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 以下は、顧客の質問内容を基にして、買取店の査定人に対してわかりやすい質問に変更したものです。 **データ自動登録** 顧客の質問内容: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。 査定人向けの質問内容: * 商品の種類:ダイヤモンド * 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OK) * ダイヤや宝石の鑑定書はお写真で! * イニシャル:あり なし 以上のように、査定人のための質問を自動的に生成することで、査定速度を向上させることができます。