Projektarbeit KI-Automation

Aufgabenstellung

• Projektziel ist ein funktionsfähiger und einsatzbereiter Terminmanager für den Google Kalender.
• Dieser soll mittels KI selbstständig Termine priorisieren, eintragen, verschieben, löschen.

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# VORBEREITUNG

# Import von Modulen
import openai
import os #Transkriptionsmodul

# Schnittstellenschlüssel (GPT4-API key) in Variable speichern
### !!!! ACHTUNG !!!!
### API-Key nicht auf GitHub speichern, 
### oder veröffentlichen, da OpenAI dies gleich erkennt
### und den API-Schlüssel dann entwertet
### !!!! ACHTUNG !!!!

schnittstelle = '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'




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# TEXTVERARBEITUNG

# Schritt3: Funkion anlegen, welche die Befehl-Details über ChatGPT verarbeitet
def befehl(details):

  # Zugriff auf den Bereich "Completions" von OpenAI inkl. 
  # Anlegen einer neuen Completion mittels der create-Funktion
  # Übermittlung der Argumente über Parameter
  # Speicherung der Anfrage in der Variablen "anfrage"
  anfrage = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=details, max_tokens=1024, api_key=schnittstelle)

  # Die Antwort von ChatGPT hat sehr viele Bestandteile, welche im Folgenden gefiltert werden
  # Wir wollen nur den Text haben. Dieser befindet sich im Index der Möglichen Bestandteile auf Position 0
  # Über die Methode choices[0] greifen wir daher auf den Indexwert 0 zu und ziehen uns daraus de Text
  # Das Ergebnis speichern wir uns in der Variable "nachricht"
  nachricht = anfrage.choices[0].text

  # Von der Funktion lassen wir uns die Variable "nachricht" zur weiteren Verarbeitung zurückgeben
  return nachricht

# Schritt 4: Übergabe der Befehl-Details als Parameter der Funktion "befehl" zur Ausführung
ergebnis = befehl('Erstelle eine HTML-Seite mit einem einfachen Kontaktformular.')
print(ergebnis)

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# TRANSKRIPTION

openai.api_key = os.getenv("schnittstelle")
audio_file = open("audio.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file, "text", "de")

print(transcript)