FoodGramLLM

Форматы запросов

Генерация вопросов

url = <server_url>/gemini/questions/en/

Аргументы:

- recipe_name - название рецепта (str)
- ingredients - список ингредиентов ([str])
- steps - список шагов приготовления рецепта ([str])
- time - время приготовления в минутах (int)

Ответ:

json {
    'response' : str,       # ответ модели
    'questions' : [[str]]   # Список вопросов для каждого шага (массив для каждого шага)
}

import requests, json

response = requests.post(
    url=url, 
    data={
        'recipe_name': 'some name',
        'ingredients': json.dumps(['ingr1', 'ingr2']),
        'steps': json.dumps(['step1','step2']),
        'time': 10
    }
)

if response.ok:
    res = response.json()

Генерация описания

url = <server_url>/gemini/questions/en/

Аргументы:

- recipe_name - название рецепта (str)
- ingredients - список ингредиентов ([str])
- steps - список шагов приготовления рецепта ([str])
- time - время приготовления в минутах (int)

Ответ:

json {
    'description' : str        # ответ модели
}

import requests, json

response = requests.post(
    url=url, 
    data={
        'recipe_name': 'some name',
        'ingredients': json.dumps(['ingr1', 'ingr2']),
        'steps': json.dumps(['step1','step2']),
        'time': 10
    }
)

if response.ok:
    res = response.json()

Ответ на вопрос

url = <server_url>/gemini/questions/en/

Аргументы:

- recipe_name - название рецепта (str)
- ingredients - список ингредиентов ([str])
- steps - список шагов приготовления рецепта ([str])
- time - время приготовления в минутах (int)

- step_num - номер шага, для которого задается вопрос (int)
- question - вопрос (строка)

[optional]
- history - история ответов на вопросы (массив из json-объектов) 
    [{
        'role' : 'user' | 'model', 
        'parts' : str # текст вопроса/ответа
    }]

Ответ:

json {
    'user' : {
        'role' : 'user',
        'parts' : str       # запрос к модели
    },
    'model' : {
        'role' :'model',
        'parts' : str       # ответ модели
    },
    'answer' : str           # ответ модели
}

Части 'user' и 'model' можно использовать для построения истории ответов на вопросы.

Пример без истории:

import requests, json

response = requests.post(
    url=url, 
    data={
        'recipe_name': 'some name',
        'ingredients': json.dumps(['ingr1', 'ingr2']),
        'steps': json.dumps(['step1','step2']),
        'time': 10,

        'step_num' : 3,
        'question' : 'How long should the dough be baked for?',
    }
)

if response.ok:
    res = response.json()

С историей:

history = [response.json()['user'], response.json()['model']]

response = requests.post(
    url=url, 
    data={
        'recipe_name': 'some name',
        'ingredients': json.dumps(['ingr1', 'ingr2']),
        'steps': json.dumps(['step1','step2']),
        'time': 10,

        'step_num' : 3,
        'question' : 'How long should the dough be baked for?',
        'history' : json.dumps(history)
    }
)

if response.ok:
    res = response.json()

Как это использовать

Создаем окружение

python -m venv venv

.\venv\Scripts\activate

Устанавливаем библиотеки

pip install -r requirements.txt

Файл с ключом

Создаем файл с именем .env в папке проекта.

В него добавляем строчку со своим ключом.

GEMINI_API_KEY=<api_key>

Запускаем сервер

В терминале запускаем команду

py .\llm_server\manage.py runserver 8080

Номер порта может быть любым. По умолчанию - 8000.