controllers/gpt_enginner20240720011723/prompt

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

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

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

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

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

    print(response.text)    
    return True

下記の質問 作成対応内容

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。

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* 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。
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#google apps script backend
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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

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

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

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

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

    print(response.text)    
    return True

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