Reflex LLM Examples: eine Sammlung von KI-Anwendungen, die praktische Anwendungen von großen Sprachmodellen demonstrieren

Allgemeine Einführung

Reflex LLM Examples ist ein Open-Source-Projekt, das vom Reflex-Entwicklungsteam ins Leben gerufen wurde, um reale Anwendungen des Large Language Model (LLM) zu demonstrieren. Das Projekt bringt mehrere KI-Anwendungen zusammen, die auf Reflex aufbauen und reale Anwendungsfälle von Large Language Models von Anbietern wie Google, Anthropic, OpenAI und anderen demonstrieren. Die Anwendungen im Projekt umfassen KI-Agenten, Retrieval Augmented Generation (RAG)-Implementierungen und mehr, und zielen darauf ab, Entwicklern Best Practices für den Aufbau skalierbarer KI-Lösungen zu vermitteln.

Funktionsliste

• AI-AgentZeigt, wie intelligente Agenten mit Hilfe großer Sprachmodelle gebaut werden können, um eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen.
• Retrieval Augmentation Generation (RAG)Implementierung von Techniken, die Abfrage und Generierung kombinieren, um die Genauigkeit und Relevanz der generierten Inhalte zu verbessern.
• Multimodale AI-AgentenUnterstützt die Verarbeitung mehrerer Eingabeformulare, wie Text, Bilder usw.
• Nachrichtenagentureneine KI-Anwendung zur Verarbeitung und Erstellung von Nachrichteninhalten.
• PDF InteraktivErmöglicht die Interaktion mit PDF-Dokumenten, unterstützt das Extrahieren von Informationen aus PDF und generiert Inhalte.
• GitHub-InteraktionenZeigt, wie man mit der GitHub-Plattform interagiert, um die Verarbeitung von Informationen in der Codebasis zu automatisieren.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Klonprojekt: Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um das Projekt lokal zu klonen:

   git clone https://github.com/reflex-dev/reflex-llm-examples.git

2. Wechseln Sie in das Projektverzeichnis: VerwendungcdBefehl in das Projektverzeichnis:

   cd reflex-llm-examples

3. Installation von Abhängigkeiten: Stellen Sie sicher, dass die Python-Umgebung installiert ist, und führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Projektabhängigkeiten zu installieren:

   pip install -r anforderungen.txt

Richtlinien für die Verwendung

AI-Agent

1. Launch AgentStarten Sie den AI-Agenten, indem Sie den folgenden Befehl im Projektverzeichnis ausführen:

   python ai_agent.py

2. Konfigurieren des Agenten: Ändern Sie die Konfigurationsdatei nach Bedarf.config.yamlum sich an unterschiedliche Missionsanforderungen anpassen zu können.

Retrieval Augmentation Generation (RAG)

1. Starten der RAG-Anwendung: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die RAG-Anwendung zu starten:

   python rag_app.py

2. Konfigurieren der AbrufquelleDie Abrufquelle, z. B. eine Datenbank oder API, in der Konfigurationsdatei angeben, um die Genauigkeit des generierten Inhalts zu verbessern.

Multimodale AI-Agenten

1. Einführung eines multimodalen Agenten: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den multimodalen KI-Agenten zu starten:

   python multi_modal_ai_agent.py

2. Eingabe multimodaler DatenEingabe von Daten in verschiedenen Formen, z. B. Text, Bilder usw., über die API oder die Schnittstelle, und der Agent verarbeitet und generiert automatisch Ergebnisse.

Nachrichtenagenturen

1. Presseagent starten: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den News-Agenten zu starten:

   python news_agent.py

2. News Feed konfigurierenNewsfeed: Geben Sie den Newsfeed in der Konfigurationsdatei an, und der Agent wird die Nachrichteninhalte automatisch erfassen und verarbeiten.

PDF Interaktiv

1. Interaktive PDF-Anwendung starten: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Anwendung PDF Interactive zu starten:

   python chat_mit_pdf_örtlich.py

2. Hochladen von PDF-DateienLaden Sie PDF-Dateien über die Schnittstelle hoch, und die Anwendung wird die darin enthaltenen Informationen automatisch extrahieren und verarbeiten.

GitHub-Interaktionen

1. Starten der interaktiven GitHub-Anwendung: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die interaktive Anwendung von GitHub zu starten:

   python chat_mit_github.py

2. Konfigurieren von GitHub-RepositoriesGitHub-Repository: Geben Sie das GitHub-Repository in der Konfigurationsdatei an und die Anwendung wird die Informationen im Repository automatisch verarbeiten.