OAK : projet open source pour la construction visuelle d'applications corporelles intelligentes

Introduction générale

OAK (Open Agent Kit) est un outil open source qui aide les développeurs à construire, personnaliser et déployer rapidement des intelligences artificielles. Il peut se connecter à n'importe quel grand modèle de langage (LLM), comme ceux d'OpenAI, de Google ou d'Anthropic, et permet également d'ajouter des fonctionnalités par le biais de plugins. Il offre une structure modulaire, des API intuitives et des composants d'interface faciles à utiliser qui permettent aux développeurs de passer rapidement de l'idée à l'environnement de production. Que vous construisiez un assistant intelligent ou que vous développiez des services à la clientèle alimentés par l'IA, OAK offre flexibilité et évolutivité. Le site est animé par la communauté des développeurs, le code est public et les utilisateurs sont libres de le modifier, ce qui le rend adapté à des projets de toutes tailles.

Liste des fonctions

• Prise en charge de connexions LLM arbitraires : compatible avec OpenAI, Google, Anthropic et d'autres modèles, prend également en charge les modèles auto-hébergés.
• Extensions de plugins : ajout de fonctionnalités via des plugins, telles que le traitement de données ou la recherche en temps réel.
• Conception modulaire : les composants sont ajustables pour faciliter la personnalisation des fonctions de l'IA.
• Exécution en un clic : lancez rapidement des applications natives à l'aide de commandes sans configuration complexe.
• Composant d'interface : interface de chat intégrée qui peut être incorporée dans un site web ou une application.
• Open source et transparent : le code est disponible publiquement sur GitHub et peut être modifié ou complété par les utilisateurs.
• Prise en charge de la base de données : l'option PostgreSQL permet de stocker les données de manière plus pratique.
• Communauté : obtenez de l'aide ou partagez vos expériences via Discord.

Utiliser l'aide

OAK est simple et direct, et convient aussi bien à un démarrage rapide qu'à un support de développement approfondi. Vous trouverez ci-dessous des instructions d'installation et d'utilisation détaillées.

Processus d'installation de base

Si vous souhaitez utiliser OAK directement sans modifier le code ou développer des plug-ins, vous pouvez suivre les étapes ci-dessous :

1. lancer une application
   Ouvrez un terminal et entrez la commande :

npx @open-agent-kit/cli run docker

Ceci téléchargera et lancera automatiquement OAK.

2. modèle de configuration
   La ligne de commande vous invitera à sélectionner un modèle (par exemple, OpenAI's GPT-4o) et à saisir la clé API. Remplissez la clé comme demandé, par exempleOPENAI_API_KEY=你的密钥, puis entrez.
3. Accès aux applications
   Après un lancement réussi, ouvrez votre navigateur et tapez :

http://localhost:3000

L'écran de chat OAK s'affiche.

4. test de fonctionnement
   Entrez "Quel jour de la semaine sommes-nous aujourd'hui ?" dans l'interface, si la réponse correcte est renvoyée, l'installation est réussie.

Processus d'installation avancé

Si vous souhaitez modifier le modèle par défaut, ajouter des plugins ou développer de nouvelles fonctionnalités, vous pouvez suivre les étapes ci-dessous :

Créer un projet

1. Générer un projet
   Saisissez-le dans le terminal :

npx @open-agent-kit/cli create project

Cela créera un dossier de projet avec une configuration par défaut.

2. Accès au catalogue
   importationcd 项目名, entrez dans le catalogue du projet.

Configuration de la base de données (facultatif)

1. Exécution de PostgreSQL
   Démarrez la base de données avec Docker et entrez :

docker run --name oak-db 
-e POSTGRES_USER=你的用户名 
-e POSTGRES_PASSWORD=你的密码 
-e POSTGRES_DB=oak 
-p 5432:5432 -d pgvector/pgvector:pg17

l'interchangeabilité你的用户名répondre en chantant你的密码.

2. Configuration des connexions
   Copier le fichier.env.exampleen raison de.env, modifiez le fichier et complétez les informations relatives à la base de données, par exemple :

DATABASE_URL=postgresql://你的用户名:你的密码@localhost:5432/oak?schema=public

Environnement de configuration

1. Obtenir la clé API

• OpenAI : AccèsSite officiel d'OpenAIcréer la clé.
• Google : référenceDocumentation sur les Gémeaux.
• Anthropique : VueDocumentation anthropique.
• XAI : VoirDocument XAI.

2. Générer la clé d'application
   entretienshttps://api.open-agent-kit.com/generate-secret.htmlGénérerAPP_SECRETPar exemple :

APP_SECRET=生成的32位密钥

3. Définition des variables d'environnement
   existent.envRemplir la clé et les autres configurations, par exemple :

APP_URL=http://localhost:5173
OPENAI_API_KEY=你的密钥
APP_SECRET=你的应用密钥

développement local

1. Installation des dépendances
   Entrée :

npm install

2. migration opérationnelle
   Si une base de données est utilisée, exécuter :

npm run generate
npm run migrate:deploy

3. lancer une application
   Entrée :

npm run dev

entretienshttp://localhost:5173pour accéder à l'interface d'administration.

Principales fonctions

Connexion LLM

• Cliquez sur "Paramètres" dans l'interface et sélectionnez un modèle (par exemple Google Gemini).
• Saisissez la clé API et sauvegardez.
• Testez en tapant une question dans la boîte de dialogue, par exemple "Combien de fois 1+1 est-il égal ?

Ajout de plug-ins

• Dans le dossier du projet de l'applicationpluginsajouter le code du plugin (se référer àfichier (informatique)).
• être en mouvementnpm run buildEmballage.
• Redémarrez l'application et le plugin prendra effet automatiquement.

Personnalisation de l'interface

• Dans l'interface d'administration, ajustez les couleurs et les polices.
• faire une copie de<iframe>Code à intégrer dans votre site web.

Fonction en vedette Fonctionnement

Développement modulaire

• La conception modulaire d'OAK vous permet d'ajuster les caractéristiques individuellement, par exemple en changeant la logique du chat.
• Trouver dans le codesrc/modules, modifié si nécessaire.

Déploiement dans le nuage

• Déploiement avec Vercel : Dans le terminal, tapezvercel deploy, suivez les instructions.
• Accéder à l'URL renvoyée après le déploiement.

Ces étapes permettent à OAK d'être clair et opérationnel de l'installation à l'utilisation. Pour plus de détails, voirdocument officiel.

scénario d'application

1. assistant intelligent
   Les utilisateurs peuvent créer des assistants personnels avec OAK pour répondre aux questions ou effectuer des tâches lorsqu'ils sont connectés au LLM.
2. service client
   Les entreprises intègrent OAK dans leurs sites web afin d'automatiser les réponses aux demandes courantes et d'améliorer l'efficacité.
3. Soutien à l'éducation
   Les enseignants utilisent OAK pour créer des outils de réponse aux questions dans lesquels les élèves saisissent des questions et le système leur renvoie les réponses.
4. l'analyse des données
   Développeur plus plugin de données pour analyser les données de l'entreprise et générer des rapports.

QA

1. Quels sont les modèles pris en charge par OAK ?
   Prend en charge OpenAI, Google, Anthropic et d'autres LLM courants, ainsi que les modèles auto-construits.
2. Besoin de connaître la programmation ?
   L'utilisation de base n'est pas nécessaire, il suffit de configurer l'interface. Une base JavaScript est nécessaire pour développer des plugins ou modifier le code.
3. La gestion locale a-t-elle un coût ?
   Totalement gratuit, seuls les déploiements dans le nuage ou les appels d'API peuvent être facturés.
4. Comment mettre à jour OAK ?
   Il suffit de récupérer le dernier code sur GitHub et de relancer la commande d'installation.