Я работаю над сценарием Python, который использует Langchain и Openai для поиска заданий по машинному обучению на основе моего резюме. Тем не менее, я сталкиваюсь с следующей ошибкой:
ошибка Поиск заданий: '> =' не поддерживается между экземплярами «int 'и' str ' < /p>
from langchain_openai import Chatopenai
от browser_use import Agent
import asyncio
from dotenv import_dotenv
import json
import pypdf2
# переменные среды загрузки (например, клавиша API OpenAI)
load_dotenv ()
# Функция для чтения PDF CV
def Read_pdf_cv (file_path):
try:
с open (file_path, "rb") как файл:
reader = pypdf2.pdfreader (file)
text = " br /> для страницы в reader.pages:
page_text = page.extract_text ()
if page_text: # Проверка, если извлечение текста было успешным
text += page_text
return text кроме исключения как e:
print (f "ошибка чтения PDF: {e}")
return ""
async def main ():
# Шаг 1: Прочтите CV
cv_path = "my_cv.pdf" # заменить на путь к файлу cv
cv_content = read_pdf_cv (cv_path)
, если не cv_content:
Print ("Нет контента, извлеченного из CV. ВЫХОД. /> task = f "Читать мое резюме и извлечь соответствующую информацию для приложений ML. />
# Шаг 2: Поиск заданий ML
try:
ml_jobs = await agent.run («Поиск заданий машинного обучения на основе информации CV.»)
print ("RAW ML DABS DATA:", ML_JOBS)
# Убедитесь, что все записи задачи - это словари с последовательными полями
if iSinstance (ml_jobs, list):
для работы в ML_Jobs:
if iSinstance (job, dict):
# нормализовать «зарплату» поле
Если «зарплата» в работе:
try:
job ['зарплата'] = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = int (job ['зарплата']) # преобразовать зарплату в int
, кроме (valueError, typeerror):
print (f «неверная стоимость заработной платы для работы: {job ['зарплата']}. Настройка на 0. ")
job ['зарплата'] = 0
else:
print (f" предупреждение: запись работы не является словарем: {job} ")
else:
print (f "error: ожидается 'ml_jobs', чтобы быть списком, но получил {type (ml_jobs)}")
return
за исключением исключения как e: print (f "Ошибка поиска заданий: {e}")
return
# Шаг 3: Сохранить задания ML в файл
try:
с Open ("ml_jobs.json", "w") в качестве файла:
json.dump (ml_jobs, file, odent = 4)
print ("ML задания, сохраненные для 'ml_jobs.json'. ")
, кроме исключения, как e:
print (f ree ressing jass json: {e}")
# Шаг 4: Начните подавать заявку на задания на новых вкладках
для задания в ML_JOBS:
try:
Apply_result = await agent.run (f "Подать заявку на задание ML: {job}. Если вам нужна помощь, спросите меня. ")
print (f" Результат приложения для {job}: ", Apply_result)
За исключением исключения в качестве E:
print (f" Ошибка применения для работы {job}: {e} ")
# Запустите основную функцию
if __name__ ==" __main __ ":
asyncio.run (main ())
< /pre>
Информация о ошибке
Ошибка происходит в разделе «Шаг 2: Поиск заданий ML. Попытка между целым и строкой. Попытки отладки
Я добавил заявления отладки, чтобы осмотреть структуру и типы ML_JOBS. Я также проверил, является ли ML_Jobs списком и является ли каждая запись задания. Если нет, я добавил предупреждения для регистрации проблемы. Браузер-USE, Python-Dotenv, PYPDF2 < /p>
Модель Openai: GPT-4 < /p>
Вопрос
Почему оператор используется> = оператор используется Внутренне, и как я могу решить этот тип несоответствия? Как я могу отладить эту проблему, чтобы определить основную причину?
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... arching-fo
