ICDYCT / 我能, 你也行 / I Can Do, You Can Too

上一期中, 我们实现了自定义 问题-答案 . 但是过于死板. 那么, 除了算术题, 还有什么可以生成灵活 问题-答案 的方式呢? 比如, 我的博客最新一期博文的标题是什么? html解析 如果是人, 怎么找到我的博客的最新一期博文呢?  打开  https://zelikk.blogspot.com/ 找到这个位置, 标题就是答案了. 那么, 计算机程序怎么获取这一条呢? 我们 按 F12 打开浏览器开发者工具. 使用选择工具, 选中我们需要的博文标题.  可以看到在html中, 博文标题对应元素是 class="post-title entry-title" 那么, 我们使用GPT编程. python实现如下功能, 访问 https://zelikk.blogspot.com/ 在 html 中找到 第1个 class="post-title entry-title" 元素,  输出该元素的文本内容 把GPT编程的结果和原来的 youtube.py 里面的4行代码融合一下, 就得到这样的 blog.py  放到 pset 目录下就生效了.  import requests from bs4 import BeautifulSoup def buildQA():   question = '我的博客的最新一期博文标题是什么?'   correct_answer = ''   url = "https://zelikk.blogspot.com/"   # 请求网页   response = requests.get(url)   # 解析 HTML   soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")   # 找到第一个 class="post-title entry-title" 的元素   element = soup.find(class_="post-title entry-title")   if element:     correct_answer = element.get_text(strip=True)   e...

之前 我们实现了 让酒馆SillyTavern输出中文 . 不过, 我们在寻找/试用角色卡的时候, 常常要试用大量的角色卡, 而有些角色卡你说上一两句话就不想继续用了. 如果每个角色卡都那样操作一遍输出中文的话, 会觉得有点麻烦. 那么, 有没有什么方法可以设置一次, 就应用到每一个角色卡呢? 我们可以使用 世界书Lorebooks 这个功能. 在酒馆界面中, 点击 世界书 - 新建 随便用一个你喜欢的名字 * 这个名字只是为了方便管理. 不影响最终效果. 这时, 你应该看到刚刚新建的世界书被选中. (如果不是, 需要你在下拉菜单中选择) 然后 点击 右边的 新条目 按钮 设定这个新条目 1. 条目的标题, 随便设置什么. * 这个标题只是为了方便管理, 不影响最终效果. 2. 触发策略, 设置为 蓝色 * 意思是, 不需要关键词触发. 3. 插入位置, 设置为"角色定义前" * 如果效果不好, 可以试着改为 "角色定义后" 4. 展开条目设定 5. 设置条目的内容为 {{char}}用中文输出全部信息, 包括语言和场景描述. {{char}}输出内容中不要有大段的非中文内容. 现在, 设置你的全局世界书为你刚刚新建的这个世界书. 然后试着和你的新添加的角色卡对话看看? 我们来看看命令行里实际发生了什么. 对比 之前的方案 , 可以看到命令行日志中的效果是一样的, 也就是说, 发送给AI的格式是一样的. ======== 未完待续

我的VPS配置参数 Racknerd-LADC02 CPU      1 Disk Space 10 GB Memory 768 MB Swap 768 MB Operating System Debian 12 64 bit 购买链接 (完全一样的套餐现在下架了, 类似配置的套餐还可以购买) https://1ladder.eu.org/rn1098 以前没买过VPS的, 具体操作过程看这里 (支持 支付宝 alipay) https://zelikk.blogspot.com/2022/06/racknerd-vps-1g-1t-13g-768mb-1088.html 不需要太多资源, 哪怕是自用的翻墙梯子开着, 也可以同时玩酒馆. 1. 空间占用 安装前: root@rn-ladc02:~# df -h Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on udev            336M     0  336M   0% /dev tmpfs            71M  456K   71M   1% /run /dev/vda1       9.1G  1.5G  7.2G  17% / tmpfs           355M     0  355M   0% /dev/shm tmpfs           5.0M     0  5.0M   0% /run/lock tmpfs            71M  ...