Reflex LLM Examples : une collection d'applications d'intelligence artificielle démontrant l'application pratique de grands modèles de langage.

Introduction générale

Reflex LLM Examples est un projet open source créé par l'équipe de développement de Reflex pour démontrer les applications réelles du Grand Modèle de Langage (LLM). Le projet rassemble plusieurs applications d'IA construites sur Reflex, démontrant des cas d'utilisation réels de grands modèles de langage de fournisseurs tels que Google, Anthropic, OpenAI, et d'autres. Les applications du projet couvrent les agents d'IA, les implémentations de Retrieval Augmented Generation (RAG), et plus encore, et visent à fournir aux développeurs les meilleures pratiques pour construire des solutions d'IA évolutives.

Liste des fonctions

• Agent AILe site montre comment des agents intelligents peuvent être construits à l'aide de grands modèles de langage afin de gérer une variété de tâches.
• Génération d'augmentation de la recherche (RAG)Le contenu généré : permet des techniques qui combinent la recherche et la génération afin d'améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu généré.
• Agents d'intelligence artificielle multimodauxLe système de gestion de l'information : il permet de traiter plusieurs formes d'entrée, telles que le texte, les images, etc.
• Agents d'information: une application d'IA dédiée au traitement et à la génération de contenus d'information.
• PDF interactifLes fonctions d'interaction avec les documents PDF, d'extraction d'informations à partir de PDF et de génération de contenu.
• Interactions avec GitHub: Montre comment interagir avec la plateforme GitHub pour automatiser le traitement de l'information dans la base de code.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. projet de clonageLe projet doit être cloné localement : Exécutez la commande suivante dans le terminal pour cloner le projet localement :

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

2. Aller dans le répertoire du projet: Utilisationcddans le répertoire du projet :

   cd reflex-llm-examples

3. Installation des dépendancesPour ce faire, vous devez vous assurer que l'environnement Python est installé et exécuter la commande suivante afin d'installer les dépendances du projet :

   pip install -r requirements.txt

Lignes directrices pour l'utilisation

Agent AI

1. Agent de lancementDémarrer l'agent AI en exécutant la commande suivante dans le répertoire du projet :

   python ai_agent.py

2. Configuration de l'agentModifier le fichier de configuration si nécessaireconfig.yamlafin de s'adapter aux différentes exigences de la mission.

Génération d'augmentation de la recherche (RAG)

1. Lancement de l'application RAGLancement de l'application RAG : Exécutez la commande suivante pour lancer l'application RAG :

   python rag_app.py

2. Configuration de la source d'extraction: Spécifiez la source d'extraction, telle qu'une base de données ou une API, dans le fichier de configuration afin d'améliorer la précision du contenu généré.

Agents d'intelligence artificielle multimodaux

1. Lancement d'un agent multimodalL'agent d'intelligence artificielle multimodal : Exécutez la commande suivante pour démarrer l'agent d'intelligence artificielle multimodal :

   python multi_modal_ai_agent.py

2. Entrée de données multimodalesL'agent traite automatiquement les données et génère des résultats, en entrant des données sous diverses formes (texte, images, etc.) via l'API ou l'interface.

Agents d'information

1. Agent de presse pour le lancementL'agent d'information : Exécutez la commande suivante pour démarrer l'agent d'information :

   python news_agent.py

2. Configurer le fil d'actualitéL'agent récupérera et traitera automatiquement le contenu des nouvelles en spécifiant le fil d'actualité dans le fichier de configuration.

PDF interactif

1. Lancer une application interactive PDFLancement de l'application PDF Interactive : Exécutez la commande suivante pour lancer l'application PDF Interactive :

   python chat_with_pdf_locally.py

2. Télécharger des fichiers PDFL'application extrait et traite automatiquement les informations contenues dans les fichiers PDF téléchargés via l'interface.

Interactions avec GitHub

1. Lancement de l'application interactive GitHubLancement de l'application interactive GitHub : Exécutez la commande suivante pour lancer l'application interactive GitHub :

   python chat_with_github.py

2. Configuration des dépôts GitHubL'application traitera automatiquement les informations contenues dans le dépôt GitHub.