Zlecenie jest tłumaczone automatycznie. Zaloguj się lub zarejestruj się, żeby zobaczyć oryginał Pracujący chatbot Python składa się z dwóch części - jądro i interfejs internetowy do wprowadzania tekstu ręcznie.Należy do rdzenia zrobić REST API, aby żądania mogły zostać wysłane za pośrednictwem API.Logiki czatu nie trzeba zmieniać.Istnieje link, na którym można przejść przez przeglądarkę i pisać w bot.Jest dostęp ssh do serwera, na którym robot działa, kod jest uruchomiony w postaci obrazu Docker.Istnieją kody źródłowe, istnieje obraz Docker.Wynik jest wymagany w formie kodów źródłowych plus obraz Docker.Poprzedni deweloper zrobił API, istnieje kod, ale nie został sprawdzony w pracy.Być może natychmiast zacznie, może potrzebne będą kierunki.W propozycji prosimy o wskazanie oceny w godzinach plus koszt godziny na godzinę umowy.I zadawaj pytania.Informacje o wymaganej API: w terminie: POST YYY Opis: Wymiana wiadomości chat.Security: Requires Bearer Token for authentication.Request Schema ( ChatInput ) : • wiadomość : string (The message from the client) • chat_session_id : string, Optional (Existing session ID, if available) • sender_id : string (Unique identifier for the sender) Schema odpowiedzi ( ChatResponse ) : • chat_session_id : string (The unique session ID for the chat) • response : string (The response message from the chatbot) • file_url : string, Optional (URL pliku wysłanego przez chatbot, jeśli istnieje) • Timestamp : datetime (Time when the response was generated) – czas, w którym powstała odpowiedź • status_code : int (HTTP status code for the operation) • sender_id : string (Unique identifier for the sender) • receiver_id : string (Unique identifier for the receiver) • transfer_to_agent : string (Whether the conversation should be transferred to a) Live agent; values could be 'yes' or 'no') • follow_up : string (Indicates whether this is a follow-up in an ongoing Rozmowa lub nowa interakcja.Acceptable values are 'yes' for follow-up rozmowa i „nie” dla nowych rozmów.)Z kodów źródłowych, dla informacji: Wymagania z txt: Otwarcie Langchain pypdf Langchain[edytuj edytuj kod] Tytoken Faiss-Cpu strumień Streamlity-lottie wskaźnik dev-requirements.txt flake8 Autopep8 Dockerfile jest: Użyj oficjalnego czasu pracy Python jako obrazu rodzinnego Z Pythona: 3.11 Zestaw środowiskowych zmiennych ARG OPENAI_API_KEY ENV OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY # Set the working directory in the container to /app Wykonawca YYY # Add the current directory (i.e., everything) to the container's /app Dodaj .YYY Instalacja pakietów wymienionych w requirements.txt RUN pip install -r requirements.txt # Change the working directory to /app/src Wykonawca YYY # Make port YYYY available to the world outside this container (Streamlit uses this port) Ekspozycja YYY # Run main.py when the container launches, this assumes that main.py is in the /app/src directory CMD streamlit run main.py Api.py w tym: od fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, Header od pydantic import BaseModel od typing import opcjonalny od uuid import uuid4 od SAA.chat_session import ChatSession Import datetime aplikacja = FastAPI() sesje = {} Klasy ChatInput(BaseModel): wiadomość : str chat_session_id: Optional[str] = None Sender_id: str Klasy ChatResponse(BaseModel): czat_session_id: str Odpowiedź : str file_url: Opcjonalny [str] wskaźnik datetime.datetime status_code wskaźnik Sender_id: str odbiorca_id: str transfer_to_agent: str follow_up wskaźnik str App.get („YYYY”) Def read_root( wskaźnik) Wróć do “Hello, World!” def get_token_header(token: str = Header(...)): secure_token = „YYYY” jeśli token ! = secure_token: raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid Token") Powrót tokenów App.post („YYYY”) async def chat(input: ChatInput, response_model=ChatResponse, token: str = Depends(get_token_header)): czasopismo = datetime.datetime.now() status_code = 200 # standardowy status Spróbuj : session_id = input.chat_session_id jeśli session_id i session_id w sesjach: existing_session = sesje[session_id] istnieje_session.add_message(input.message) I jeszcze: session_id = str(uuid4()) sesje[session_id] = ChatSession("Hossam", input.message) response_text = sesje[session_id].get_last_response().lstrip( „Sales Agent:”) response_file_url = sesje[session_id].get_last_file_url() Z wyjątkiem E: status_code = YYY HTTPException (status_code=status_code, detail=str(e)) Powrót { „chat_session_id” oznacza session_id, „response”: response_text „file_url”: odpowiedź_file_url „Timestamp”: „Timestamp” „status_code” oznacza status_code, „sender_id” oznacza input.sender_id, „receiver_id” oznacza „YYYY”, „transfer_to_agent”: „nie” (Niektóre symbole zostały usunięte, FLH się zepsuł)

Oferty 7

Nick Osipov

41 4

Budżet: 50 USD Termin: 5 dni

Mamy duże doświadczenie w pracy z telegram botami i tworzeniu osobistego API w Pythonie.

Napisz do LS, aby uzyskać więcej szczegółów.

Yaroslav Smirnov

3 1

Zlecenia 3
Ocena -
Ranking 294

Budżet: 80 USD Termin: 3 dni

Duże doświadczenie w parsingu (Selenium, BS4, API)
Doskonałe doświadczenie w Python. Django, Flask i FastAPI
Praca z dowolnymi bazami danych (mySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB) i typami plików.
Czyste kod zgodnie ze wszystkimi instrukcjami PEP8.

Beknur Seidazim

0 0

Zlecenia -
Ocena -
Ranking 310

Budżet: 49 USD Termin: 3 dni

Pozdrawiam ! Gotowy do rozpoczęcia zadania. Proszę podać dane na swojej stronie internetowej, aby ocenić pracę.

Sergey P
Kazachstan
ChatArchitect

Zleceń 36
Ocena 5.0
Ranking 3 043

Opracowanie API w Pythonie do czatu

Opinia zleceniodawcy o współpracy z Aleksandr B.

Opracowanie API w Pythonie do czatu

5.0

Sergey P

Opinia freelancera o współpracy z Sergey P

Opracowanie API w Pythonie do czatu

5.0

Aleksandr B.

Nick Osipov

Yaroslav Smirnov

Beknur Seidazim

Oferty ukryte

Aktualnie brak ofert

Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Programowanie stron internetowych

Dopracowanie funkcjonalności w Open Cart

Potrzebny programista backendowy Laravel do rozwoju i wsparcia strony internetowej.

Stworzyć stronę internetową

Opracowanie uniwersalnego szablonu strony produktowej

Integracja Solomono + SalesDrive: przekazywanie UTM w zamówieniu