PilottAI: Ein Open-Source-Projekt zur Entwicklung von Multi-Intelligenz-Anwendungen für Unternehmen

Allgemeine Einführung

PilottAI ist ein Open-Source-Python-Framework, das auf GitHub gehostet und vom Entwickler anuj0456 erstellt wurde. Es konzentriert sich darauf, Benutzern beim Aufbau von Multi-Intelligenz-Systemen der Unternehmensklasse zu helfen, unterstützt die Integration von großen Sprachmodellen (LLM), bietet Aufgabenplanung, dynamische Erweiterung und Fehlertoleranz-Mechanismus und andere Funktionen.Das Ziel von PilottAI ist es, Entwicklern die Verwendung von einfachem Code zu ermöglichen, um skalierbare KI-Anwendungen zu erstellen, wie z. B. die automatische Verarbeitung von Dokumenten, die Verwaltung von Kundendienst oder die Analyse von Daten. Es ist völlig kostenlos, mit offenem Code für Programmierer und Unternehmensanwender. Die offizielle Dokumentation ist ausführlich, das Framework unterstützt Python 3.10+ und ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Funktionsliste

• Hierarchisches intelligentes KörpersystemUnterstützt die Arbeitsteilung zwischen der Intelligenz des Managers und der Intelligenz des Arbeiters und die intelligente Zuweisung von Aufgaben.
• Integration großer SprachmodelleKompatibel mit OpenAI, Anthropic, Google und vielen anderen LLM-Anbietern.
• dynamische ErweiterungAutomatisches Anpassen der Anzahl der Intelligenzen an die Anzahl der Aufgaben.
• FehlertoleranzmechanismusAutomatische Wiederherstellung im Falle von Systemfehlern, um einen stabilen Betrieb zu gewährleisten.
• LastausgleichRationalisierung der Aufgabenverteilung, um eine Überlastung zu vermeiden.
• Planen von AufgabenUnterstützung für mehrstufige Arbeitsabläufe wie Extraktion, Analyse und Zusammenfassung.
• Engagierte IntelligenzIntegrierte Intelligenz für Kundenservice, Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Management sowie Recherche und Analyse.
• Erweiterte SpeicherverwaltungSpeichern von Aufgabenkontexten zur Unterstützung des semantischen Abrufs.
• Werkzeug-UnterstützungIntegrierte Dokumentenverarbeitung, WebSocket und Anpassungswerkzeuge.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

PilottAI benötigt eine Python-Umgebung, um zu laufen. Hier sind die detaillierten Schritte:

1. Überprüfen der Python-Version
   Stellen Sie sicher, dass Python 3.10 oder höher installiert ist. Geben Sie in das Terminal ein:

python --version

Wenn Sie eine niedrigere Version als 3.10 haben, laden Sie sie von der Python-Website herunter und installieren Sie sie.

2. Code herunterladen
   Klonen Sie das PilottAI-Repository mit Git:

git clone https://github.com/anuj0456/pilottai.git

Rufen Sie den Projektkatalog auf:

cd pilottai

3. Installation von Abhängigkeiten
   Läuft im Terminal:

pip install pilott

Dadurch werden alle erforderlichen Bibliotheken automatisch installiert. Wenn Sie sie manuell installieren müssen, gehören zu den Kernabhängigkeiten asyncio und LLM-bezogene Bibliotheken, wie in der offiziellen Dokumentation beschrieben.

4. Überprüfen der Installation
   Führen Sie den Testcode aus:

python -m pilott.test

Wenn keine Fehlermeldungen angezeigt werden, war die Installation erfolgreich.

Verwendung der wichtigsten Funktionen

1. das System konfigurieren und starten

PilottAI muss mit LLMs und Intelligenzen konfiguriert werden, um zu funktionieren. Beispiel-Code:

from pilott import Pilott
from pilott.core import AgentConfig, AgentRole, LLMConfig
# 配置 LLM
llm_config = LLMConfig(
model_name="gpt-4",
provider="openai",
api_key="your-api-key"  # 替换为你的 API 密钥
)
# 配置智能体
config = AgentConfig(
role="processor",
role_type=AgentRole.WORKER,
goal="高效处理文档",
description="文档处理工作者",
max_queue_size=100
)
async def main():
# 初始化系统
pilott = Pilott(name="DocumentProcessor")
await pilott.start()
# 添加智能体
agent = await pilott.add_agent(
agent_type="processor",
config=config,
llm_config=llm_config
)
# 停止系统
await pilott.stop()
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())

• Anweisungen: Ersatz api_key für den Schlüssel, den Sie von Plattformen wie OpenAI erhalten. Wenn es ausgeführt wird, startet das System eine intelligente Dokumentenverarbeitung.

2. die Verarbeitung von PDF-Dokumenten

Die Dokumentenverarbeitung von PilottAI ist sehr leistungsfähig. Arbeitsschritte:

• Platzieren Sie eine PDF-Datei (z.B. report.pdf) in den Projektkatalog.
• Führen Sie den folgenden Code aus:

  async def process_pdf():
  result = await pilott.execute_task({
  "type": "process_pdf",
  "file_path": "report.pdf"
  })
  print("处理结果:", result)
  

• Das System extrahiert den Inhalt der Datei und gibt das Ergebnis zurück.

3. die Schaffung von spezialisierten Intelligenzen

PilottAI bietet eine breite Palette an vorprogrammierten Intelligenzen, wie z.B. die Research Analytics Intelligence:

• Hinzufügen von Intelligentsia:

  researcher = await pilott.add_agent(
  agent_type="researcher",
  config=AgentConfig(
  role="researcher",
  goal="分析数据并生成报告",
  description="研究分析助手"
  ),
  llm_config=llm_config
  )
  

• Intelligenz nutzen, um Aufgaben zu erfüllen:

  result = await pilott.execute_task({
  "type": "analyze_data",
  "data": "市场销售数据"
  })
  print("分析结果:", result)
  

4. den Lastausgleich und die Fehlertoleranz konfigurieren

• LastausgleichLegt das Prüfintervall und die Überlastschwelle fest:

  from pilott.core import LoadBalancerConfig
  config = LoadBalancerConfig(
  check_interval=30,  # 每30秒检查一次
  overload_threshold=0.8  # 80%负载视为过载
  )
  

• FehlertoleranzmechanismusLegen Sie die Anzahl der Wiederherstellungen und den Heartbeat-Timeout fest:

  from pilott.core import FaultToleranceConfig
  config = FaultToleranceConfig(
  recovery_attempts=3,  # 尝试恢复3次
  heartbeat_timeout=60  # 60秒无响应视为故障
  )
  

caveat

• NetzanforderungNetworking ist erforderlich, um LLM zu verwenden, um sicherzustellen, dass der API-Schlüssel gültig ist.
• Hinweis auf die DokumentationFür eine detaillierte Konfiguration siehe offizielles Dokument.
• Komponenten während der Prüfung anpassenÜberprüfen Sie die Terminalprotokolle, wenn etwas schief läuft, oder besuchen Sie GitHub, um einen Fehler zu melden.

Anwendungsszenario

1. Verarbeitung von Unternehmensdokumenten
   Analysieren Sie Verträge oder Berichte mit Document Processing Intelligence, um Schlüsselbegriffe zu extrahieren und die Effizienz zu verbessern.
2. Automatisierung der Kundenbetreuung
   Intelligente Kundendienste können Anfragen bearbeiten, Antworten generieren und den manuellen Aufwand verringern.
3. Analyse der Forschungsdaten
   Research Analytics Intelligence sammelt Informationen und analysiert Trends und eignet sich daher für die akademische und geschäftliche Forschung.
4. Postverwaltung
   Email Intelligence Body sortiert E-Mails automatisch, erstellt Vorlagen und optimiert den Kommunikationsprozess.

QA

1. Welche LLMs werden von PilottAI unterstützt?
   Unterstützung für OpenAI, Anthropic, Google und viele andere Anbieter, siehe Dokumentation für spezifische Modelle.
2. Muss ich bezahlen?
   Der Rahmen ist kostenlos, aber es kann eine API-Gebühr für die Nutzung des LLM-Dienstes anfallen.
3. Wie kann ich meinen Smartbody individuell gestalten?
   passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.) add_agent Methode, um Rollen und Ziele einzurichten, wie im Dokumentationsbeispiel beschrieben.
4. Was ist, wenn ich einen Laufzeitfehler erhalte?
   Überprüfen Sie die Python-Version, die Abhängigkeiten und die Netzwerkverbindung oder schauen Sie auf der GitHub-Seite nach.