Fabric: ein KI-Open-Source-Workflow-Framework, das viele Stichwörter integriert, um eine Vielzahl von Transaktionen effizient zu bearbeiten

Allgemeine Einführung

Fabric ist ein Open-Source-KI-Framework, das von Daniel Miessler entwickelt wurde, um alltägliche Computeraufgaben zu vereinfachen und zu automatisieren und künstliche Intelligenz leichter nutzbar zu machen. Es hilft Nutzern bei der effizienten Bewältigung einer Vielzahl von Aufgaben, wie z. B. Inhaltszusammenfassung, Datenextraktion und automatisiertes Schreiben, durch modularen Aufbau und voreingestellte Aufforderungswörter (Patterns).Fabric unterstützt die Integration einer Vielzahl von großen Sprachmodellen, und Nutzer können die Einstellungen nach ihren Bedürfnissen anpassen, was ihre Arbeitseffizienz und Lernfähigkeit erheblich verbessert.

Stoff Eine ihrer Hauptfunktionen besteht darin, den Menschen zu helfen, Tipps zu sammeln und sie in alle Aspekte ihres Lebens zu integrieren, was wir als Muster bezeichnen.

Funktionsliste

• Modularer AufbauKomplexe Aufgaben in einfache Schritte zerlegen mit Patterns.
• Unterstützung mehrerer PlattformenKann problemlos auf verschiedenen Betriebssystemen installiert und verwendet werden.
• BefehlszeilenschnittstelleBenutzer können über die Befehlszeile (CLI) arbeiten, wenn sie die Befehlszeile bevorzugen.
• API-IntegrationUnterstützung für die Integration mit OpenAI, Anthropic und vielen anderen Anbietern von KI-Modellen.
• Benutzerdefinierte TippsBenutzer können ihre eigenen Prompts erstellen und bearbeiten, um spezielle Anforderungen zu erfüllen.
• Lokale ModellunterstützungErmöglicht Benutzern die Einrichtung lokaler KI-Modelle für die Bearbeitung.
• Interaktive EinstellungenDer Installationsprozess ist einfach und bietet interaktive Konfigurationsoptionen.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

# Windows.
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-windows-amd64.exe > fabric.exe && fabric.exe --version



# MacOS (arm64).
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-darwin-arm64 > fabric && chmod +x fabric && . /fabric --version

# MacOS (amd64).
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-darwin-amd64 > fabric && chmod +x fabric && . /fabric --version

# Linux (amd64): curl -L > fabric && chmod +x fabric && ./fabric --version
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-linux-amd64 > fabric && chmod +x fabric && . /fabric --version

# Linux (arm64): curl -L > fabric && chmod +x fabric && .
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-linux-arm64 > fabric && chmod +x fabric && . /fabric --version

So installieren Sie Fabric.Stellen Sie sicher, dass Sie Go installiert haben.und führen Sie dann den folgenden Befehl aus.

# Installieren Sie Fabric direkt aus dem Repo
go install github.com/danielmiessler/fabric@latest

aufstellen

# Führen Sie das Setup aus, um Ihre Verzeichnisse und Schlüssel einzurichten
fabric ---setup

Verwendung Prozess

1. Grundlegende Befehlsverwendung::
   Fabric bietet eine Reihe von Befehlen zur Durchführung verschiedener Aufgaben. Um beispielsweise die wichtigsten Punkte aus einem YouTube-Video zu extrahieren und einen Blogbeitrag zu erstellen, können Sie die folgenden Befehle verwenden:

   yt https://www.youtube.com/watch?v=视频ID | fabric -p extract_wisdom | fabric -p write_essay | fabric -sp translate_cn
   

2. Maßgeschneiderte Modellauswahl::
   Bei jedem Aufruf des Fabrics können Sie die -m um ein anderes Modell auszuwählen. Ändern Sie zum Beispiel das Standardmodell in ein Open-Source-Modell:

   fabric -m nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b: frei
   

3. Häufig gestellte Fragen::
   Wenn Sie Probleme bei der Installation oder Verwendung haben, können Sie die Issues-Seite von GitHub besuchen, um zu sehen, was andere Benutzer sagen, oder um Ihre eigenen Fragen zu stellen.
4. Unterstützung durch die Gemeinschaft und Aufklärungsarbeit::
   Fabric ermutigt seine Nutzer, sich an der Entwicklung neuer Patterns und Funktionen zu beteiligen, und die Nutzer können ihre Beiträge auf GitHub einreichen.

Alle Befehle

Verwendung.
fabric [OPTIONS]

Anwendungsoptionen: -p, --pattern= Wählen Sie ein Muster aus den verfügbaren Mustern aus.
-p, --pattern= Auswahl eines Musters aus den verfügbaren Mustern
-v, --variable= Setzt den Wert der Mustervariable, z.B. -v=#role:expert -v=#points:30
-C, --context= einen Kontext aus den verfügbaren Kontexten auswählen
--session= Wählen Sie eine Sitzung aus den verfügbaren Sitzungen aus
-S, --setup= Führt das Setup für alle rekonfigurierbaren Teile der Struktur aus
-t, --temperature= Temperaturwert festlegen (Standard: 0,7)
-T, --topp= Top-P-Wert setzen (Voreinstellung: 0,9)
-s, --stream= Strom
-P, --presencepenalty= Setzt den Wert für die Anwesenheitsstrafe (Voreinstellung: 0,0)
-r, --raw Verwendet die Standardeinstellungen des Modells, sendet keine Chatoptionen (z. B. Temperatur usw.) und verwendet Benutzerrollen anstelle von Systemrollen, um Muster abzugleichen
-F, --frequencypenalty= legt den Wert für die Häufigkeitsstrafe fest (Standard: 0,0)
-l, --listpatterns= alle Muster auflisten
-L, --listmodels listet alle verfügbaren Modelle auf
-x, --listcontexts Alle Kontexte auflisten
-X, --listsessions Alle Sitzungen auflisten
-U, --updatepatterns Muster aktualisieren
-c, --copy Kopieren in die Zwischenablage
-m, --model= Modell auswählen
-o, --output= In Datei exportieren
--output-session Ausgabe der gesamten Sitzung (einschließlich temporärer Sitzungen) in eine Datei
-n, --latest= Die Anzahl der letzten Modelle auflisten (Standard: 0)
-d, --changeDefaultModel Standardmodell ändern
-y, --youtube= Angabe einer YouTube-Video-"URL", aus der Abschriften und Kommentare entnommen und an den Chat gesendet werden sollen
---transcript um Abschriften von YouTube-Videos zu erfassen und an den Chat zu senden (diese Option wird standardmäßig verwendet)
--comments um Kommentare von YouTube-Videos zu erfassen und an den Chat zu senden
-g, --language= Gibt den Sprachcode für den Chat an, z.B. -g=de -g=zh
-u, --scrape_url= Verwende Jina AI, um Website-URLs in das Markdown-Format zu konvertieren.
-q, --scrape_question= Benutzt Jina AI, um nach Fragen zu suchen.
-e, --seed= Erzeugt den angegebenen Seed für LMM.
-w, --wipecontext= Kontext löschen
-W, --wipesession= Sitzung löschen
-W, --wipecontext= Kontext löschen -W, --wipesession= Sitzung löschen -W, --printcontext= Kontext drucken
--printsession= Sitzung drucken
--readability Konvertiert HTML-Eingaben in eine saubere, lesbare Ansicht.
--dry-run zeigt, was an das Modell gesendet wird, ohne es tatsächlich zu senden
--version gibt die aktuelle Version aus

Hilfe-Optionen.
-h, --help zeigt diese Hilfemeldung an

Empfehlungen für die Praxis

Den Benutzern wird empfohlen, verschiedene Funktionen in der Praxis auszuprobieren, um die Leistungsfähigkeit von Fabric besser zu verstehen. Mit etwas Übung werden Sie in der Lage sein, das Beste aus diesem Tool herauszuholen, um die Produktivität und das Lernen zu verbessern.

Als nächstes sind unsere Anweisungen sehr klarWir verwenden Markdown-Strukturen, um hervorzuheben, was die KI tun soll und in welcher Reihenfolge. Beispiel: https://github.com/danielmiessler/fabric/blob/main/patterns/extract_wisdom/system.md

fabric bietet auch eine Souffleurvorlage, auf die Sie sich beziehen können, um auf einfache Weise hochwertige und stabile Souffleure zu schreiben:.

https://github.com/danielmiessler/fabric/tree/main/patterns/create_pattern

Schließlich verwenden wir fast ausschließlich den Systemteil von Prompt.. Mehr als ein Jahr lang haben wir in diesen Fragen den Kopf in den Sand gesteckt, und wir haben gerade erst die Auswirkungen dieser Vorgehensweise gesehen. Wenn sich die Dinge ändern oder wenn wir Daten sehen, die etwas anderes vermuten lassen, werden wir Anpassungen vornehmen.

Beispiele

Sehen wir uns nun einige der Dinge an, die Sie mit Fabric machen können.

1. Führt den Modus "Zusammenfassen" auf der Grundlage der Eingabe von stdin aus. In diesem Fall ist das der Text des Artikels.

pbpaste | fabric --pattern summarise

2. Führen Sie den Modus analyze_claims mit der Option --stream aus, um sofortige Ergebnisse zu erhalten.

pbpaste | fabric --stream --pattern analyze_claims

3. Führen Sie den extract_wisdom-Modus mit der Option --stream aus, um sofortige Streaming-Ergebnisse aus einem beliebigen Youtube-Video zu erhalten (sehr ähnlich dem ursprünglichen Einführungsvideo).

fabric -y "https://youtube.com/watch?v=uXs-zPc63kM" --stream --pattern extract_wisdom

4. Create Pattern - Sie müssen eine .md-Datei mit dem Muster erstellen und sie unter ~/.config/fabric/patterns/[yourpatternname] speichern.

Kopieren Sie sie einfach heraus und verwenden Sie sie. Wenn Sie nichts Ausgefallenes machen wollen und einfach nur viele tolle Tipps haben möchten, können Sie sich auf der /MusterkatalogUnd beginnen Sie zu erforschen! Alle modularen Stichwörter befinden sich unter diesem Pfad, einfach zu benutzen, ohne Code schreiben zu müssen: es gibt eine system.md in jedem Wortverzeichnis, die

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