LITMIR.BIZ

Скачать книгу

from slack_sdk.errors import SlackApiError import requests slack_token = os.environ["SLACK_BOT_TOKEN"] perplexity_api_key = os.environ["PERPLEXITY_API_KEY"] client =slack_sdk.WebClient(token=slack_token) defhandle_message(event_data): message = event_data['event'] if 'text' in message: prompt = message['text'] headers = { 'Authorization': f'Bearer {perplexity_api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } data = { 'prompt': prompt, 'max_tokens': 150 } response = requests.post('https://api.perplexity.ai/generate', headers=headers, json=data) ifresponse.status_code == 200: answer = response.json()['text'] try: client.chat_postMessage(channel=message['channel'], text=answer) except SlackApiError as e: print(f"Ошибка отправки сообщения: {e.response['error']}")

      В этом примере бот принимает сообщение из Slack, отправляет его в Perplexity для генерации ответа и возвращает сгенерированный текст обратно в Slack. Это позволяет автоматизировать ответы на вопросы и улучшить взаимодействие команды с информационными ресурсами.

      Подключение к облачным платформам

      Perplexity легко интегрируется с популярными облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, что позволяет создавать масштабируемые решения для обработки больших объемов данных и выполнения сложных задач NLP.

      Пример интеграции с AWS Lambda:

      AWS Lambda – сервис для выполнения кода без управления серверами. Интеграция Perplexity с AWS Lambda позволяет создавать серверлесс приложения, которые могут автоматически обрабатывать запросы и генерировать ответы на основе текста.

      1. Создание функции Lambda:

      o Перейдите в AWS Management Console и создайте новую функцию Lambda.

      o Выберите язык программирования (например, Python) и настройте необходимые разрешения.

      2. Настройка переменных окружения:

      o Добавьте переменные окружения для хранения API-ключа Perplexity.

      3. Написание кода функции:

      o Пример кода на Python:

      }import json import requests import os def lambda_handler(event, context): prompt = event['queryStringParameters']['prompt'] perplexity_api_key = os.environ['PERPLEXITY_API_KEY'] headers = { 'Authorization': f'Bearer {perplexity_api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } data = { 'prompt': prompt, 'max_tokens': 150 } response = requests.post('https://api.perplexity.ai/generate', headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: answer = response.json()['text'] return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps({'response': answer}), 'headers': { 'Content-Type': 'application/json' } } else: return { 'statusCode': response.status_code, 'body': json.dumps({'error': response.text}), 'headers': { 'Content-Type': 'application/json' }

      4. Настройка триггеров:

      o Настройте триггеры для функции Lambda, например, через API Gateway, чтобы функция могла вызываться через HTTP-запросы.

      5. Тестирование функции:

      o Отправьте HTTP-запрос с параметром prompt и проверьте, что функция корректно возвращает ответ от Perplexity.

      Автоматизация задач с помощью Perplexity

      Perplexity предоставляет возможности для автоматизации различных задач, что позволяет повысить эффективность работы и снизить затраты времени на выполнение рутинных операций. Автоматизация может включать в себя создание ботов, автоматическое генерирование отчетов, обработку данных и многое другое.

      Пример создания автоматизированного бота для обработки запросов:

      1. Определение задач бота:

      o Определите, какие задачи будет выполнять бот. Например, ответ на часто задаваемые вопросы, генерация отчетов по запросу или анализ текстовых данных.

      2. Разработка логики бота:

      o Напишите код, который будет принимать запросы, отправлять их в Perplexity и обрабатывать ответы.

      3. Интеграция с платформой:

      o Интегрируйте бота с выбранной платформой, например, веб-сайтом, Slack или Telegram.

      4. Тестирование и развертывание:

      o Протестируйте работу бота, убедитесь в корректности выполнения задач и разверните его в рабочей среде.

      Пример кода бота на Python для Telegram:

      main()from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters import requests import os # Получение токена Telegram бота и API-ключа Perplexity из переменных

Скачать книгу