controllers/gpt_enginner20240718002950
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index c27adb747ae9c510ca5cc4c6bbef30170edd698f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718002950
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit c27adb747ae9c510ca5cc4c6bbef30170edd698f
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deleted file mode 160000
index a3bfd7a23efaaaecb32754dd6978e980825a87ff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718005423
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit a3bfd7a23efaaaecb32754dd6978e980825a87ff
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718010207 b/controllers/gpt_enginner20240718010207
deleted file mode 160000
index 8ede6582d47aa46c3a4190a18c97e26441a7e3bb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718010207
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 8ede6582d47aa46c3a4190a18c97e26441a7e3bb
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718021148/prompt b/controllers/gpt_enginner20240718021148/prompt
deleted file mode 100644
index 77d1371c6362448358316387427e095b9f2af317..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718021148/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-
-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
-
-【リッチメニュー】本日の金価格に関するお問い合わせですね。
-
-まず、当社のYOUTUBEチャンネルでは、金価格に関する動画を多数配信しています。以下のURLをご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=金価格
-
-また、以下のQ&Aを参考にしてください。
-Q: 本日の金価格は何ですか？
-A: 現在の金価格は、当社のホームページや店頭でご確認ください。
-Q: 金価格は何に影響を受けますか？
-A: 金価格は、世界的な金の需要や供給、為替相場などに影響を受けます。
-Q: リファスタでは金を買取りますか？
-A: はい、リファスタでは金を買取ります。当社の査定員が精査した値段でお買取りします。
-
-最後に、以下は当社の商品検索URLです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金価格
-
-当社の査定員がお買取り金額を査定しますので、お気軽にお問い合わせください。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718041406 b/controllers/gpt_enginner20240718041406
deleted file mode 160000
index 101f5c6cc2ca2da70fc45f139dfddf1c64d69456..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718041406
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 101f5c6cc2ca2da70fc45f139dfddf1c64d69456
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718041735 b/controllers/gpt_enginner20240718041735
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index f19852b92a32eb14dbd15f28da35cbe14b3d93c1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718041735
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit f19852b92a32eb14dbd15f28da35cbe14b3d93c1
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718042457 b/controllers/gpt_enginner20240718042457
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index c30025c9009b1a95ae5964f5d93057ceb0bac755..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718042457
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit c30025c9009b1a95ae5964f5d93057ceb0bac755
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240718042541 b/controllers/gpt_enginner20240718042541
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index 43be7d8acf3faa66425cede80c22e1493b34c3b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718042541
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@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 43be7d8acf3faa66425cede80c22e1493b34c3b3
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index 9856f6e65ce1cd723d40a7aab9818db417ecd613..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240718042628
+++ /dev/null
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-Subproject commit 9856f6e65ce1cd723d40a7aab9818db417ecd613
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-Subproject commit de9317c329740596d3b37334ec1a898e197dd524
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719010946 b/controllers/gpt_enginner20240719010946
deleted file mode 160000
index b5cc8c95b4db4f2ae2c45bd072318c8ca87860c3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719010946
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit b5cc8c95b4db4f2ae2c45bd072318c8ca87860c3
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719011044 b/controllers/gpt_enginner20240719011044
deleted file mode 160000
index d18f6e2ba2059bf15d5775c6e93898cf12f1c238..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719011044
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit d18f6e2ba2059bf15d5775c6e93898cf12f1c238
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719011111 b/controllers/gpt_enginner20240719011111
deleted file mode 160000
index f1134b1f35ebccb1d0437dc2bdd04d15ea4d7973..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719011111
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit f1134b1f35ebccb1d0437dc2bdd04d15ea4d7973
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719061733/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719061733/prompt
deleted file mode 100644
index a86f02f68c7e51a87f8338d82acee019110e11f1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719061733/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-
-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
-
-AGブランドのジュエリーに石工が入っている場合、1/3の割合での買取になりますね。
-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
-
-AGブランドのジュエリーに石工が入っている場合、1/3の割合での買取になりますね。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719063401/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719063401/prompt
deleted file mode 100644
index ff54f0486cd168c8e2576eeb36a295d6a2350122..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719063401/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,125 +0,0 @@
-
-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、リファスタのアシスタントです。
-
-お問い合わせありがとうございます。【リッチメニュー】本日の金価格について、買取り査定人にわかりやすい質問に変更します。
-
-「今日の金の買取り価格はいくらですか？」
-
-また、リファスタのYOUTUBEチャンネルには、似た質問に対する動画を探すことができます。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=今日の金価格
-
-以下は、Q&Aの例です。
-
-Q: 今日の金の買取り価格はいくらですか？
-A: 現在の金の買取り価格は、 XX円です。
-
-Q: 金の買取り価格はどのように決まりますか？
-A: 我々の買取り価格は、市場の金価格や商品の状態などを踏まえて決定します。
-
-Q: 金の買取り手続きはどのように行われますか？
-A: まずは、当店に商品を持ち込み、査定人との面談で商品の状態を確認します。その後、買取り価格を提示し、双方の合意に基づいて買取り手続きを進めます。
-
-また、商品検索のURLは、以下のようになります。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金 XXX円
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
-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、リファスタのアシスタントです。
-
-お問い合わせありがとうございます。【リッチメニュー】本日の金価格について、買取り査定人にわかりやすい質問に変更します。
-
-「今日の金の買取り価格はいくらですか？」
-
-また、リファスタのYOUTUBEチャンネルには、似た質問に対する動画を探すことができます。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=今日の金価格
-
-以下は、Q&Aの例です。
-
-Q: 今日の金の買取り価格はいくらですか？
-A: 現在の金の買取り価格は、 XX円です。
-
-Q: 金の買取り価格はどのように決まりますか？
-A: 我々の買取り価格は、市場の金価格や商品の状態などを踏まえて決定します。
-
-Q: 金の買取り手続きはどのように行われますか？
-A: まずは、当店に商品を持ち込み、査定人との面談で商品の状態を確認します。その後、買取り価格を提示し、双方の合意に基づいて買取り手続きを進めます。
-
-また、商品検索のURLは、以下のようになります。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金 XXX円
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719063440/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719063440/prompt
deleted file mode 100644
index 5e45cd4b30b6c1566e4359ce2de307f5f365ba53..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719063440/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,125 +0,0 @@
-
-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 = {
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-    '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、リファスタのアシスタントです。
-
-買取方法に関する質問に変更します。
-
-「買取の手順はどうなっていますか？」や「商品を売却するには何を準備する必要がありますか？」などに変更します。
-
-リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、以下のURLで買取方法に関する動画を視聴することができます。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%B2%B7%E5%8F%96%E6%96%B9%E6%B3%95
-
-以下は、Q&Aの例です。
-
-Q: 買取の手順はどうなughtすか？
-A: リファスタでは、まずお持ちの商品を査定させていただき、査定結果に基づいて買取り価格を提示します。
-
-Q: 商品を売却するには何を準備する必要がありますか？
-A: 商品の購入時期、購入金額、付属品など、商品に関する情報をご準備ください。
-
-Q: 買取り価格はどうやって決定しますか？
-A: リファスタの査定人による査定結果に基づいて、商品の状態、市場価格などを考慮して買取り価格を決定します。
-
-商品検索のURLは、以下の形式で作成します。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500円 test商品
-
-以上、リファスタのアシスタントです。買取方法に関するお問い合わせや査定依頼はお気軽にお問い合わせください。
-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、リファスタのアシスタントです。
-
-買取方法に関する質問に変更します。
-
-「買取の手順はどうなっていますか？」や「商品を売却するには何を準備する必要がありますか？」などに変更します。
-
-リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、以下のURLで買取方法に関する動画を視聴することができます。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%B2%B7%E5%8F%96%E6%96%B9%E6%B3%95
-
-以下は、Q&Aの例です。
-
-Q: 買取の手順はどうなughtすか？
-A: リファスタでは、まずお持ちの商品を査定させていただき、査定結果に基づいて買取り価格を提示します。
-
-Q: 商品を売却するには何を準備する必要がありますか？
-A: 商品の購入時期、購入金額、付属品など、商品に関する情報をご準備ください。
-
-Q: 買取り価格はどうやって決定しますか？
-A: リファスタの査定人による査定結果に基づいて、商品の状態、市場価格などを考慮して買取り価格を決定します。
-
-商品検索のURLは、以下の形式で作成します。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500円 test商品
-
-以上、リファスタのアシスタントです。買取方法に関するお問い合わせや査定依頼はお気軽にお問い合わせください。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719063530/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719063530/prompt
deleted file mode 100644
index 00fa4756905108eb3375cd31c10d5cf498ec3553..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719063530/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,129 +0,0 @@
-
-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 = {
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-    }
-
-    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、リファスタのアシスタントです。
-
-お電話番号に関するお問い合わせありがとうございます。リファスタでは、電話番号を基に査定を行うことはできません。代わりに、商品の詳細な情報を提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-例えば、ダイヤモンドの場合は、カラット、カット、クオリティ、深さなどを提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-また、ブランド品の場合は、ブランド名、モデル名、型番や品番、購入店、購入時期、購入金額などを提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-以下は、リファスタのYOUTUBE動画のURLです。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=電話番号
-
-また、以下は、Q&Aの例です。
-
-Q: 電話番号で査定はできますか？
-A: いえ、電話番号では査定できません。商品の詳細な情報を提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-Q: ダイヤモンドの査定には何が必要ですか？
-A: ダイヤモンドの査定には、カラット、カット、クオリティ、深さなどが必要です。
-
-Q: ブランド品の査定には何が必要ですか？
-A: ブランド品の査定には、ブランド名、モデル名、型番や品番、購入店、購入時期、購入金額などが必要です。
-
-以下は、商品検索のURLです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=電話番号
-
-以上、ご質問にお答えいたしました。 más informaciónや質問がある場合は、またお尋ね下さい。
-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、リファスタのアシスタントです。
-
-お電話番号に関するお問い合わせありがとうございます。リファスタでは、電話番号を基に査定を行うことはできません。代わりに、商品の詳細な情報を提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-例えば、ダイヤモンドの場合は、カラット、カット、クオリティ、深さなどを提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-また、ブランド品の場合は、ブランド名、モデル名、型番や品番、購入店、購入時期、購入金額などを提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-以下は、リファスタのYOUTUBE動画のURLです。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=電話番号
-
-また、以下は、Q&Aの例です。
-
-Q: 電話番号で査定はできますか？
-A: いえ、電話番号では査定できません。商品の詳細な情報を提供していただくことで、より適切な査定結果を提供することができます。
-
-Q: ダイヤモンドの査定には何が必要ですか？
-A: ダイヤモンドの査定には、カラット、カット、クオリティ、深さなどが必要です。
-
-Q: ブランド品の査定には何が必要ですか？
-A: ブランド品の査定には、ブランド名、モデル名、型番や品番、購入店、購入時期、購入金額などが必要です。
-
-以下は、商品検索のURLです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=電話番号
-
-以上、ご質問にお答えいたしました。 más informaciónや質問がある場合は、またお尋ね下さい。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719063605/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719063605/prompt
deleted file mode 100644
index 1cd3ad56ecaa6b32d4fed289aeb34639dc7be58f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719063605/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,109 +0,0 @@
-
-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！リファスタでは、買取強化キャンペーンを行っております。具体的には、高額買取を行うキャンペーンです。
-
-Q1: 買取強化キャンペーンとは何ですか？
-A1: リファスタの買取強化キャンペーンでは、高額買取を行うキャンペーンです。
-
-Q2: このキャンペーンにはどのような商品が対象ですか？
-A2: 主に、金、ダイヤモンド、ブランド品などが対象です。
-
-Q3: キャンペーンの期間は何ですか？
-A3: 現在、リファスタのホームページや店頭で確認することができます。
-
-商品検索のURLはこちらです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=買取強化キャンペーン
-
-以上の情報を参考にしておくことをお勧めします。如果、他に質問やお問い合わせがある場合はお気軽にお問い合わせください。
-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！リファスタでは、買取強化キャンペーンを行っております。具体的には、高額買取を行うキャンペーンです。
-
-Q1: 買取強化キャンペーンとは何ですか？
-A1: リファスタの買取強化キャンペーンでは、高額買取を行うキャンペーンです。
-
-Q2: このキャンペーンにはどのような商品が対象ですか？
-A2: 主に、金、ダイヤモンド、ブランド品などが対象です。
-
-Q3: キャンペーンの期間は何ですか？
-A3: 現在、リファスタのホームページや店頭で確認することができます。
-
-商品検索のURLはこちらです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=買取強化キャンペーン
-
-以上の情報を参考にしておくことをお勧めします。如果、他に質問やお問い合わせがある場合はお気軽にお問い合わせください。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719064436/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719064436/prompt
deleted file mode 100644
index e060705d3eb7d43c31d77911b0b60972ec8f3612..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719064436/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,121 +0,0 @@
-
-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',
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-    '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
-
-この度はお荷物の状況についてお問い合わせ頂きありがとうございます。
-
-現在、当社はお荷物の確認を行っております。ただ今、状況を確認しており、できるだけ早期にお知らせいたします。
-
-お荷物の状況について、詳細をご案内するために、以下のリンクをご覧くださいませ。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E3%82%82%E3%81%9F%E3%81%AE%E5%90%88%E3%82%8F%E3%82%92%E5%88%B6%E3%82%8F%E3%81%9F%E3%81%93%E3%82%8B%E5%95%8F%E9%A1%8C
-
-また、お荷物の状況について、以下のQ&Aをご覧くださいませ。
-
- Q: お荷物はいつ頃到着しますか？
- A: お荷物は通常、3~5営業日以内に到着します。
-
- Q: お荷物の状況はどこで確認できますか？
- A: 当社のウェブサイトやSNSで状況を確認できます。
-
- Q: お荷物に関する質問はどこに問い合わせますか？
- A: 当社のサポートチームに問い合わせください。
-
-商品検索のURLは、以下の通りです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=渡邉桃子+荷物状況
-
-この度はお荷物の状況についてお問い合わせ頂きありがとうございます。状況を確認しており、できるだけ早期にお知らせいたします。
-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
-
-この度はお荷物の状況についてお問い合わせ頂きありがとうございます。
-
-現在、当社はお荷物の確認を行っております。ただ今、状況を確認しており、できるだけ早期にお知らせいたします。
-
-お荷物の状況について、詳細をご案内するために、以下のリンクをご覧くださいませ。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E3%82%82%E3%81%9F%E3%81%AE%E5%90%88%E3%82%8F%E3%82%92%E5%88%B6%E3%82%8F%E3%81%9F%E3%81%93%E3%82%8B%E5%95%8F%E9%A1%8C
-
-また、お荷物の状況について、以下のQ&Aをご覧くださいませ。
-
- Q: お荷物はいつ頃到着しますか？
- A: お荷物は通常、3~5営業日以内に到着します。
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- Q: お荷物の状況はどこで確認できますか？
- A: 当社のウェブサイトやSNSで状況を確認できます。
-
- Q: お荷物に関する質問はどこに問い合わせますか？
- A: 当社のサポートチームに問い合わせください。
-
-商品検索のURLは、以下の通りです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=渡邉桃子+荷物状況
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-この度はお荷物の状況についてお問い合わせ頂きありがとうございます。状況を確認しており、できるだけ早期にお知らせいたします。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719065949/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719065949/prompt
deleted file mode 100644
index 9eb87a590b6de3bca33d99e5b44640209c0fafcb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719065949/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,115 +0,0 @@
-
-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！リファスタのアシスタントです。
-
-撮影ポイントの評価や買取り価格について、査定する方法は以下の通りです。
-
-* 撮影ポイントの状態：撮影ポイントの状態、使用期間、傷みの程度などを、査定人により評価します。
-* 市場価格：当社が把握する撮影ポイントの市場価格を、査定点としたります。
-* 使用期間：撮影ポイントの使用期間、古さなどを、査定点としたります。
-
-査定人は、これらの要因を考慮して、撮影ポイントの評価や買取り価格を決定します。
-
-リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、撮影ポイントの査定方法や買取り価格の計算について、詳細に解説した動画もアップロードしています。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=撮影ポイント
-
-今後の検討になる商品の検索URLは、以下の通りです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=撮影ポイント&price=500
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
-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！リファスタのアシスタントです。
-
-撮影ポイントの評価や買取り価格について、査定する方法は以下の通りです。
-
-* 撮影ポイントの状態：撮影ポイントの状態、使用期間、傷みの程度などを、査定人により評価します。
-* 市場価格：当社が把握する撮影ポイントの市場価格を、査定点としたります。
-* 使用期間：撮影ポイントの使用期間、古さなどを、査定点としたります。
-
-査定人は、これらの要因を考慮して、撮影ポイントの評価や買取り価格を決定します。
-
-リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、撮影ポイントの査定方法や買取り価格の計算について、詳細に解説した動画もアップロードしています。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=撮影ポイント
-
-今後の検討になる商品の検索URLは、以下の通りです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=撮影ポイント&price=500
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719081349/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719081349/prompt
deleted file mode 100644
index 0b57e8a841eccd5e20df4ab620da11157fc688d0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719081349/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-
-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
-
-ございしゃいました！リファスタのアシスタントとして、商品検索や査定に対応するためのお手伝いを致します。ご家庭で最高の購入体験を提供します！
-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
-
-ございしゃいました！リファスタのアシスタントとして、商品検索や査定に対応するためのお手伝いを致します。ご家庭で最高の購入体験を提供します！
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719082157/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719082157/prompt
deleted file mode 100644
index 1f84f12225751b09e9ac6aaa0b4de7ddcc96f674..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719082157/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,121 +0,0 @@
-
-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""
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-    'X-Auth-Token': 'admin',
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-    '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
-
-【リッチメニュー】本日の金価格についてのお答えです。
-
-現在の金価格は、【実際の金価格】です。詳しくは、以下のURLをご覧ください。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E3%82%88%E3%81%9F%E3%81%AE%E9%87%91%E5%83%B9%E6%A0%BC
-
-また、以下のQ&Aを参考にしてください。
-
-Q: 本日の金価格は何ですか？
-A: 現在の金価格は【実際の金価格】です。
-
-Q: 金の買取り価格はどう計算されますか？
-A: 我々の買取り価格は、市場価格を基に計算されます。
-
-Q: 金の鑑定は無料ですか？
-A: はい、我々の金の鑑定は無料です。
-
-商品検索のURLは、以下のようになります。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=【実際の金価格】 金
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
-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
-
-【リッチメニュー】本日の金価格についてのお答えです。
-
-現在の金価格は、【実際の金価格】です。詳しくは、以下のURLをご覧ください。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E3%82%88%E3%81%9F%E3%81%AE%E9%87%91%E5%83%B9%E6%A0%BC
-
-また、以下のQ&Aを参考にしてください。
-
-Q: 本日の金価格は何ですか？
-A: 現在の金価格は【実際の金価格】です。
-
-Q: 金の買取り価格はどう計算されますか？
-A: 我々の買取り価格は、市場価格を基に計算されます。
-
-Q: 金の鑑定は無料ですか？
-A: はい、我々の金の鑑定は無料です。
-
-商品検索のURLは、以下のようになります。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=【実際の金価格】 金
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719082242/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719082242/prompt
deleted file mode 100644
index 8b7e8a542daf585df2122ba9806cc3fe39b7fa4c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719082242/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,123 +0,0 @@
-
-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、リファスタのアシスタントです。
-
-本日の金価格についてお問い合わせありがとうございます。金価格は常に変動していますが、現在の金価格は、33万8,000円です。
-
-詳しくは、以下のURLをご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=金価格
-
-また、以下のQ&Aをご覧ください。
-
-Q: 金価格は何円ですか？
-A: 現在の金価格は、33万8,000円です。
-
-Q: 金価格はどのように決まりますか？
-A: 金価格は、国際的な金価格に基づいて決定されます。
-
-Q: リファスタでは、金は買取りますか？
-A: はい、リファスタでは、金を買取ります。詳しくは、以下のURLをご覧ください。
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-商品検索のURLは、以下の通りです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金価格
-
-宜しくお願いします。
-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',
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-    }
-
-    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、リファスタのアシスタントです。
-
-本日の金価格についてお問い合わせありがとうございます。金価格は常に変動していますが、現在の金価格は、33万8,000円です。
-
-詳しくは、以下のURLをご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=金価格
-
-また、以下のQ&Aをご覧ください。
-
-Q: 金価格は何円ですか？
-A: 現在の金価格は、33万8,000円です。
-
-Q: 金価格はどのように決まりますか？
-A: 金価格は、国際的な金価格に基づいて決定されます。
-
-Q: リファスタでは、金は買取りますか？
-A: はい、リファスタでは、金を買取ります。詳しくは、以下のURLをご覧ください。
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-商品検索のURLは、以下の通りです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金価格
-
-宜しくお願いします。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719082303/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719082303/prompt
deleted file mode 100644
index b78c311c1e0c4ae699929e0b183fc48d897e12d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719082303/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,137 +0,0 @@
-
-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！リファスタのアシスタントです。
-
-買取方法についてお尋ねありがとうございます。リファスタでは、24時間対応の事前査定や店頭査定、オンライン買取など、様々な買取方法をご用意しています。
-
-まず、事前査定は、こちらのフォームよりお申し込みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-また、店頭査定は、東京都豊島区東池袋１丁目２５−１４ アルファビルディング 4Fにお越しください。
-
-オンライン買取については、こちらのページよりお申し込みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-買取方法についてのお問い合わせや、査定の詳細については、以下の動画をご覧ください。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%B2%B7%E5%8F%96%E6%96%B9%E6%B3%95
-
-何かおかしな点がある場合は、Q&Aにまとめることができます。
-
-Q: 買取方法は何ですか？
-A: リファスタでは、24時間対応の事前査定や店頭査定、オンライン買取など、様々な買取方法をご用意しています。
-
-Q: 事前査定はどうやって申し込めばいいですか？
-A: 事前査定は、こちらのフォームよりお申し込みください。https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-Q: オンライン買取はどこで申し込めばいいですか？
-A: オンライン買取は、こちらのページよりお申し込みください。https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-以上、買取方法のご案内です。何かおudaがあれば、ご連絡ください。
-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！リファスタのアシスタントです。
-
-買取方法についてお尋ねありがとうございます。リファスタでは、24時間対応の事前査定や店頭査定、オンライン買取など、様々な買取方法をご用意しています。
-
-まず、事前査定は、こちらのフォームよりお申し込みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-また、店頭査定は、東京都豊島区東池袋１丁目２５−１４ アルファビルディング 4Fにお越しください。
-
-オンライン買取については、こちらのページよりお申し込みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-買取方法についてのお問い合わせや、査定の詳細については、以下の動画をご覧ください。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%B2%B7%E5%8F%96%E6%96%B9%E6%B3%95
-
-何かおかしな点がある場合は、Q&Aにまとめることができます。
-
-Q: 買取方法は何ですか？
-A: リファスタでは、24時間対応の事前査定や店頭査定、オンライン買取など、様々な買取方法をご用意しています。
-
-Q: 事前査定はどうやって申し込めばいいですか？
-A: 事前査定は、こちらのフォームよりお申し込みください。https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-Q: オンライン買取はどこで申し込めばいいですか？
-A: オンライン買取は、こちらのページよりお申し込みください。https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-以上、買取方法のご案内です。何かおudaがあれば、ご連絡ください。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719082334/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719082334/prompt
deleted file mode 100644
index afb3045af61c36ec71d4f6d9b9ac957d7f539633..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719082334/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,127 +0,0 @@
-
-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！リファスタのアシスタントです。買取方法に関するお問い合わせありがとうございます。
-
-リファスタでは、買取価格の査定を無料で行っております。まず、以下の情報をご提供いただければ、査定人にわかりやすい形でお伝えします。
-
-* 買取たい商品のブランド名や型番
-* 買取たい商品の購入店や購入時期
-* 買取たい商品の現在の状態やコンディション
-* 買取たい商品に付属している品や鑑定書の有無
-
-これらの情報をもとに、査定人より適切な査定結果をお送りします。
-
-また、買取方法の詳細は、以下の動画をご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%B2%B7%E5%8F%96%E6%96%B9%E6%B3%95
-
-Q: 買取価格の査定は無料ですか？
-A: はい、リファスタでは買取価格の査定を無料で行っております。
-
-Q: 買取たい商品のコンディションはどのように評価されますか？
-A: リファスタでは、10段階評価厳しめで商品のコンディションを評価します。
-
-Q: 買取たい商品に付属している品はありますか？
-A: はい、買取たい商品に付属している品がある場合は、査定結果に影響します。
-
-最後に、商品検索のURLは以下のようになります。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500円+test商品
-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！リファスタのアシスタントです。買取方法に関するお問い合わせありがとうございます。
-
-リファスタでは、買取価格の査定を無料で行っております。まず、以下の情報をご提供いただければ、査定人にわかりやすい形でお伝えします。
-
-* 買取たい商品のブランド名や型番
-* 買取たい商品の購入店や購入時期
-* 買取たい商品の現在の状態やコンディション
-* 買取たい商品に付属している品や鑑定書の有無
-
-これらの情報をもとに、査定人より適切な査定結果をお送りします。
-
-また、買取方法の詳細は、以下の動画をご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%B2%B7%E5%8F%96%E6%96%B9%E6%B3%95
-
-Q: 買取価格の査定は無料ですか？
-A: はい、リファスタでは買取価格の査定を無料で行っております。
-
-Q: 買取たい商品のコンディションはどのように評価されますか？
-A: リファスタでは、10段階評価厳しめで商品のコンディションを評価します。
-
-Q: 買取たい商品に付属している品はありますか？
-A: はい、買取たい商品に付属している品がある場合は、査定結果に影響します。
-
-最後に、商品検索のURLは以下のようになります。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500円+test商品
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719082516/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719082516/prompt
deleted file mode 100644
index fd14ab88060400772ab6294b8ea3ee6f3ff2f5c6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719082516/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,153 +0,0 @@
-
-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
-
-役割：こんにちは、リファスタのアシスタントです。
-
-お探しの商品の査定や購入についてお問い合わせ頂きありがとうございます。私たちは、丁寧に対応して、適切な査定や購入をサポートします。
-
-まず、商品の詳細を知りたいと思います。以下の情報を提供頂けますと幸いです。
-
-* 商品名や型番
-* 購入店や購入時期
-* 購入金額
-* 付属品やコンディション
-* ダイヤや宝石の鑑定書の有無
-
-また、以下のURLから、査定や購入に関する情報をご覧頂けます。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=査定
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=購入
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンド査定
-
-私たちは、24時間対応の事前査定フォームも用意しています。以下からお送り頂けます。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-Q&Aの作成も行います。
-
-Q:査定の流れはどうですか？
-A:私たちは、丁寧に対応して、適切な査定をサポートします。
-
-Q:購入の条件はどうですか？
-A:私たちは、商品の状態や鑑定書の有無を基に、適切な購入価格を提示します。
-
-Q:ダイヤモンドの査定はどうですか？
-A:私たちは、ダイヤモンドの4C（カラット、カット、クリアリティー、カラー）を基に、適切な査定をサポートします。
-
-商品検索のURLも作成します。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=商品名+型番
-
-以上、リファスタのアシスタントです。私たちは、丁寧に対応して、適切な査定や購入をサポートします。
-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
-
-役割：こんにちは、リファスタのアシスタントです。
-
-お探しの商品の査定や購入についてお問い合わせ頂きありがとうございます。私たちは、丁寧に対応して、適切な査定や購入をサポートします。
-
-まず、商品の詳細を知りたいと思います。以下の情報を提供頂けますと幸いです。
-
-* 商品名や型番
-* 購入店や購入時期
-* 購入金額
-* 付属品やコンディション
-* ダイヤや宝石の鑑定書の有無
-
-また、以下のURLから、査定や購入に関する情報をご覧頂けます。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=査定
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=購入
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンド査定
-
-私たちは、24時間対応の事前査定フォームも用意しています。以下からお送り頂けます。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-Q&Aの作成も行います。
-
-Q:査定の流れはどうですか？
-A:私たちは、丁寧に対応して、適切な査定をサポートします。
-
-Q:購入の条件はどうですか？
-A:私たちは、商品の状態や鑑定書の有無を基に、適切な購入価格を提示します。
-
-Q:ダイヤモンドの査定はどうですか？
-A:私たちは、ダイヤモンドの4C（カラット、カット、クリアリティー、カラー）を基に、適切な査定をサポートします。
-
-商品検索のURLも作成します。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=商品名+型番
-
-以上、リファスタのアシスタントです。私たちは、丁寧に対応して、適切な査定や購入をサポートします。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719121711/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719121711/prompt
deleted file mode 100644
index ac3c4dfc79b49d6747ce9cb8b2acc0797131506d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719121711/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-
-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
-
-ありがとうございます！ リファスタのアシスタントです。買取りたい商品の情報を教えてください。具体的には、商品のブランド名、モデル名、型番や品番、購入店、購入時期、購入金額、付属品、コンディションなどをお知らせください。また、ダイヤモンドの場合は、carat、cut、color、clarity、depthなどの情報もお知らせください。
-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
-
-ありがとうございます！ リファスタのアシスタントです。買取りたい商品の情報を教えてください。具体的には、商品のブランド名、モデル名、型番や品番、購入店、購入時期、購入金額、付属品、コンディションなどをお知らせください。また、ダイヤモンドの場合は、carat、cut、color、clarity、depthなどの情報もお知らせください。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719124124/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719124124/prompt
deleted file mode 100644
index 795b77bde601df962fb465b5ec4ec2673d7f564d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719124124/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,133 +0,0 @@
-
-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)
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-    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"
-
-    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
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-    }
-
-    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、リファスタのアシスタントです。
-
-お問い合わせありがとうございます。【リッチメニュー】本日の金価格についてですね。
-
-本日の金価格は、当店の買取価格として、以下の通りです。
-
-現在の金価格：約20,000円/グラム
-
-また、当店のYouTubeチャンネルでは、金価格に関する情報を随時更新しています。下記のURLより、最新の情報をご覧ください。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=金価格
-
-以下は、Q&A形式での回答です。
-
-Q: 本日の金価格は何円ですか？
-A: 本日の金価格は、約20,000円/グラムです。
-
-Q: 金価格はどのように決定されますか？
-A: 金価格は、当店の買取価格として、世界的な金価格の動向や、当店の買取体験から決定されます。
-
-Q: 金を売りたい場合は、どうすればよいですか？
-A: 金を売りたい場合は、当店のオンライン買取フォームより、簡単に申し込むことができます。
-
-また、当店の商品検索URLは、以下の通りです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=20,000円 gold
-
-以上、ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
-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""
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-    'X-Auth-Token': 'admin',
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-    '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、リファスタのアシスタントです。
-
-お問い合わせありがとうございます。【リッチメニュー】本日の金価格についてですね。
-
-本日の金価格は、当店の買取価格として、以下の通りです。
-
-現在の金価格：約20,000円/グラム
-
-また、当店のYouTubeチャンネルでは、金価格に関する情報を随時更新しています。下記のURLより、最新の情報をご覧ください。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=金価格
-
-以下は、Q&A形式での回答です。
-
-Q: 本日の金価格は何円ですか？
-A: 本日の金価格は、約20,000円/グラムです。
-
-Q: 金価格はどのように決定されますか？
-A: 金価格は、当店の買取価格として、世界的な金価格の動向や、当店の買取体験から決定されます。
-
-Q: 金を売りたい場合は、どうすればよいですか？
-A: 金を売りたい場合は、当店のオンライン買取フォームより、簡単に申し込むことができます。
-
-また、当店の商品検索URLは、以下の通りです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=20,000円 gold
-
-以上、ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719124717/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719124717/prompt
deleted file mode 100644
index 12d2b79f1070413378cb374e0af85367100df7e4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719124717/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,129 +0,0 @@
-
-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""
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-
-    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
-
-😊
-
-Based on the customer's question on TikTok, I'll rephrase it in a way that's easy for the appraiser to understand:
-
-**Q:** 「ダイヤモンドの査定について、サイズ、カラット、クオリティー、etc. 全てを教えてください！」
-
-**Rephrased Q:** 「ダイヤモンドの査定基準について、サイズ、カラット、カット、カラー、クオリティー、デプスなどを教えてください。」
-
-**Refasta's YouTube URL:** 
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンド査定基準
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンドカラット
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンドクオリティー
-
-**Q&A:**
-
-1. Q: ダイヤモンドの査定基準は何ですか？
-A: 我々の査定基準は、サイズ、カラット、カット、カラー、クオリティー、デプスなどを基に計算しています。
-2. Q: ダイヤモンドのカラットとは何ですか？
-A: ダイヤモンドのカラットは、ダイヤモンドの質量を示す単位です。1カラットは0.2グラムに相当します。
-3. Q: ダイヤモンドのクオリティーとは何ですか？
-A: ダイヤモンドのクオリティーは、ダイヤモンドの純度や透明度を示す指標です。我々は、GIAやAGSの基準に基づいて査定を行います。
-
-**Product Search URL:**
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=ダイヤモンド査定基準
-
-Please let me know if this meets your requirements! 😊
-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"
-
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-
-    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
-
-    print(response.text)    
-    return True
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-下記の質問 作成対応内容
-
-😊
-
-Based on the customer's question on TikTok, I'll rephrase it in a way that's easy for the appraiser to understand:
-
-**Q:** 「ダイヤモンドの査定について、サイズ、カラット、クオリティー、etc. 全てを教えてください！」
-
-**Rephrased Q:** 「ダイヤモンドの査定基準について、サイズ、カラット、カット、カラー、クオリティー、デプスなどを教えてください。」
-
-**Refasta's YouTube URL:** 
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンド査定基準
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンドカラット
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=ダイヤモンドクオリティー
-
-**Q&A:**
-
-1. Q: ダイヤモンドの査定基準は何ですか？
-A: 我々の査定基準は、サイズ、カラット、カット、カラー、クオリティー、デプスなどを基に計算しています。
-2. Q: ダイヤモンドのカラットとは何ですか？
-A: ダイヤモンドのカラットは、ダイヤモンドの質量を示す単位です。1カラットは0.2グラムに相当します。
-3. Q: ダイヤモンドのクオリティーとは何ですか？
-A: ダイヤモンドのクオリティーは、ダイヤモンドの純度や透明度を示す指標です。我々は、GIAやAGSの基準に基づいて査定を行います。
-
-**Product Search URL:**
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=ダイヤモンド査定基準
-
-Please let me know if this meets your requirements! 😊
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719124802/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719124802/prompt
deleted file mode 100644
index 032067e4887bb4716582f81e5c19dd6d6622fd37..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719124802/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,127 +0,0 @@
-
-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
-
-😊
-
-**Q: ダイヤモンドの査定をしてくれる店舗を探しています。査定の基準や、査定の方法を教えてください。**
-
-**A:**
-
-「ダイヤモンドの査定基準」は、カラット、カット、カラー、クレアリティーの4要素を基にします。また、査定の方法は、我々の査定人は、専門的な知識と経験をもとに、ダイヤモンドの査定を行います。
-
-**査定の基準について**
-
-* カラット：ダイヤモンドの重量を示す単位です。
-* カット：ダイヤモンドの形や割を示す単位です。
-* カラー：ダイヤモンドの色を示す単位です。
-* クレアリティー：ダイヤモンドの透明性を示す単位です。
-
-**査定の方法**
-
-* 我々の査定人は、専門的な知識と経験をもとに、ダイヤモンドの査定を行います。
-* ダイヤモンドの査定結果には、カラット、カット、カラー、クレアリティー、ディプスなどが影響します。
-
-**商品検索**
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=ダイヤモンド査定基準
-
-👀
-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
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-#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
-
-😊
-
-**Q: ダイヤモンドの査定をしてくれる店舗を探しています。査定の基準や、査定の方法を教えてください。**
-
-**A:**
-
-「ダイヤモンドの査定基準」は、カラット、カット、カラー、クレアリティーの4要素を基にします。また、査定の方法は、我々の査定人は、専門的な知識と経験をもとに、ダイヤモンドの査定を行います。
-
-**査定の基準について**
-
-* カラット：ダイヤモンドの重量を示す単位です。
-* カット：ダイヤモンドの形や割を示す単位です。
-* カラー：ダイヤモンドの色を示す単位です。
-* クレアリティー：ダイヤモンドの透明性を示す単位です。
-
-**査定の方法**
-
-* 我々の査定人は、専門的な知識と経験をもとに、ダイヤモンドの査定を行います。
-* ダイヤモンドの査定結果には、カラット、カット、カラー、クレアリティー、ディプスなどが影響します。
-
-**商品検索**
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=ダイヤモンド査定基準
-
-👀
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--- a/controllers/gpt_enginner20240719124927/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,121 +0,0 @@
-
-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！リファスタのアシスタントです。 
-
-買取に関する質問にお答えします。まず、具体的な商品名や内容を教えてください。金、ダイヤモンド、商品などの質問内容をわかりやすい質問に変更します。
-
-例えば、「500円のtest商品」という場合は、以下のURLで商品検索を行うことができます。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500円 test
-
-また、リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、買取に関する動画を公開しています。以下は、質問に対する動画のURLです。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=質問内容
-
-買取相關のQ&Aを以下に示します。
-
-Q: 買取価格はどう決まりますか？
-A: 我々の査定人は、商品の状態、市場価格、貴方の要望を考慮して買取価格を決定します。
-
-Q: 買取手続きはどのように行われますか？
-A: 我々は、オンライン買取や店頭買取の両方をサポートしています。まずは、24時間対応の事前査定から始まります。
-
-Q: 買取後の対応はどうなりますか？
-A: 我々は、買取後の対応にも万全を期しています。丁寧に対応し、安心して買取することができます。
-
-以上の情報を参考にして、買取に関する質問にお答えします。何か質問がある場合は、気軽にお問い合わせください。
-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！リファスタのアシスタントです。 
-
-買取に関する質問にお答えします。まず、具体的な商品名や内容を教えてください。金、ダイヤモンド、商品などの質問内容をわかりやすい質問に変更します。
-
-例えば、「500円のtest商品」という場合は、以下のURLで商品検索を行うことができます。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500円 test
-
-また、リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、買取に関する動画を公開しています。以下は、質問に対する動画のURLです。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=質問内容
-
-買取相關のQ&Aを以下に示します。
-
-Q: 買取価格はどう決まりますか？
-A: 我々の査定人は、商品の状態、市場価格、貴方の要望を考慮して買取価格を決定します。
-
-Q: 買取手続きはどのように行われますか？
-A: 我々は、オンライン買取や店頭買取の両方をサポートしています。まずは、24時間対応の事前査定から始まります。
-
-Q: 買取後の対応はどうなりますか？
-A: 我々は、買取後の対応にも万全を期しています。丁寧に対応し、安心して買取することができます。
-
-以上の情報を参考にして、買取に関する質問にお答えします。何か質問がある場合は、気軽にお問い合わせください。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719130149/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719130149/prompt
deleted file mode 100644
index 9bf16068e843ba79830c125f4623e990fd7df8ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719130149/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,109 +0,0 @@
-
-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！リファスタのアシスタントです。
-
-お尋ねなさいました電話番号は、0120-954-679です。お電話番号についての詳しい情報は、以下のリンクで確認してみてください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E7%95%AA%E5%8F%B7
-
-また、電話番号に関するQ&Aは、以下です。
-Q:電話番号は何ですか？
-A:電話番号は0120-954-679です。
-
-Q:電話番号は24時間対応していますか？
-A:電話番号は10:30〜20:00の間対応していますが、オンライン買取システムもあります。
-
-Q:電話番号で何を相談できますか？
-A:電話番号で電話番号の査定や買取に関する相談を受け付けております。
-
-電話番号に関する詳細情報は、上記のリンクやQ&Aを御覧ください。
-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',
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-    }
-
-    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！リファスタのアシスタントです。
-
-お尋ねなさいました電話番号は、0120-954-679です。お電話番号についての詳しい情報は、以下のリンクで確認してみてください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E7%95%AA%E5%8F%B7
-
-また、電話番号に関するQ&Aは、以下です。
-Q:電話番号は何ですか？
-A:電話番号は0120-954-679です。
-
-Q:電話番号は24時間対応していますか？
-A:電話番号は10:30〜20:00の間対応していますが、オンライン買取システムもあります。
-
-Q:電話番号で何を相談できますか？
-A:電話番号で電話番号の査定や買取に関する相談を受け付けております。
-
-電話番号に関する詳細情報は、上記のリンクやQ&Aを御覧ください。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719130528/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719130528/prompt
deleted file mode 100644
index fd8335c98048e00c718c7525f2202f40ab43430b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719130528/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,153 +0,0 @@
-
-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()   
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-    import requests
-
-    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"
-
-    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
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-
-    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！リファスタのアシスタントです。まだ買取をするか未定ですが、一度査定をよろしくお願いしますとお伝え頂きありがとうございます。
-
-当店では、24時間対応の事前査定を提供しています。以下のURLよりお進みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-また、買取システムナビや店舗アクセス、よくある質問などもこちらよりご覧頂けます。
-
-https://kinkaimasu.jp/system/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-https://goo.gl/veQZ03
-https://kinkaimasu.jp/faq/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-お写真や情報を送付くださいましたら、当店の査定人より詳細な査定結果をお送りします。
-
-Q&Aを作成します。
-
-Q1: 買取査定の手順は何ですか？
-A1: 24時間対応の事前査定よりお進みください。査定結果は、当店よりお送りします。
-
-Q2: 買取システムナビとは何ですか？
-A2: 買取システムナビは、当店の買取システムのガイドです。こちらより、買取の流れや注意点をご覧頂けます。
-
-Q3: 店舗アクセスはどこですか？
-A3: 店舗アクセスは、こちらのURLよりご覧頂けます。https://goo.gl/veQZ03
-
-商品検索のURLを作成します。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=査定金額+商品名
-
-お気軽にお電話くださいませ(sparkle)
-10:30〜20:00 年中無休
-
-オンライン買取も受付中
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE 
-
-0120-954-679
-
-https://lin.ee/c6inM4V
-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""
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-    }
-
-    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！リファスタのアシスタントです。まだ買取をするか未定ですが、一度査定をよろしくお願いしますとお伝え頂きありがとうございます。
-
-当店では、24時間対応の事前査定を提供しています。以下のURLよりお進みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-また、買取システムナビや店舗アクセス、よくある質問などもこちらよりご覧頂けます。
-
-https://kinkaimasu.jp/system/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-https://goo.gl/veQZ03
-https://kinkaimasu.jp/faq/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-お写真や情報を送付くださいましたら、当店の査定人より詳細な査定結果をお送りします。
-
-Q&Aを作成します。
-
-Q1: 買取査定の手順は何ですか？
-A1: 24時間対応の事前査定よりお進みください。査定結果は、当店よりお送りします。
-
-Q2: 買取システムナビとは何ですか？
-A2: 買取システムナビは、当店の買取システムのガイドです。こちらより、買取の流れや注意点をご覧頂けます。
-
-Q3: 店舗アクセスはどこですか？
-A3: 店舗アクセスは、こちらのURLよりご覧頂けます。https://goo.gl/veQZ03
-
-商品検索のURLを作成します。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=査定金額+商品名
-
-お気軽にお電話くださいませ(sparkle)
-10:30〜20:00 年中無休
-
-オンライン買取も受付中
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE 
-
-0120-954-679
-
-https://lin.ee/c6inM4V
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719133112/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719133112/prompt
deleted file mode 100644
index 605f789b41218354cfb75db926b5f711f53d8b36..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719133112/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,127 +0,0 @@
-
-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'
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-
-    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
-
-本日の金価格を知りたいと思いますね！
-
-私たちは、リファスタのアシスタントとして、金の買取り査定を行っております。現在の金価格は、市場の動きによって変動します。
-
-詳しい金価格については、以下のURLからご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=本日の金価格
-
-また、以下のような質問に回答します。
-
-Q：本日の金価格は何円ですか？
-A：現在の金価格は、【現在の金価格】円です。
-
-Q：金の買取り査定はどこで行うのですか？
-A：リファスタの店舗で金の買取り査定を行っております。店舗アクセスはこちらからご覧ください。
-https://goo.gl/veQZ03
-
-Q：オンラインで金の買取り査定はできますか？
-A：はい、オンラインでも金の買取り査定を受け付けております。以下のURLから申し込むことができます。
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-金価格に関する質問や、買取り査定についてのお問い合わせは、こちらのURLからお送りください。
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-また、商品検索のURLは以下のようになります。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=本日の金価格
-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
-
-本日の金価格を知りたいと思いますね！
-
-私たちは、リファスタのアシスタントとして、金の買取り査定を行っております。現在の金価格は、市場の動きによって変動します。
-
-詳しい金価格については、以下のURLからご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=本日の金価格
-
-また、以下のような質問に回答します。
-
-Q：本日の金価格は何円ですか？
-A：現在の金価格は、【現在の金価格】円です。
-
-Q：金の買取り査定はどこで行うのですか？
-A：リファスタの店舗で金の買取り査定を行っております。店舗アクセスはこちらからご覧ください。
-https://goo.gl/veQZ03
-
-Q：オンラインで金の買取り査定はできますか？
-A：はい、オンラインでも金の買取り査定を受け付けております。以下のURLから申し込むことができます。
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-金価格に関する質問や、買取り査定についてのお問い合わせは、こちらのURLからお送りください。
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-また、商品検索のURLは以下のようになります。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=本日の金価格
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719133307/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719133307/prompt
deleted file mode 100644
index 784c8e1bb17781142355008926168d70b6d1db33..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719133307/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,93 +0,0 @@
-
-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、リファスタのアシスタントです。ありがとうございます、電話番号を教えてくださいました。買取りたい商品に関する情報が不足しています。買取りたい商品の詳細を教えてくださいまして、査定を進めていきます。
-
-例えば、ダイヤモンドの場合は、カラット数、カット、カラー、クリアリティーなどを教えてくださいまして、より適切な査定を提供します。
-
-以下のURLから、リファスタの動画を参照することもできます。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=電話番号
-
-どうぞ、買取りたい商品の詳細を教えてくださいまして、査定を進めていきます。
-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、リファスタのアシスタントです。ありがとうございます、電話番号を教えてくださいました。買取りたい商品に関する情報が不足しています。買取りたい商品の詳細を教えてくださいまして、査定を進めていきます。
-
-例えば、ダイヤモンドの場合は、カラット数、カット、カラー、クリアリティーなどを教えてくださいまして、より適切な査定を提供します。
-
-以下のURLから、リファスタの動画を参照することもできます。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=電話番号
-
-どうぞ、買取りたい商品の詳細を教えてくださいまして、査定を進めていきます。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719133330/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719133330/prompt
deleted file mode 100644
index 60335a8a8bf0855708e8ac8f2dd10718492d862a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719133330/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,137 +0,0 @@
-
-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 = {
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-    '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、リファスタのアシスタントです。
-
-電話番号に関するお問い合わせですね。まず、電話番号とは何ですか？携帯電話の番号ですか、それとも固定電話の番号ですか？
-
-また、電話番号に関するお問い合わせの目的は何ですか？電話番号を購入したいという方ですか、それとも電話番号を売却したいという方ですか？
-
-ぜひ、詳細なお話をお聞かせください。
-
-リファスタのYOUTUBEで電話番号に関する動画を紹介します。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=電話番号
-
-Q&Aを作成します。
-
-Q1: 電話番号とは何ですか？
-A1: 携帯電話や固定電話の番号です。
-
-Q2: 電話番号を購入することができますか？
-A2: はい、リファスタでは電話番号を購入することができます。
-
-Q3: 電話番号を売却することができますか？
-A3: はい、リファスタでは電話番号を売却することができます。
-
-商品検索のURLを作成します。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=電話番号
-
-お気軽にお電話くださいませ(sparkle)
-0120-954-679
-
-オンライン買取も受付中
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-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""
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-
-    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、リファスタのアシスタントです。
-
-電話番号に関するお問い合わせですね。まず、電話番号とは何ですか？携帯電話の番号ですか、それとも固定電話の番号ですか？
-
-また、電話番号に関するお問い合わせの目的は何ですか？電話番号を購入したいという方ですか、それとも電話番号を売却したいという方ですか？
-
-ぜひ、詳細なお話をお聞かせください。
-
-リファスタのYOUTUBEで電話番号に関する動画を紹介します。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=電話番号
-
-Q&Aを作成します。
-
-Q1: 電話番号とは何ですか？
-A1: 携帯電話や固定電話の番号です。
-
-Q2: 電話番号を購入することができますか？
-A2: はい、リファスタでは電話番号を購入することができます。
-
-Q3: 電話番号を売却することができますか？
-A3: はい、リファスタでは電話番号を売却することができます。
-
-商品検索のURLを作成します。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=電話番号
-
-お気軽にお電話くださいませ(sparkle)
-0120-954-679
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-オンライン買取も受付中
-https://kinkaimasu.jp/online-promise/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719133701/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719133701/prompt
deleted file mode 100644
index e380be1c38f0abcc75f34afa1a3034af7b496c00..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719133701/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,119 +0,0 @@
-
-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 = {
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-    }
-
-    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
-
-【リッチメニュー】取扱商材に関するお問い合わせありがとうございます！
-
-我々の査定人は、以下の情報を基に査定を行います。
-
-* ブランド名
-* モデル名
-* 型番や品番
-* 購入店
-* 購入時期
-* 購入金額
-* 付属品
-* コンディション（10段階評価厳しめ）
-* 貴金属品位
-* 貴金属重量（キッチンスケールでも可）
-
-お持ちの【リッチメニュー】に関する情報を、上記のフォーマットでお送りください。
-
-また、以下のURLから、我々のYouTubeチャンネルで【リッチメニュー】に関する動画をご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E3%83%AA%E3%83%83%E3%83%81%E3%83%A1%E3%83%8D%E3%83%A5%E3%83%BC
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
-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
-
-【リッチメニュー】取扱商材に関するお問い合わせありがとうございます！
-
-我々の査定人は、以下の情報を基に査定を行います。
-
-* ブランド名
-* モデル名
-* 型番や品番
-* 購入店
-* 購入時期
-* 購入金額
-* 付属品
-* コンディション（10段階評価厳しめ）
-* 貴金属品位
-* 貴金属重量（キッチンスケールでも可）
-
-お持ちの【リッチメニュー】に関する情報を、上記のフォーマットでお送りください。
-
-また、以下のURLから、我々のYouTubeチャンネルで【リッチメニュー】に関する動画をご覧ください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E3%83%AA%E3%83%83%E3%83%81%E3%83%A1%E3%83%8D%E3%83%A5%E3%83%BC
-
-お気軽にお問い合わせくださいませ。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240719134459/prompt b/controllers/gpt_enginner20240719134459/prompt
deleted file mode 100644
index ba20b811c738a2164ecd2a4e0fd2233769f20519..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240719134459/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,117 +0,0 @@
-
-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""
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-    }
-
-    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
-
-電話番号に関するお問い合わせですね。
-
-まず、リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、「電話番号で査定する方法」などの動画を公開しています。ぜひ、以下のURLをチェックしてみてください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E7%94%B5%E8%A9%B1%E7%95%AA%E5%8F%B7
-
-次に、電話番号に関するQ&Aを3つ作成します。
-
-Q1: 電話番号で査定するには、どうしたらいいのですか？
-A1: リファスタでは、電話番号を通じて査定するサービスを提供しています。まず、電話番号をご提供ください。弊社の査定士が、電話番号に基づいてお品物の査定を行います。
-
-Q2: 電話番号で査定する場合、どのような情報が必要ですか？
-A2: 電話番号で査定する場合、品物の詳細な情報（例えば、型番や購入店など）をご提供ください。弊社の査定士が、電話番号に基づいてお品物の査定を行います。
-
-Q3: 電話番号で査定する場合、どのような商品が対象ですか？
-A3: リファスタでは、電話番号で査定するサービスは、ダイヤモンドやブランド商品などに限定しています。如果、電話番号で査定する商品についてお問い合わせがある場合は、弊社の査定士にお問い合わせください。
-
-最後に、電話番号に関する商品検索のURLを作成します。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=電話番号
-
-以上で、電話番号に関するお問い合わせに対する返信を終わります。
-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
-
-電話番号に関するお問い合わせですね。
-
-まず、リファスタのYOUTUBEチャンネルでは、「電話番号で査定する方法」などの動画を公開しています。ぜひ、以下のURLをチェックしてみてください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E7%94%B5%E8%A9%B1%E7%95%AA%E5%8F%B7
-
-次に、電話番号に関するQ&Aを3つ作成します。
-
-Q1: 電話番号で査定するには、どうしたらいいのですか？
-A1: リファスタでは、電話番号を通じて査定するサービスを提供しています。まず、電話番号をご提供ください。弊社の査定士が、電話番号に基づいてお品物の査定を行います。
-
-Q2: 電話番号で査定する場合、どのような情報が必要ですか？
-A2: 電話番号で査定する場合、品物の詳細な情報（例えば、型番や購入店など）をご提供ください。弊社の査定士が、電話番号に基づいてお品物の査定を行います。
-
-Q3: 電話番号で査定する場合、どのような商品が対象ですか？
-A3: リファスタでは、電話番号で査定するサービスは、ダイヤモンドやブランド商品などに限定しています。如果、電話番号で査定する商品についてお問い合わせがある場合は、弊社の査定士にお問い合わせください。
-
-最後に、電話番号に関する商品検索のURLを作成します。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=電話番号
-
-以上で、電話番号に関するお問い合わせに対する返信を終わります。
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240720002149/prompt b/controllers/gpt_enginner20240720002149/prompt
deleted file mode 100644
index 08a56fb11b3d5ce450d833158c60750a8c48e692..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240720002149/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,129 +0,0 @@
-
-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！お名前はどこですか？
-
-本日の金価格についてお聞きになりたいですね。
-
-私たちは、金の買取り価格を毎日更新しています。最新の金価格については、以下のリンクからご覧になれます。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=本日の金価格
-
-また、買取り価格の査定については、以下のURLからお申し込みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-以下は、Q&Aです。
-
-Q: 本日の金価格は何ですか？
-A: 私たちは、金の買取り価格を毎日更新しています。最新の金価格については、上記のリンクからご覧になれます。
-
-Q: 金の査定について教えてください。
-A: 金の査定については、上記の査定URLからお申し込みください。当店舗の査定人より、丁寧に対応します。
-
-Q: 金の買取りについて教えてください。
-A: 金の買取りについては、上記の買取りシステムナビからご覧になれます。当店舗では、金の買取りを24時間対応してます。
-
-商品検索のURLは、以下のようになります。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金 本日の金価格
-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""
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-
-    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！お名前はどこですか？
-
-本日の金価格についてお聞きになりたいですね。
-
-私たちは、金の買取り価格を毎日更新しています。最新の金価格については、以下のリンクからご覧になれます。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=本日の金価格
-
-また、買取り価格の査定については、以下のURLからお申し込みください。
-
-https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
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-以下は、Q&Aです。
-
-Q: 本日の金価格は何ですか？
-A: 私たちは、金の買取り価格を毎日更新しています。最新の金価格については、上記のリンクからご覧になれます。
-
-Q: 金の査定について教えてください。
-A: 金の査定については、上記の査定URLからお申し込みください。当店舗の査定人より、丁寧に対応します。
-
-Q: 金の買取りについて教えてください。
-A: 金の買取りについては、上記の買取りシステムナビからご覧になれます。当店舗では、金の買取りを24時間対応してます。
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-商品検索のURLは、以下のようになります。
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-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金 本日の金価格
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240720004453/prompt b/controllers/gpt_enginner20240720004453/prompt
deleted file mode 100644
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--- a/controllers/gpt_enginner20240720004453/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
-
-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""
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-    }
-
-    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。
-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
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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"
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-    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
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-    'X-Auth-Token': 'admin',
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-    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
-
-    print(response.text)    
-    return True
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-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。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240720005012/prompt b/controllers/gpt_enginner20240720005012/prompt
deleted file mode 100644
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--- a/controllers/gpt_enginner20240720005012/prompt
+++ /dev/null
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-
-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
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-#google apps script frontend
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-Markdownでのプログラム殺名
-#下記参考にAPIも作成しておいて
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-同じようにGASのAPIも作成しておいて
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-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()   
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-    }
-
-    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、リファスタのアシスタントです。
-
-お問い合わせありがとうございます。【リッチメニュー】本日の金価格について、買取店の査定人にわかりやすい質問に変更します。
-
-変更後の質問：「本日の金価格はいくらですか？」
-
-こちらの質問に答えるために、リファスタのYOUTUBE動画を参考にしてください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=金価格
-
-また、以下のQ&Aを参考にしてください。
-
-Q: 本日の金価格はいくらですか？
-A: 当社の金価格は、時価に基づいて決定しています。詳しくは、当社のHPや店頭でお知らせしています。
-
-Q: 金の査定はどのように行われますか？
-A: 当社の査定人は、金の品質や重量を精査し、適正な金額を提示致します。
-
-Q: 金の売却について、どのような手順がありますか？
-A: 当社では、金の売却について、簡単かつ安全な手順を提供しています。詳しくは、当社のHPや店頭でお知らせしています。
-
-最後に、以下の商品検索URLを参考にしてください。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金価格
-
-以上、リファスタのアシスタントです。何かお問い合わせがあれば、ご遠慮なくお尋ねくださいませ。
-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'
-    }
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-    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
-
-    print(response.text)    
-    return True
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-下記の質問 作成対応内容
-
-こんにちは、リファスタのアシスタントです。
-
-お問い合わせありがとうございます。【リッチメニュー】本日の金価格について、買取店の査定人にわかりやすい質問に変更します。
-
-変更後の質問：「本日の金価格はいくらですか？」
-
-こちらの質問に答えるために、リファスタのYOUTUBE動画を参考にしてください。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=金価格
-
-また、以下のQ&Aを参考にしてください。
-
-Q: 本日の金価格はいくらですか？
-A: 当社の金価格は、時価に基づいて決定しています。詳しくは、当社のHPや店頭でお知らせしています。
-
-Q: 金の査定はどのように行われますか？
-A: 当社の査定人は、金の品質や重量を精査し、適正な金額を提示致します。
-
-Q: 金の売却について、どのような手順がありますか？
-A: 当社では、金の売却について、簡単かつ安全な手順を提供しています。詳しくは、当社のHPや店頭でお知らせしています。
-
-最後に、以下の商品検索URLを参考にしてください。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=金価格
-
-以上、リファスタのアシスタントです。何かお問い合わせがあれば、ご遠慮なくお尋ねくださいませ。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240720011036/prompt b/controllers/gpt_enginner20240720011036/prompt
deleted file mode 100644
index 2f7f4bbfa59f8139c93e7511cc249f1e47b5e981..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240720011036/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,141 +0,0 @@
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-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
-
-お世話になっております。リファスタのアシスタントです。
-
-返品に関するお問い合わせですね。まず、返品の手続きについてのお説明を致します。
-
-返品する商品の情報をお送りください。特に、商品の型番や購入店、購入時期、購入金額、付属品などをお知らせください。
-
-また、商品の状態やコンディションについてもお知らせください。10段階評価で厳しめに評価致します。
-
-次に、貴金属品位や貴金属重量、ダイヤや宝石の鑑定書もお写真でお送りください。
-
-以上の情報を基に、リファスタでは丁寧に査定を致します。
-
-YouTube動画のURLはこちらです。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%BF%94%E5%93%81%E3%81%A7%E3%81%AF
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%BF%94%E5%93%81%E3%81%AE%E6%96%B9%E6%B3%95
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%BF%94%E5%93%81%E3%81%AE%E5%88%86%E6%83%85
-
-Q&Aはこちらです。
-
-Q: 返品する商品の情報は何ですか？
-A: 型番や購入店、購入時期、購入金額、付属品などをお知らせください。
-
-Q: コンディションの評価は何ですか？
-A: 10段階評価で厳しめに評価致します。
-
-Q: 貴金属品位や貴金属重量は何ですか？
-A: お写真でお送りください。
-
-商品検索のURLはこちらです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500%E5%86%90+test
-
-お待ちしております。
-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
-
-お世話になっております。リファスタのアシスタントです。
-
-返品に関するお問い合わせですね。まず、返品の手続きについてのお説明を致します。
-
-返品する商品の情報をお送りください。特に、商品の型番や購入店、購入時期、購入金額、付属品などをお知らせください。
-
-また、商品の状態やコンディションについてもお知らせください。10段階評価で厳しめに評価致します。
-
-次に、貴金属品位や貴金属重量、ダイヤや宝石の鑑定書もお写真でお送りください。
-
-以上の情報を基に、リファスタでは丁寧に査定を致します。
-
-YouTube動画のURLはこちらです。
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%BF%94%E5%93%81%E3%81%A7%E3%81%AF
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%BF%94%E5%93%81%E3%81%AE%E6%96%B9%E6%B3%95
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=%E8%BF%94%E5%93%81%E3%81%AE%E5%88%86%E6%83%85
-
-Q&Aはこちらです。
-
-Q: 返品する商品の情報は何ですか？
-A: 型番や購入店、購入時期、購入金額、付属品などをお知らせください。
-
-Q: コンディションの評価は何ですか？
-A: 10段階評価で厳しめに評価致します。
-
-Q: 貴金属品位や貴金属重量は何ですか？
-A: お写真でお送りください。
-
-商品検索のURLはこちらです。
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=500%E5%86%90+test
-
-お待ちしております。
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diff --git a/controllers/gpt_enginner20240720011723/prompt b/controllers/gpt_enginner20240720011723/prompt
deleted file mode 100644
index ca319451f02789a1a5b885a0e7fa7e50006e2538..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240720011723/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,127 +0,0 @@
-
-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
-
-買取に関するお問い合わせありがとうございます。
-
-まず、どのような商品をお持ちの方ですか？金、ダイヤモンド、ブランド商品などをお持ちの方は、以下のフォームに従ってお問い合わせください。
-
-* ブランド名：
-* モデル名：
-* 型番や品番：
-* 購入店：
-* 購入時期：
-* 購入金額：
-* 付属品：
-* コンディション：（10段階評価厳しめ）
-* 貴金属品位：
-* 貴金属重量：（キッチンスケールでも(sparkle)）
-* ダイヤや宝石の鑑定書はお写真で！
-* イニシャル：あり　なし
-
-また、以下のURLから、買取システムナビや24h対応事前査定のページをご覧ください。
-
-* 24h対応事前査定：https://kinkaimasu.jp/estimate/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-* 買取システムナビ：https://kinkaimasu.jp/system/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-* 店舗アクセス：https://goo.gl/veQZ03
-* よくある質問：https://kinkaimasu.jp/faq/?openExternalBrowser=1&utm_source=LINE
-
-私たちは、買取に関する一切の相談に応じます。ぜひ、お気軽にお問い合わせください。
-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
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-    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"
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-    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
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-    'Cookie': 'runnerSession=muvclb78zpsdjbm7y9c3; pD1lszvk6ratOZhmmgvkp=13767810ebf0782b0b51bf72dedb63b3'
-    }
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-    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
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-    return True
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\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240720011809/prompt b/controllers/gpt_enginner20240720011809/prompt
deleted file mode 100644
index 3df40d7b64dbc2900b91d5ecb6b0b1547e0664d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240720011809/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,127 +0,0 @@
-
-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
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-仕様書の作成
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-Markdownでのプログラム殺名
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-同じようにGASのAPIも作成しておいて
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-def create_vector():
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-    print(response.text)    
-    return True
-
-下記の質問 作成対応内容
-
-🙏🏻
-
-购物网站管理员の反応として、以下のように質問に回答します。
-
-「二次改造品や中古商品を買いたいと思っています。査定の手順や方法について教えてください。」
-
-以下は、リファスタのYOUTUBEから質問に対する動画のURLです。
-
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=二次改造品査定
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=中古商品査定
-
-以下は、Q&Aです。
-
-Q1: 二次改造品や中古商品は査定可能ですか？
-A1: はい、我々の買取店では、二次改造品や中古商品も査定しています。詳しくは、査定フォームよりお問い合わせください。
-
-Q2: 査定の手順は何ですか？
-A2: まず、商品情報を提供してください。次に、査定結果をメールでお送りします。最後に、商品を店頭に持参いただき、現金との引き換えを行います。
-
-Q3: 中古商品の査定価格はどのように決まりますか？
-A3: 我々の査定員が、商品の状態、ブランド、モデル、購入価格などを考慮して査定価格を決定します。
-
-以下は、商品検索のURLです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=二次改造品 中古商品査定
-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
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-仕様書の作成
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-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
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-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"
-
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-    'X-Auth-Token': 'admin',
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-    return True
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-「二次改造品や中古商品を買いたいと思っています。査定の手順や方法について教えてください。」
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-以下は、リファスタのYOUTUBEから質問に対する動画のURLです。
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-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=二次改造品査定
-https://www.youtube.com/@refastaofficial/search?query=中古商品査定
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-以下は、Q&Aです。
-
-Q1: 二次改造品や中古商品は査定可能ですか？
-A1: はい、我々の買取店では、二次改造品や中古商品も査定しています。詳しくは、査定フォームよりお問い合わせください。
-
-Q2: 査定の手順は何ですか？
-A2: まず、商品情報を提供してください。次に、査定結果をメールでお送りします。最後に、商品を店頭に持参いただき、現金との引き換えを行います。
-
-Q3: 中古商品の査定価格はどのように決まりますか？
-A3: 我々の査定員が、商品の状態、ブランド、モデル、購入価格などを考慮して査定価格を決定します。
-
-以下は、商品検索のURLです。
-
-https://kenken999-php.hf.space/zendesk__dataszz_list.php?qs=二次改造品 中古商品査定
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/gpt_enginner20240720011921/prompt b/controllers/gpt_enginner20240720011921/prompt
deleted file mode 100644
index 36275c4506e03dc6fb31530e11a4fc3a819b06f7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/controllers/gpt_enginner20240720011921/prompt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-
-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
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-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
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-    url = "https://kenken999-php.hf.space/api/v1.php"
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-    payload = "model_name={embeddings}&vector_text={result}&table=products&action=insert""
-    headers = {
-    'X-Auth-Token': 'admin',
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-    }
-
-    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
-
-商品を売りに来た場合、どのような手続きが必要ですか？
-
-A1：まずは、商品の情報を提供してください。例えば、商品名、型番、購入店、購入時期、購入金額などです。
-
-この続きについて询ねたかったのですか？
-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
-
-商品を売りに来た場合、どのような手続きが必要ですか？
-
-A1：まずは、商品の情報を提供してください。例えば、商品名、型番、購入店、購入時期、購入金額などです。
-
-この続きについて询ねたかったのですか？
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/all_output.txt b/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/all_output.txt
index f3514045e99c076bfa1da5fcea23773b0aa206eb..433fc852c492e6e27625363516be8df7be20948e 100644
--- a/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/all_output.txt
+++ b/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/all_output.txt
@@ -2652,3 +2652,528 @@ __pycache__/
 ```
 
 This concludes a fully working implementation.
+
+2024-09-20T20:18:55.913854
+================================ System Message ================================
+
+You will get instructions for code to write.
+You will write a very long answer. Make sure that every detail of the architecture is, in the end, implemented as code.
+Think step by step and reason yourself to the correct decisions to make sure we get it right.
+First lay out the names of the core classes, functions, methods that will be necessary, As well as a quick comment on their purpose.
+
+You will output the content of each file necessary to achieve the goal, including ALL code.
+Represent files like so:
+
+FILENAME
+```
+CODE
+```
+
+The following tokens must be replaced like so:
+FILENAME is the lowercase combined path and file name including the file extension
+CODE is the code in the file
+
+Example representation of a file:
+
+src/hello_world.py
+```
+print("Hello World")
+```
+
+Do not comment on what every file does. Please note that the code should be fully functional. No placeholders.
+
+
+You will start with the "entrypoint" file, then go to the ones that are imported by that file, and so on.
+Please note that the code should be fully functional. No placeholders.
+
+Follow a language and framework appropriate best practice file naming convention.
+Make sure that files contain all imports, types etc.  The code should be fully functional. Make sure that code in different files are compatible with each other.
+Ensure to implement all code, if you are unsure, write a plausible implementation.
+Include module dependency or package manager dependency definition file.
+Before you finish, double check that all parts of the architecture is present in the files.
+
+When you are done, write finish with "this concludes a fully working implementation".
+
+Useful to know:
+Almost always put different classes in different files.
+Always use the programming language the user asks for.
+For Python, you always create an appropriate requirements.txt file.
+For NodeJS, you always create an appropriate package.json file.
+Always add a comment briefly describing the purpose of the function definition.
+Add comments explaining very complex bits of logic.
+Always follow the best practices for the requested languages for folder/file structure and how to package the project.
+
+
+Python toolbelt preferences:
+- pytest
+- dataclasses
+
+
+================================ Human Message =================================
+
+Request: python gradioの
+
+================================== Ai Message ==================================
+
+Here is a fully functional implementation of a Python project using Gradio, a popular library for building interactive machine learning demos.
+
+**Project Structure**
+```
+gradio_app/
+requirements.txt
+app.py
+components/
+__init__.py
+text_input.py
+image_input.py
+output.py
+models/
+__init__.py
+language_model.py
+tests/
+__init__.py
+test_app.py
+```
+
+**requirements.txt**
+```
+gradio
+transformers
+```
+
+**app.py**
+```
+import gradio as gr
+from components.text_input import TextInput
+from components.image_input import ImageInput
+from components.output import Output
+from models.language_model import LanguageModel
+
+def main():
+    text_input = TextInput()
+    image_input = ImageInput()
+    output = Output()
+    language_model = LanguageModel()
+
+    demo = gr.Interface(
+        fn=language_model.predict,
+        inputs=[text_input.component, image_input.component],
+        outputs=output.component,
+        title="Language Model Demo",
+        description="Enter text and upload an image to see the language model in action!"
+    )
+
+    demo.launch()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+
+**components/text_input.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class TextInput:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Textbox(label="Text Input")
+
+    def get_value(self):
+        return self.component.value
+```
+
+**components/image_input.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class ImageInput:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Image(label="Image Input")
+
+    def get_value(self):
+        return self.component.value
+```
+
+**components/output.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class Output:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Textbox(label="Output")
+
+    def set_value(self, value):
+        self.component.value = value
+```
+
+**models/language_model.py**
+```
+import torch
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+
+class LanguageModel:
+    def __init__(self):
+        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
+        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+
+    def predict(self, text, image):
+        # For simplicity, let's assume the image is not used in this example
+        inputs = self.tokenizer.encode_plus(
+            text,
+            add_special_tokens=True,
+            max_length=512,
+            return_attention_mask=True,
+            return_tensors='pt'
+        )
+        outputs = self.model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
+        return torch.argmax(outputs.logits)
+```
+
+**tests/test_app.py**
+```
+import pytest
+from app import main
+
+def test_app():
+    main()
+```
+
+This concludes a fully working implementation of a Gradio app that takes in text and image inputs and outputs a predicted language model output. The app uses a pre-trained BERT model for sequence classification. The project structure follows best practices for Python projects, with separate files for each component and a `requirements.txt` file for dependencies. The `tests` folder contains a simple test to ensure the app launches without errors.
+
+2024-09-20T20:19:05.715709
+================================ System Message ================================
+
+You will get instructions for code to write.
+You will write a very long answer. Make sure that every detail of the architecture is, in the end, implemented as code.
+Think step by step and reason yourself to the correct decisions to make sure we get it right.
+First lay out the names of the core classes, functions, methods that will be necessary, As well as a quick comment on their purpose.
+
+You will output the content of each file necessary to achieve the goal, including ALL code.
+Represent files like so:
+
+FILENAME
+```
+CODE
+```
+
+The following tokens must be replaced like so:
+FILENAME is the lowercase combined path and file name including the file extension
+CODE is the code in the file
+
+Example representation of a file:
+
+src/hello_world.py
+```
+print("Hello World")
+```
+
+Do not comment on what every file does. Please note that the code should be fully functional. No placeholders.
+
+
+You will start with the "entrypoint" file, then go to the ones that are imported by that file, and so on.
+Please note that the code should be fully functional. No placeholders.
+
+Follow a language and framework appropriate best practice file naming convention.
+Make sure that files contain all imports, types etc.  The code should be fully functional. Make sure that code in different files are compatible with each other.
+Ensure to implement all code, if you are unsure, write a plausible implementation.
+Include module dependency or package manager dependency definition file.
+Before you finish, double check that all parts of the architecture is present in the files.
+
+When you are done, write finish with "this concludes a fully working implementation".
+
+Useful to know:
+Almost always put different classes in different files.
+Always use the programming language the user asks for.
+For Python, you always create an appropriate requirements.txt file.
+For NodeJS, you always create an appropriate package.json file.
+Always add a comment briefly describing the purpose of the function definition.
+Add comments explaining very complex bits of logic.
+Always follow the best practices for the requested languages for folder/file structure and how to package the project.
+
+
+Python toolbelt preferences:
+- pytest
+- dataclasses
+
+
+================================ Human Message =================================
+
+Request: python gradioの　HTMLで使えるコードをかいて
+
+================================== Ai Message ==================================
+
+Here is a fully working implementation of a Python project using Gradio, a library that allows you to create interactive web interfaces for machine learning models.
+
+**Project Structure**
+```
+gradio_app/
+app.py
+components/
+InputComponent.py
+OutputComponent.py
+requirements.txt
+```
+
+**requirements.txt**
+```
+gradio
+```
+
+**app.py**
+```
+import gradio as gr
+from components.InputComponent import InputComponent
+from components.OutputComponent import OutputComponent
+
+def greet(name: str) -> str:
+    """Return a personalized greeting message"""
+    return f"Hello, {name}!"
+
+def main():
+    """Create a Gradio app with input and output components"""
+    input_component = InputComponent("Name", gr.Textbox)
+    output_component = OutputComponent("Greeting", gr.Textbox)
+    
+    demo = gr.Interface(
+        fn=greet,
+        inputs=input_component.component,
+        outputs=output_component.component,
+        title="Greeting App",
+        description="Enter your name to get a personalized greeting!"
+    )
+    
+    demo.launch()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+
+**components/InputComponent.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class InputComponent:
+    """Input component for the Gradio app"""
+    def __init__(self, label: str, component_type: gr.Component):
+        self.label = label
+        self.component = component_type(label=label)
+```
+
+**components/OutputComponent.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class OutputComponent:
+    """Output component for the Gradio app"""
+    def __init__(self, label: str, component_type: gr.Component):
+        self.label = label
+        self.component = component_type(label=label)
+```
+
+This concludes a fully working implementation. You can run the app by executing `python app.py` in the terminal, and then access the app by navigating to `http://localhost:7860` in your web browser.
+
+2024-09-21T01:34:49.654219
+================================ System Message ================================
+
+You will get instructions for code to write.
+You will write a very long answer. Make sure that every detail of the architecture is, in the end, implemented as code.
+Think step by step and reason yourself to the correct decisions to make sure we get it right.
+First lay out the names of the core classes, functions, methods that will be necessary, As well as a quick comment on their purpose.
+
+You will output the content of each file necessary to achieve the goal, including ALL code.
+Represent files like so:
+
+FILENAME
+```
+CODE
+```
+
+The following tokens must be replaced like so:
+FILENAME is the lowercase combined path and file name including the file extension
+CODE is the code in the file
+
+Example representation of a file:
+
+src/hello_world.py
+```
+print("Hello World")
+```
+
+Do not comment on what every file does. Please note that the code should be fully functional. No placeholders.
+
+
+You will start with the "entrypoint" file, then go to the ones that are imported by that file, and so on.
+Please note that the code should be fully functional. No placeholders.
+
+Follow a language and framework appropriate best practice file naming convention.
+Make sure that files contain all imports, types etc.  The code should be fully functional. Make sure that code in different files are compatible with each other.
+Ensure to implement all code, if you are unsure, write a plausible implementation.
+Include module dependency or package manager dependency definition file.
+Before you finish, double check that all parts of the architecture is present in the files.
+
+When you are done, write finish with "this concludes a fully working implementation".
+
+Useful to know:
+Almost always put different classes in different files.
+Always use the programming language the user asks for.
+For Python, you always create an appropriate requirements.txt file.
+For NodeJS, you always create an appropriate package.json file.
+Always add a comment briefly describing the purpose of the function definition.
+Add comments explaining very complex bits of logic.
+Always follow the best practices for the requested languages for folder/file structure and how to package the project.
+
+
+Python toolbelt preferences:
+- pytest
+- dataclasses
+
+
+================================ Human Message =================================
+
+Request: python gradioの　HTMLで使えるコードをかいて
+
+================================== Ai Message ==================================
+
+Here is a fully working implementation of a Python project using Gradio, a library that allows you to create interactive web interfaces for machine learning models.
+
+**Project Structure**
+```
+gradio_app/
+requirements.txt
+app.py
+components/
+__init__.py
+text_input.py
+image_input.py
+output.py
+models/
+__init__.py
+model.py
+templates/
+base.html
+index.html
+static/
+style.css
+```
+
+**requirements.txt**
+```
+gradio
+```
+
+**app.py**
+```
+import gradio as gr
+from components.text_input import TextInputComponent
+from components.image_input import ImageInputComponent
+from components.output import OutputComponent
+from models.model import Model
+
+def main():
+    text_input = TextInputComponent()
+    image_input = ImageInputComponent()
+    output = OutputComponent()
+
+    model = Model()
+
+    demo = gr.Interface(
+        fn=model.predict,
+        inputs=[text_input.component, image_input.component],
+        outputs=output.component,
+        title="Gradio App",
+        description="An example Gradio app"
+    )
+
+    demo.launch()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+
+**components/text_input.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class TextInputComponent:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Textbox(label="Text Input")
+
+    def get_value(self):
+        return self.component.value
+```
+
+**components/image_input.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class ImageInputComponent:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Image(label="Image Input")
+
+    def get_value(self):
+        return self.component.value
+```
+
+**components/output.py**
+```
+import gradio as gr
+
+class OutputComponent:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Textbox(label="Output")
+
+    def set_value(self, value):
+        self.component.value = value
+```
+
+**models/model.py**
+```
+class Model:
+    def predict(self, text, image):
+        # Replace with your model's prediction logic
+        return "Output: " + text + " " + image
+```
+
+**templates/base.html**
+```
+<!DOCTYPE html>
+<html>
+<head>
+    <title>Gradio App</title>
+    <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
+</head>
+<body>
+    {% block content %}{% endblock %}
+</body>
+</html>
+```
+
+**templates/index.html**
+```
+{% extends "base.html" %}
+
+{% block content %}
+    <h1>Gradio App</h1>
+    <div id="gradio-app"></div>
+    <script>
+        gradio_app = new GradioApp("{{ interface_id }}");
+    </script>
+{% endblock %}
+```
+
+**static/style.css**
+```
+body {
+    font-family: Arial, sans-serif;
+}
+
+#gradio-app {
+    width: 80%;
+    margin: 40px auto;
+    padding: 20px;
+    border: 1px solid #ddd;
+    border-radius: 10px;
+    box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+}
+```
+
+This concludes a fully working implementation of a Gradio app with a text input, image input, and output component. You can run the app by executing `python app.py` and access it through your web browser at `http://localhost:7860`.
diff --git a/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/gen_entrypoint_chat.txt b/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/gen_entrypoint_chat.txt
index 899474cc90465af81f745a4a35b49acf5e9cccf6..117415440b6df7ba177b6dd5e4cbf13279d572e6 100644
--- a/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/gen_entrypoint_chat.txt
+++ b/controllers/test_folders/.gpteng/memory/logs/gen_entrypoint_chat.txt
@@ -1828,3 +1828,391 @@ pip install -r requirements.txt
 # Run the application
 uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
 ```
+
+2024-09-20T20:18:56.284614
+================================ System Message ================================
+
+You will get information about a codebase that is currently on disk in the current folder.
+The user will ask you to write a script that runs the code in a specific way.
+You will answer with code blocks that include all the necessary terminal commands.
+Do not install globally. Do not use sudo.
+Do not explain the code, just give the commands.
+Do not use placeholders, use example values (like . for a folder argument) if necessary.
+
+
+================================ Human Message =================================
+
+
+        Make a unix script that
+        a) installs dependencies
+        b) runs all necessary parts of the codebase (in parallel if necessary)
+        
+Information about the codebase:
+
+```
+File: Structure
+1 gradio_app/
+2 requirements.txt
+3 app.py
+4 components/
+5 __init__.py
+6 text_input.py
+7 image_input.py
+8 output.py
+9 models/
+10 __init__.py
+11 language_model.py
+12 tests/
+13 __init__.py
+14 test_app.py
+
+File: requirements.txt
+1 gradio
+2 transformers
+
+File: app.py
+1 import gradio as gr
+2 from components.text_input import TextInput
+3 from components.image_input import ImageInput
+4 from components.output import Output
+5 from models.language_model import LanguageModel
+6 
+7 def main():
+8     text_input = TextInput()
+9     image_input = ImageInput()
+10     output = Output()
+11     language_model = LanguageModel()
+12 
+13     demo = gr.Interface(
+14         fn=language_model.predict,
+15         inputs=[text_input.component, image_input.component],
+16         outputs=output.component,
+17         title="Language Model Demo",
+18         description="Enter text and upload an image to see the language model in action!"
+19     )
+20 
+21     demo.launch()
+22 
+23 if __name__ == "__main__":
+24     main()
+
+File: components/text_input.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class TextInput:
+4     def __init__(self):
+5         self.component = gr.Textbox(label="Text Input")
+6 
+7     def get_value(self):
+8         return self.component.value
+
+File: components/image_input.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class ImageInput:
+4     def __init__(self):
+5         self.component = gr.Image(label="Image Input")
+6 
+7     def get_value(self):
+8         return self.component.value
+
+File: components/output.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class Output:
+4     def __init__(self):
+5         self.component = gr.Textbox(label="Output")
+6 
+7     def set_value(self, value):
+8         self.component.value = value
+
+File: models/language_model.py
+1 import torch
+2 from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+3 
+4 class LanguageModel:
+5     def __init__(self):
+6         self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
+7         self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+8 
+9     def predict(self, text, image):
+10         # For simplicity, let's assume the image is not used in this example
+11         inputs = self.tokenizer.encode_plus(
+12             text,
+13             add_special_tokens=True,
+14             max_length=512,
+15             return_attention_mask=True,
+16             return_tensors='pt'
+17         )
+18         outputs = self.model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
+19         return torch.argmax(outputs.logits)
+
+File: tests/test_app.py
+1 import pytest
+2 from app import main
+3 
+4 def test_app():
+5     main()
+
+```
+
+================================== Ai Message ==================================
+
+Here is the Unix script that installs dependencies and runs the codebase:
+```
+#!/bin/bash
+
+# Install dependencies
+python -m pip install --user -r requirements.txt
+
+# Run the code
+python app.py
+```
+
+2024-09-20T20:19:06.090586
+================================ System Message ================================
+
+You will get information about a codebase that is currently on disk in the current folder.
+The user will ask you to write a script that runs the code in a specific way.
+You will answer with code blocks that include all the necessary terminal commands.
+Do not install globally. Do not use sudo.
+Do not explain the code, just give the commands.
+Do not use placeholders, use example values (like . for a folder argument) if necessary.
+
+
+================================ Human Message =================================
+
+
+        Make a unix script that
+        a) installs dependencies
+        b) runs all necessary parts of the codebase (in parallel if necessary)
+        
+Information about the codebase:
+
+```
+File: Structure
+1 gradio_app/
+2 app.py
+3 components/
+4 InputComponent.py
+5 OutputComponent.py
+6 requirements.txt
+
+File: requirements.txt
+1 gradio
+
+File: app.py
+1 import gradio as gr
+2 from components.InputComponent import InputComponent
+3 from components.OutputComponent import OutputComponent
+4 
+5 def greet(name: str) -> str:
+6     """Return a personalized greeting message"""
+7     return f"Hello, {name}!"
+8 
+9 def main():
+10     """Create a Gradio app with input and output components"""
+11     input_component = InputComponent("Name", gr.Textbox)
+12     output_component = OutputComponent("Greeting", gr.Textbox)
+13     
+14     demo = gr.Interface(
+15         fn=greet,
+16         inputs=input_component.component,
+17         outputs=output_component.component,
+18         title="Greeting App",
+19         description="Enter your name to get a personalized greeting!"
+20     )
+21     
+22     demo.launch()
+23 
+24 if __name__ == "__main__":
+25     main()
+
+File: components/InputComponent.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class InputComponent:
+4     """Input component for the Gradio app"""
+5     def __init__(self, label: str, component_type: gr.Component):
+6         self.label = label
+7         self.component = component_type(label=label)
+
+File: components/OutputComponent.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class OutputComponent:
+4     """Output component for the Gradio app"""
+5     def __init__(self, label: str, component_type: gr.Component):
+6         self.label = label
+7         self.component = component_type(label=label)
+
+```
+
+================================== Ai Message ==================================
+
+Here is the Unix script that installs dependencies and runs the codebase:
+```
+#!/bin/bash
+
+# a) Install dependencies
+python -m pip install --user -r requirements.txt
+
+# b) Run the codebase
+python app.py
+```
+
+2024-09-21T01:34:49.977855
+================================ System Message ================================
+
+You will get information about a codebase that is currently on disk in the current folder.
+The user will ask you to write a script that runs the code in a specific way.
+You will answer with code blocks that include all the necessary terminal commands.
+Do not install globally. Do not use sudo.
+Do not explain the code, just give the commands.
+Do not use placeholders, use example values (like . for a folder argument) if necessary.
+
+
+================================ Human Message =================================
+
+
+        Make a unix script that
+        a) installs dependencies
+        b) runs all necessary parts of the codebase (in parallel if necessary)
+        
+Information about the codebase:
+
+```
+File: Structure
+1 gradio_app/
+2 requirements.txt
+3 app.py
+4 components/
+5 __init__.py
+6 text_input.py
+7 image_input.py
+8 output.py
+9 models/
+10 __init__.py
+11 model.py
+12 templates/
+13 base.html
+14 index.html
+15 static/
+16 style.css
+
+File: requirements.txt
+1 gradio
+
+File: app.py
+1 import gradio as gr
+2 from components.text_input import TextInputComponent
+3 from components.image_input import ImageInputComponent
+4 from components.output import OutputComponent
+5 from models.model import Model
+6 
+7 def main():
+8     text_input = TextInputComponent()
+9     image_input = ImageInputComponent()
+10     output = OutputComponent()
+11 
+12     model = Model()
+13 
+14     demo = gr.Interface(
+15         fn=model.predict,
+16         inputs=[text_input.component, image_input.component],
+17         outputs=output.component,
+18         title="Gradio App",
+19         description="An example Gradio app"
+20     )
+21 
+22     demo.launch()
+23 
+24 if __name__ == "__main__":
+25     main()
+
+File: components/text_input.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class TextInputComponent:
+4     def __init__(self):
+5         self.component = gr.Textbox(label="Text Input")
+6 
+7     def get_value(self):
+8         return self.component.value
+
+File: components/image_input.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class ImageInputComponent:
+4     def __init__(self):
+5         self.component = gr.Image(label="Image Input")
+6 
+7     def get_value(self):
+8         return self.component.value
+
+File: components/output.py
+1 import gradio as gr
+2 
+3 class OutputComponent:
+4     def __init__(self):
+5         self.component = gr.Textbox(label="Output")
+6 
+7     def set_value(self, value):
+8         self.component.value = value
+
+File: models/model.py
+1 class Model:
+2     def predict(self, text, image):
+3         # Replace with your model's prediction logic
+4         return "Output: " + text + " " + image
+
+File: templates/base.html
+1 <!DOCTYPE html>
+2 <html>
+3 <head>
+4     <title>Gradio App</title>
+5     <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
+6 </head>
+7 <body>
+8     {% block content %}{% endblock %}
+9 </body>
+10 </html>
+
+File: templates/index.html
+1 {% extends "base.html" %}
+2 
+3 {% block content %}
+4     <h1>Gradio App</h1>
+5     <div id="gradio-app"></div>
+6     <script>
+7         gradio_app = new GradioApp("{{ interface_id }}");
+8     </script>
+9 {% endblock %}
+
+File: static/style.css
+1 body {
+2     font-family: Arial, sans-serif;
+3 }
+4 
+5 #gradio-app {
+6     width: 80%;
+7     margin: 40px auto;
+8     padding: 20px;
+9     border: 1px solid #ddd;
+10     border-radius: 10px;
+11     box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+12 }
+
+```
+
+================================== Ai Message ==================================
+
+```
+#!/bin/bash
+
+# a) Install dependencies
+python -m pip install --user -r requirements.txt
+
+# b) Run the codebase
+python app.py
+```
diff --git a/controllers/test_folders/Structure b/controllers/test_folders/Structure
index 4ca0943044cefb2fe20f4e1ef3ada8f2f4bc819e..348ea4ff94105fc73a0c4f4a3e170e9aef68651d 100644
--- a/controllers/test_folders/Structure
+++ b/controllers/test_folders/Structure
@@ -1,22 +1,16 @@
-api/
-app/
+gradio_app/
+requirements.txt
+app.py
+components/
 __init__.py
-main.py
+text_input.py
+image_input.py
+output.py
 models/
 __init__.py
-user.py
-team.py
-schema/
-__init__.py
-user.py
-team.py
-crud/
-__init__.py
-user.py
-team.py
-routes/
-__init__.py
-user.py
-team.py
-requirements.txt
-.gitignore
\ No newline at end of file
+model.py
+templates/
+base.html
+index.html
+static/
+style.css
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/app.py b/controllers/test_folders/app.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f55761b9c99b395fcc57f2446967a96c87279226
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/app.py
@@ -0,0 +1,25 @@
+import gradio as gr
+from components.text_input import TextInputComponent
+from components.image_input import ImageInputComponent
+from components.output import OutputComponent
+from models.model import Model
+
+def main():
+    text_input = TextInputComponent()
+    image_input = ImageInputComponent()
+    output = OutputComponent()
+
+    model = Model()
+
+    demo = gr.Interface(
+        fn=model.predict,
+        inputs=[text_input.component, image_input.component],
+        outputs=output.component,
+        title="Gradio App",
+        description="An example Gradio app"
+    )
+
+    demo.launch()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/components/InputComponent.py b/controllers/test_folders/components/InputComponent.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f8d93d00ff77a4ee025488103ff279cd46d27ecf
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/components/InputComponent.py
@@ -0,0 +1,7 @@
+import gradio as gr
+
+class InputComponent:
+    """Input component for the Gradio app"""
+    def __init__(self, label: str, component_type: gr.Component):
+        self.label = label
+        self.component = component_type(label=label)
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/components/OutputComponent.py b/controllers/test_folders/components/OutputComponent.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ce22c62b4940705f41771de4890c23ca7614c806
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/components/OutputComponent.py
@@ -0,0 +1,7 @@
+import gradio as gr
+
+class OutputComponent:
+    """Output component for the Gradio app"""
+    def __init__(self, label: str, component_type: gr.Component):
+        self.label = label
+        self.component = component_type(label=label)
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/components/image_input.py b/controllers/test_folders/components/image_input.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..57cd78fdfcf30e945db3dfeab2a25b7ed75d5280
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/components/image_input.py
@@ -0,0 +1,8 @@
+import gradio as gr
+
+class ImageInputComponent:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Image(label="Image Input")
+
+    def get_value(self):
+        return self.component.value
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/components/output.py b/controllers/test_folders/components/output.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f6f8bfd4f999beea7d203304ad0935e065bdf717
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/components/output.py
@@ -0,0 +1,8 @@
+import gradio as gr
+
+class OutputComponent:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Textbox(label="Output")
+
+    def set_value(self, value):
+        self.component.value = value
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/components/text_input.py b/controllers/test_folders/components/text_input.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..95f228b87aed79651e7437a843e4b8e575a29a1d
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/components/text_input.py
@@ -0,0 +1,8 @@
+import gradio as gr
+
+class TextInputComponent:
+    def __init__(self):
+        self.component = gr.Textbox(label="Text Input")
+
+    def get_value(self):
+        return self.component.value
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/models/language_model.py b/controllers/test_folders/models/language_model.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7117ad138447d03ab1c38cbce4ffde368db580b9
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/models/language_model.py
@@ -0,0 +1,19 @@
+import torch
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+
+class LanguageModel:
+    def __init__(self):
+        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
+        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+
+    def predict(self, text, image):
+        # For simplicity, let's assume the image is not used in this example
+        inputs = self.tokenizer.encode_plus(
+            text,
+            add_special_tokens=True,
+            max_length=512,
+            return_attention_mask=True,
+            return_tensors='pt'
+        )
+        outputs = self.model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
+        return torch.argmax(outputs.logits)
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/models/model.py b/controllers/test_folders/models/model.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..37628797d9439ebf5cd314f559bd05f485aaeb82
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/models/model.py
@@ -0,0 +1,4 @@
+class Model:
+    def predict(self, text, image):
+        # Replace with your model's prediction logic
+        return "Output: " + text + " " + image
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/prompt b/controllers/test_folders/prompt
index 2fb3704f3bb301c84f0abe7b3427a425cd96adda..c96524780dab2973c877a4b12d06e580b995a4f9 100644
--- a/controllers/test_folders/prompt
+++ b/controllers/test_folders/prompt
@@ -1,78 +1 @@
-
-# 社員がプロフィールを登録・公開し、お互いに参照できるシステム
-
-## 機能
-
-### ユーザー登録
-
-- ユーザー登録画面で、ユーザー名とパスワードを入力して登録ボタンを押すことにより、新規ユーザーを登録することができる。
-- ユーザー名は、既存のユーザーと重複してはいけない。
-- ユーザー登録に成功したら、ログイン済み状態として、ユーザー一覧画面へ遷移する。
-
-### ログイン
-
-- ログイン画面で、ユーザー名とパスワードを入力してログインボタンを押すことにより、ログインすることができる。
-- ログインに成功したら、ユーザー一覧画面へ遷移する。
-
-### チーム一覧・作成
-
-- チームの一覧が、チームの作成日時降順で表示される。
-- チーム名を入力して作成ボタンを押すと、チームが作成される。
-- チームの作成後、本画面が再表示される。
-
-### プロフィール編集
-
-- 自身の`所属チーム`・`プロフィール`・`タグ`を編集できる。
-- 所属チームは、既存チームからの選択式とする。
-- プロフィールは自由入力とする。
-- タグは自由入力で、複数入力できるようにする。
-
-### ユーザー一覧・検索
-
-- デフォルトでは全てのユーザーが一覧表示される。
-- 検索条件を入力して検索ボタンを押すと、検索条件がプロフィールに部分一致するユーザーのみにフィルタリングできる。
-- 一覧は、ユーザー登録日時の降順で表示される。
-- 表示内容は、`ユーザー名`・`プロフィール`で、`プロフィール`は先頭10文字と三点リーダーを表示する。
-- ユーザー名をクリックすると、そのユーザーのユーザー詳細画面へ遷移する。
-- `チーム一覧へ`をクリックすると、チーム一覧画面へ遷移する。
-
-### ユーザー詳細画面
-
-- 特定のユーザーの、`ユーザー名`・`所属チーム`・`プロフィール`・`タグ`が表示される。
-- プロフィールの表示はマークダウンに対応させる。
-- `一覧へ`リンクをクリックすると、ユーザー一覧画面へ遷移する。
-
-## あなたが作成するもの
-
-バックエンドのプログラム一式を作成してください。
-フロントエンドのプログラムは不要です。
-
-- `/api`ディレクトリ以下に作成。
-- Python/FastAPI/SQLAlchemyを使う。
-- DBはSQLiteを使う。
-- 必要に応じて外部ライブラリを使う。
-- クラウドや外部サービス(外部API)は使わない。
-- .gitignoreを含めること。
-- バックエンド
-@app.post("
-def lumbda_function():
-
-gradio_interface でメイン関数から読み込めるようにして
-
-googleappsscript
-ラインの画像検索システム
-
-ファイルは１ファイルで作成して。
-１ファイル１機能で難しくしたくない
-
-1,lineからデータがくる
-2,doPostで取得
-3.typeがイメージの場合はドライブに保存
-4,保存したデータをS3にアップロード
-5.データはシークレットから取得
-6,plantumlでフローの作成
-7,システムドキュメントの作成
-
-gradio は gradio_interface というBlock名で作成
-fastapiはrouter の作成
-
+python gradioの　HTMLで使えるコードをかいて
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/prompt.txt b/controllers/test_folders/prompt.txt
index 93e6ca24dc038b29eabe48992fded4adcdab3e97..a274392e17b9fe0fd35ba4e6dc3602e735416a8f 100644
--- a/controllers/test_folders/prompt.txt
+++ b/controllers/test_folders/prompt.txt
@@ -47,4 +47,4 @@
 バックエンドのプログラム一式を作成してください。
 フロントエンドのプログラムは不要です。
 
-php laravel 
+laravelを作成して
diff --git a/controllers/test_folders/requirements.txt b/controllers/test_folders/requirements.txt
index e152c562d4bdaeb2be4efc4b79b7cfd0e9ebf130..da0ab4e2cbfc1ce8de080f898acca598ac36ad61 100644
--- a/controllers/test_folders/requirements.txt
+++ b/controllers/test_folders/requirements.txt
@@ -1,3 +1 @@
-fastapi
-sqlalchemy
-pydantic
\ No newline at end of file
+gradio
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/run.sh b/controllers/test_folders/run.sh
index 0206eb73940bf4a897729bbef039ef888142cad4..ad6b09a3790a160e1cf9674388d069ed91302a3f 100644
--- a/controllers/test_folders/run.sh
+++ b/controllers/test_folders/run.sh
@@ -1,4 +1,7 @@
-python -m venv venv
-source venv/bin/activate
-pip install -r requirements.txt
-python api/app/main.py
+#!/bin/bash
+
+# a) Install dependencies
+python -m pip install --user -r requirements.txt
+
+# b) Run the codebase
+python app.py
diff --git a/controllers/test_folders/static/style.css b/controllers/test_folders/static/style.css
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4720c132fbcb6374b1985cacf5c2ae8cdd3acc1e
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/static/style.css
@@ -0,0 +1,12 @@
+body {
+    font-family: Arial, sans-serif;
+}
+
+#gradio-app {
+    width: 80%;
+    margin: 40px auto;
+    padding: 20px;
+    border: 1px solid #ddd;
+    border-radius: 10px;
+    box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/templates/base.html b/controllers/test_folders/templates/base.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..76ce9b7e644130c0cce5b07a4a912001daddc714
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/templates/base.html
@@ -0,0 +1,10 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html>
+<head>
+    <title>Gradio App</title>
+    <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
+</head>
+<body>
+    {% block content %}{% endblock %}
+</body>
+</html>
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/templates/index.html b/controllers/test_folders/templates/index.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..43ec09632f86032f7b674ba2d452fbc84c199155
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/templates/index.html
@@ -0,0 +1,9 @@
+{% extends "base.html" %}
+
+{% block content %}
+    <h1>Gradio App</h1>
+    <div id="gradio-app"></div>
+    <script>
+        gradio_app = new GradioApp("{{ interface_id }}");
+    </script>
+{% endblock %}
\ No newline at end of file
diff --git a/controllers/test_folders/tests/test_app.py b/controllers/test_folders/tests/test_app.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..df52948d190e6b846daa99da43729dc0eb60fef2
--- /dev/null
+++ b/controllers/test_folders/tests/test_app.py
@@ -0,0 +1,5 @@
+import pytest
+from app import main
+
+def test_app():
+    main()
\ No newline at end of file