Come creare un'applicazione alimentata da LLM per convertire il testo in slide di presentazione: GenSlide - Un passo per passo...

Creare un'app LLM-Powered per Convertire Testo in Diapositive di Presentazione: GenSlide In questa guida, imparerai a creare un'applicazione chiamata GenSlide, che utilizza Modelli Linguistici Grandi (LLM) per convertire contenuti scritti in diapositive PowerPoint, mantenendo la privacy dei dati e evitando costi API. 1. Creare la Cartella del Progetto: Inizia creando una cartella del progetto (GenSlide) sul tuo computer locale e configura la struttura del file e le dipendenze necessarie nel file requirements.txt. 2. Configurare l'Ambiente: Crea un ambiente virtuale e installa i pacchetti necessari utilizzando Python. Assicurati di utilizzare una versione di Python compatibile. 3. Implementare il Servizio LLM: Crea un servizio LLM utilizzando Flask. Definisci il modello LLM (ad esempio, Meta-Llama) e i dettagli del prompt in consts.py, e gestisci le richieste HTTP POST per generare riassunti in gpt.py. 4. Implementare l'Interfaccia Utente: Sviluppa l'interfaccia utente in quattro file Python: - llm_call.py: Gestisce le richieste POST al server LLM. - slide_deck.py: Utilizza il pacchetto pptx per creare diapositive PowerPoint dai dati JSON. - slide_gen.py: Genera oggetti JSON per le diapositive e assembla la presentazione. - ui.py: Fornisce un'interfaccia utente basata su Streamlit per l'input utente e la generazione delle diapositive. 5. Esegui il Servizio LLM: Naviga nella cartella llm-service e esegui l'app Flask (gpt.py), scaricando il modello LLM se necessario. 6. Lanciare l'Interfaccia Utente: Naviga nella cartella frontend e esegui l'interfaccia utente Streamlit (ui.py), consentendo agli utenti di immettere testo e generare diapositive PowerPoint. Per generare la tua presentazione, inserisci il tuo contenuto nel riquadro di testo, esegui la generazione delle diapositive e accedi al file PowerPoint creato nella cartella frontend/generated. Questo strumento può risparmiare tempo per i professionisti e gli studenti, con potenziale per ulteriori miglioramenti per supportare formati di input aggiuntivi. Per ulteriori dettagli e contributi, consulta il repository GitHub del progetto.