使用OpenAI的GPT模型分析行数据的Datasette富集
项目描述
datasette-enrichments-gpt
使用OpenAI的GPT模型分析行数据的Datasette富集
安装
在Datasette相同的环境中安装此插件。
datasette install datasette-enrichments-gpt
配置
此插件可以可选地通过OpenAI API密钥进行配置。您可以将此设置为环境变量
export DATASETTE_SECRETS_OPENAPI_API_KEY=sk-..
或者您可以使用datasette-secrets插件进行配置。
如果没有配置OpenAI API密钥,则在执行富集时将提示用户输入一个密钥。他们在富集运行期间提供的密钥不会存储在任何地方,除了内存之外。
用法
安装后,此插件将允许用户选择要富集的行,并通过使用gpt-3.5-turbo
或gpt-4o
运行提示来运行它们,将提示的结果保存到指定的列中。
该插件还提供了gpt-4o vision
,可以针对由URL标识的图像运行提示。
开发
要本地设置此插件,首先检出代码。然后创建一个新的虚拟环境
cd datasette-enrichments-gpt
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
现在安装依赖项和测试依赖项
pip install -e '.[test]'
要运行测试
pytest
项目详情
关闭
datasette_enrichments_gpt-0.5.tar.gz的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | d4aa7992ce85ee18a74592c02387b216f40c027553e2ec5e80f140d01b08011f |
|
MD5 | ba5e4b67f1ebf42f991eac9a2bded0c1 |
|
BLAKE2b-256 | ac339921ab268a1f31dc40c7a8e8cd2d56e3db9c89096071345ab50d33853f01 |
关闭
datasette_enrichments_gpt-0.5-py3-none-any.whl的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | aef56b3b3cad6c81c4cd067e3c09e4a24f0d7f4ab346421da1e5f7742922db1e |
|
MD5 | 6bbe11d1abb221cfcaa2a6ab3965bb4e |
|
BLAKE2b-256 | ea215b8fc281ed6fc5809524fb442ad23a39738da31e1295d2fb3228bc6e1488 |