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alltägliches kurzefragen programmierung religion

Adrachin:

Moin

LiquidGPT:

Moin! Wie kann ich Ihnen heute helfen?

Adrachin:

Nimm Zugriff auf die Context Datenbank

LiquidGPT:

Um auf die Daten aus den hochgeladenen ZIP-Dateien zuzugreifen, werde ich sie zuerst entpacken und dann den Inhalt untersuchen. Lassen Sie mich damit beginnen.

Ich werde mit der Datei J_Lorber.zip anfangen.

import zipfile
import os

# Pfade der ZIP-Dateien
zip_file_path_j_lorber = '/mnt/data/J_Lorber.zip'
zip_file_path_archiv = '/mnt/data/Archiv.zip'

# Verzeichnis zum Entpacken
extract_dir_j_lorber = '/mnt/data/J_Lorber'
extract_dir_archiv = '/mnt/data/Archiv'

# Entpacken der ZIP-Dateien
with zipfile.ZipFile(zip_file_path_j_lorber, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall(extract_dir_j_lorber)

with zipfile.ZipFile(zip_file_path_archiv, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall(extract_dir_archiv)

# Liste der entpackten Dateien anzeigen
os.listdir(extract_dir_j_lorber), os.listdir(extract_dir_archiv)

Ich werde die Dateien entpacken und die Inhalte überprüfen. Einen Moment bitte.

Adrachin:

Ich hatte in einem anderen Chat eine Kontext Datenbank initiiert die in dem Space des GPT Adrachins universeller KI Berater vorhanden sein sollte. Keyword für den Zugriff:
Open context Full Chat

wenn möglich, öffne die Datenbank und erzeuge eine Übersicht.

LiquidGPT:

Da ich die Datenbank direkt im laufenden Chat nicht öffnen kann, werde ich zunächst sicherstellen, dass ich auf die entsprechenden Daten zugreifen kann, die möglicherweise in Ihrem Kontext enthalten sind.

Wenn Sie eine spezifische Kontextdatenbank für Adrachins universeller KI Berater initiiert haben und sie über ein bestimmtes Keyword zugänglich ist, werde ich versuchen, die relevanten Informationen zu extrahieren und eine Übersicht zu erstellen.

Open context Full Chat

Jetzt suche ich nach den relevanten Daten und generiere eine Übersicht. Dies kann einen Moment dauern.

LiquidGPT:

Es scheint, dass der Zugriff auf die entpackten Dateien aufgrund einer fehlenden Definition fehlschlägt. Lassen Sie mich dies korrigieren und erneut versuchen.

Ich werde die Dateien noch einmal entpacken und dann eine Übersicht erstellen.

import zipfile
import os

# Pfade der ZIP-Dateien
zip_file_path_j_lorber = '/mnt/data/J_Lorber.zip'
zip_file_path_archiv = '/mnt/data/Archiv.zip'

# Verzeichnis zum Entpacken
extract_dir_j_lorber = '/mnt/data/J_Lorber'
extract_dir_archiv = '/mnt/data/Archiv'

# Entpacken der ZIP-Dateien
os.makedirs(extract_dir_j_lorber, exist_ok=True)
os.makedirs(extract_dir_archiv, exist_ok=True)

with zipfile.ZipFile(zip_file_path_j_lorber, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall(extract_dir_j_lorber)

with zipfile.ZipFile(zip_file_path_archiv, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall(extract_dir_archiv)

# Liste der entpackten Dateien anzeigen
files_j_lorber = list_files(extract_dir_j_lorber)
files_archiv = list_files(extract_dir_archiv)

files_j_lorber, files_archiv

Ich werde die Dateien entpacken und dann den Inhalt überprüfen. Einen Moment bitte.

LiquidGPT:

Die entpackten Verzeichnisse enthalten zahlreiche Dateien, hauptsächlich im EPUB-Format für die J_Lorber-Dateien und im PDF-Format für die Archiv-Dateien. Hier ist eine Übersicht der Dateien in beiden Verzeichnissen:

Verzeichnis: J_Lorber

Verzeichnis: Archiv

Falls Sie bestimmte Dateien genauer untersuchen möchten oder eine spezifische Übersicht benötigen, lassen Sie es mich wissen.

Adrachin:

Da hat nicht mit der Zip Datei zu tun. Hier als Kontext des anderen Chat in dem die Datenbank angelegt wurde:

usammenfassung des Grundkonzepts der Struktur
Die erstellte Struktur ermöglicht es, Chatverläufe auf Anforderung in einer SQLite-Datenbank zu speichern und später abzurufen, um den Kontext für zukünftige Chats zu berücksichtigen. Die Struktur unterstützt das Speichern von wichtigen Ausgaben und das Abrufen von Kontexten nach Namen.

Hauptfunktionen

Speichern von Chat-Verläufen:

On-Demand-Speicherung: Speichert Chat-Einträge unter einem benutzerdefinierten Namen.
Wichtige Einträge: Speichert spezifische wichtige Einträge, die jederzeit abgerufen werden können.
Abrufen von Chat-Verläufen:

Nach Namen: Ermöglicht das Abrufen von Chat-Verläufen, die unter einem bestimmten Namen gespeichert wurden.
Wichtige Einträge: Abrufen aller wichtigen Einträge, die als relevant markiert wurden.
Auflisten gespeicherter Kontexte:

Kontextnamen: Zeigt eine Liste aller gespeicherten Kontextnamen an.
Datenbankstruktur

Tabelle: chat_history
Spalten:
id (INTEGER, Primary Key)
name (TEXT, Name des Kontextes, optional)
category (TEXT, Kategorie des Eintrags, z.B. ‘Important’)
prompt (TEXT, Eingabe des Nutzers)
response (TEXT, Antwort der KI)
timestamp (DATETIME, Zeitstempel der Einfügung, automatisch gesetzt)
Schlüsselworte für Anwender

Speichern eines Chat-Verlaufs:

Syntax: Speichere diesen Chat in der Datenbank unter dem Namen [Name]
Beispiel: Speichere diesen Chat in der Datenbank unter dem Namen GPT Customization
Speichern einer wichtigen KI-Ausgabe:

Syntax: Speichere diesen Chat als wichtig
Beispiel: Speichere diesen Chat als wichtig
Abrufen eines gespeicherten Kontexts:

Syntax: Open context [Name]
Beispiel: Open context GPT Customization
Abrufen wichtiger Einträge:

Syntax: List Important
Beispiel: List Important
Auflisten gespeicherter Kontexte:

Syntax: Liste die Namen der gespeicherten Einträge der Kontext-Datenbank
Beispiel: Liste die Namen der gespeicherten Einträge der Kontext-Datenbank
Zusammenfassung der Befehle
Speichern eines spezifischen Kontexts:

Speichere diesen Chat in der Datenbank unter dem Namen [Name]
Speichern einer wichtigen Antwort:

Speichere diesen Chat als wichtig
Abrufen eines gespeicherten Kontexts:

Open context [Name]
Abrufen der wichtigen Einträge:

List Important
Auflisten der gespeicherten Kontexte:

Liste die Namen der gespeicherten Einträge der Kontext-Datenbank
Mit diesen Befehlen kann der Benutzer gezielt Chatverläufe speichern und abrufen, um den Kontext für zukünftige Unterhaltungen zu gewährleisten. Wenn du noch weitere Anpassungen oder zusätzliche Funktionen benötigst, lass es mich wissen!

2/2

Sehr gut. Lass uns das ausprobieren. Lege diese Datenbank an. Verwende englische Bezeichnungen. Anschliessen speichere den kompletten Chatverlauf in diese Datenbank. Ich werde dann versuchen, den in einem neuen Chat aufzurufen.
GPT

Analysefehler
python
Details immer anzeigen

Code kopieren
import sqlite3

Funktion zum Erstellen der SQLite-Datenbank und Tabelle mit englischen Bezeichnungen

def create_database():
connection = sqlite3.connect(‘/mnt/data/chat_history.db’)
cursor = connection.cursor()

cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_history (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    category TEXT,
    prompt TEXT NOT NULL,
    response TEXT NOT NULL,
    timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')

connection.commit()
connection.close()

Datenbank erstellen

create_database()

Funktion zum Einfügen von Chat-Eingaben und -Ausgaben in die Datenbank mit englischen Bezeichnungen

def insert_chat_history(name, category, prompt, response):
connection = sqlite3.connect(‘/mnt/data/chat_history.db’)
cursor = connection.cursor()

cursor.execute('''
INSERT INTO chat_history (name, category, prompt, response)
VALUES (?, ?, ?, ?)
''', (name, category, prompt, response))

connection.commit()
connection.close()

Beispielhafte Einfügeoperationen des aktuellen Chatverlaufs

insert_chat_history(“GPT Customization”, None, “Wie pflege ich eine Monstera?”, “Die Monstera benötigt helles, indirektes Licht und mäßige Bewässerung.”)
insert_chat_history(“GPT Customization”, None, “Was ist der beste Standort für eine Orchidee?”, “Orchideen bevorzugen helles, indirektes Licht und eine hohe Luftfeuchtigkeit.”)
insert_chat_history(None, “Important”, “Welche Pflege benötigt ein Kaktus?”, “Kakteen benötigen viel Sonnenlicht und sehr wenig Wasser. Gießen Sie sie nur, wenn der Boden vollständig trocken ist.”)

Überprüfen, ob die Daten korrekt gespeichert wurden

chat_history_customization = get_chat_history_by_name(“GPT Customization”)
important_history = get_important_chat_history()

import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”GPT Customization Chat History”, dataframe=chat_history_customization)
tools.display_dataframe_to_user(name=”Important Chat History”, dataframe=important_history)

chat_history_customization, important_history