Ejemplos de Reflex LLM: una colección de aplicaciones de IA que demuestran la aplicación práctica de grandes modelos lingüísticos

Introducción general

Reflex LLM Examples es un proyecto de código abierto creado por el equipo de desarrollo de Reflex para demostrar aplicaciones reales de Large Language Model (LLM). El proyecto reúne varias aplicaciones de IA construidas sobre Reflex, demostrando casos de uso en el mundo real de Large Language Models de proveedores como Google, Anthropic, OpenAI y otros. Las aplicaciones del proyecto abarcan agentes de IA, implementaciones de Retrieval Augmented Generation (RAG), etc., y su objetivo es proporcionar a los desarrolladores las mejores prácticas para crear soluciones de IA escalables.

Lista de funciones

• Agente de IA: Muestra cómo pueden construirse agentes inteligentes utilizando grandes modelos lingüísticos para manejar una gran variedad de tareas.
• Generación de aumento de la recuperación (RAG)Implementación de técnicas que combinan recuperación y generación para mejorar la precisión y relevancia de los contenidos generados.
• Agentes multimodales de IA: Admite el procesamiento de múltiples formas de entrada, como texto, imágenes, etc.
• Agentes de noticias: una aplicación de IA dedicada al tratamiento y la generación de contenidos informativos.
• PDF interactivoLograr la función de interacción con documentos PDF, soporte para extraer información de PDF y generar contenido.
• Interacciones en GitHub: Muestra cómo interactuar con la plataforma GitHub para automatizar el tratamiento de la información en la base de código.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. proyecto de clonaciónEjecute el siguiente comando en el terminal para clonar el proyecto localmente:

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

2. Vaya al directorio del proyecto: Usocden el directorio del proyecto:

   cd reflex-llm-examples

3. Instalación de dependenciasAsegúrese de que el entorno Python está instalado, ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias del proyecto:

   pip install -r requirements.txt

Normas de uso

Agente de IA

1. Agente de lanzamientoInicia el agente AI ejecutando el siguiente comando en el directorio del proyecto:

   python ai_agent.py

2. Configuración del AgenteModificar el archivo de configuración según sea necesarioconfig.yamlpara adaptarse a los distintos requisitos de las tareas.

Generación de aumento de la recuperación (RAG)

1. Iniciar la aplicación GAREjecute el siguiente comando para iniciar la aplicación RAG:

   python rag_app.py

2. Configuración de la fuente de recuperaciónEspecifique la fuente de recuperación, como una base de datos o API, en el archivo de configuración para mejorar la precisión del contenido generado.

Agentes multimodales de IA

1. Lanzar un agente multimodalEjecuta el siguiente comando para iniciar el agente de IA multimodal:

   python multi_modal_ai_agent.py

2. Introducción de datos multimodalesIntroduzca datos en diversas formas, como texto, imágenes, etc., a través de la API o la interfaz, y el agente los procesará y generará resultados automáticamente.

Agentes de noticias

1. Lanzamiento Agente de prensaEjecute el siguiente comando para iniciar el agente de noticias:

   python news_agent.py

2. Configurar la fuente de noticiasEl agente se encargará automáticamente de capturar y procesar el contenido de las noticias.

PDF interactivo

1. Iniciar aplicación interactiva PDFEjecute el siguiente comando para iniciar la aplicación PDF Interactive:

   python chat_with_pdf_locally.py

2. Cargar archivos PDFCarga archivos PDF a través de la interfaz y la aplicación extraerá y procesará automáticamente la información contenida en ellos.

Interacciones en GitHub

1. Iniciar la aplicación interactiva de GitHubEjecuta el siguiente comando para iniciar la aplicación interactiva de GitHub:

   python chat_with_github.py

2. Configuración de repositorios de GitHub: Especifica el repositorio GitHub en el archivo de configuración y la aplicación procesará automáticamente la información del repositorio.