Да, перед ask просто стоит обработка не только через команду, а и через тегание бота
@bot.event
async def on_message(message):
if message.author == bot.user:
return
if bot.user.mentioned_in(message):
# Реагировать на упоминания бота
question = message.content.replace(f"@{bot.user.display_name}", "")
await ask(message.channel, question)
await bot.process_commands(message)
Я попробовал такой вариант, с аргументом в виде вопроса вместо использования команды со слешем
else:
# Если ответ не найден, выполнить команду /search с вопросом пользователя
await channel.send(f"Извините, не удалось найти ответ на ваш вопрос.")
await bot.invoke(bot.get_command("search"), query=question)
Артём Пешков, честно говоря, не могу сказать насчет запросов с html формы, но по идее он ничем не отличается. Да, скрипт на питоне должен быть все-время запущен. Он ждет запрос, обрабатывает его по базе и потом обращается в openAI
Артём Пешков, 1 и 2 - да, лангчеин для этого и нужен. Иначе ты скупишься на апи) 3 - все верно. Больше ключевых слов мощный серв для быстрой обработки такой большой базы.
Лангчеин обрабатывает твой файл, чатгпт выдает тебе инфу на основе того что нашел лангчеин но доступным языком юзера или точь в точь как написано в базе. Зависит от контекста
Попробовал накинуть фоном. Получилось замостить через background-size: contain и no-repeat. Получается, что надо отрисовывать по максимальным размерам в свг и потом замащивать на каждый блок? Но всё же интересно, можно ли это как-то CSSом реализовать?)
Я попробовал такой вариант, с аргументом в виде вопроса вместо использования команды со слешем
Все равно, не вызывается(