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最近，我们的一位客户告诉我们他们如何使用一些常见的数据分类工具，以及他们如何运用经典的机器学习。这种操作相当繁琐，尤其是在本地部署时。 我提出了一个想法，创建一个快速的概念验证，开发一个使用GPT的分类服务。这个服务非常容易托管和维护。您可以根据使用情况和环境更换底层的模型和提供者。 我认为将其开源并发布出去是个不错的主意。 目标是，您只需运行以下命令： ``` docker run -p 8083:8083 -e OPENAI_API_KEY=your_openai_key ghcr.io/adaptive-scale/superclass:latest ``` 分类服务便可以立即使用。 该实现支持文本文件、PDF、DOCX、PPTX、JPEG、PNG等图像格式。此外，容器化服务意味着所有依赖项，如Tesseract和文档处理库，都已集成在容器中。您只需将分类作为服务运行即可。 我刚刚验证了一些用例，对我来说效果很好。也许对其他人来说也非常有用。 欢迎随时给我反馈。

大多数转录应用程序都是基于云的，不存储原始音频，用户界面/用户体验令人困惑，需要登录，并且每月费用很高。 因此，这款应用的特点是： - 价格低廉 - 无需登录 - 原生SwiftUI和MacOS API - 使用您自己的API密钥来实现AI功能 大学毕业后，我面临着一个两难境地，因为我比较晚才转入计算机科学专业，并且还遇到了一些健康和家庭问题。我要么申请大量工作（即使申请了数百个职位也可能没有工作），要么提升自己的技能并开发一个能产生收入的应用。 幸运的是，随着大型语言模型（LLMs）的不断进步，我在几个月内能够在没有任何Swift经验的情况下完成这个项目。 理论上，价格最低、质量最高的应用应该会随着时间的推移而胜出，因为它能比其他竞争者更持久。我有点困惑，为什么最近很多软件即服务（SAAS）产品要收取每人20美元的费用，但也许消费者在某些方面的经济能力超出了我的预期。 这款应用只是我所看到的社会长期愿景中的一步。无论如何，希望HN对我的应用有更高的要求！这给了我继续开发的动力。