PhiData: 메모리, 지식 및 도구로 AI 인텔리전스 구축

일반 소개

PhiData는 지능형 AI 어시스턴트 개발을 위해 설계된 프레임워크입니다. 향상된 메모리, 지식 통합 및 도구 호출 기능을 통해 AI 어시스턴트가 장기적인 대화에 참여하고 정확한 비즈니스 컨텍스트를 제공하며 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. PhiData는 AI 어시스턴트의 지능을 향상시킬 뿐만 아니라 적용 범위를 확장하여 사용자의 요구를 더 정확하게 이해하고 대응할 수 있도록 지원합니다.

 

 

 

 

기능 목록

• 메모리: 채팅 기록 저장 및 장기 대화 유지
• 지식: 비즈니스 컨텍스트를 제공하기 위해 벡터 데이터베이스를 통해 정보를 저장합니다.
• 도구: API를 호출하여 데이터를 가져오고, 이메일을 보내고, 데이터베이스 쿼리를 수행하는 등의 작업을 수행합니다.
• 데이터 분석: 데이터 분석을 위한 SQL, DuckDb 및 기타 도구 사용
• 보고서 생성: 조사 수행 및 보고서 생성
• Q&A: PDF, API 등의 질문에 대한 답변!
• 기사 및 동영상 요약: 기사 및 동영상 콘텐츠를 요약합니다.

 

 

도움말 사용

Phidata 설치

1. https://github.com/phidatahq/phidata
2. 개발 환경에 Python과 pip가 설치되어 있는지 확인하세요.
3. 명령줄 도구에서 다음 명령을 실행하여 Phidata를 설치합니다:

   pip install -U phidata
   

    

환경 구성

1. 환경 변수를 설정하는 경우(예: OpenAI의 API 사용 시) 다음과 같은 설정이 필요합니다.OPENAI_API_KEY::

   export OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
   

 

빠른 시작

웹 검색에 DuckDuckGo를 사용할 수 있는 AI 어시스턴트 만들기

1. 문서 만들기assistant.py::

   from phi.assistant import Assistant
   from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo
   
   assistant = Assistant(tools=[DuckDuckGo()], show_tool_calls=True)
   assistant.print_response("What's happening in France?", markdown=True)
   

2. 라이브러리를 설치하고 어시스턴트를 실행합니다:

   pip install openai duckduckgo-search
   python assistant.py
   

 

재무 데이터를 쿼리할 수 있는 어시스턴트 만들기

1. 문서 만들기finance_assistant.py::

   from phi.assistant import Assistant
   from phi.llm.openai import OpenAIChat
   from phi.tools.yfinance import YFinanceTools
   
   assistant = Assistant(
       llm=OpenAIChat(model="gpt-4o"),
       tools=[YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, company_info=True, company_news=True)],
       show_tool_calls=True,
       markdown=True,
   )
   assistant.print_response("What is the stock price of NVDA")
   assistant.print_response("Write a comparison between NVDA and AMD, use all tools available.")
   

2. 라이브러리를 설치하고 어시스턴트를 실행합니다:

   pip install yfinance
   python finance_assistant.py
   

 

고급 애플리케이션

PhiData는 기본적인 AI 어시스턴트 구축에 적합할 뿐만 아니라 데이터 모델 생성, SQL 데이터 분석, Python 코드 실행 등 다양한 고급 기능도 갖추고 있습니다. 다음은 고급 기능의 몇 가지 예입니다:

Python 코드 작성 및 실행을 위한 헬퍼

1. 문서 만들기python_assistant.py::

   from phi.assistant.python import PythonAssistant
   
   assistant = PythonAssistant()
   assistant.print_response("Write a Python script to calculate the Fibonacci sequence.")
   

2. 라이브러리를 설치하고 어시스턴트를 실행합니다:

   pip install openai
   python python_assistant.py
   

위의 단계를 통해 빠르게 시작하여 PhiData의 강력한 기능을 최대한 활용하는 나만의 지능형 AI 비서를 구축할 수 있습니다.

 

왜 피데이터인가

 

질문:LLM은 조치를 취할 수 있는 배경이 제한되어 있습니다.
솔루션:추억, 지식, 도구를 추가하세요.

메모리:결합하여채팅 기록데이터베이스에 저장되어 LLM이 장기적인 대화에 참여할 수 있습니다.
지식:LLM은 정보를 벡터 데이터베이스에 저장함으로써 다음과 같은 기능을 제공합니다.운영 컨텍스트.
도구:LLM이 API에서 데이터를 추출하거나 이메일을 보내거나 데이터베이스를 쿼리하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다.rig.

기억과 지식이 LLM을 만듭니다.더 스마트해집니다.그리고 도구를 통해자율성.

 

어떻게 작동하나요?

1단계:'어시스턴트' 만들기
2단계:도구(함수), 지식(벡터DB) 및 저장소(데이터베이스) 추가하기
3단계:Streamlit, FastApi 또는 Django로 AI 앱을 빌드하세요!

 

예제

1. 가상 환경 만들기

터미널`을 열고 파이썬 가상 환경을 만듭니다.

python3 -m venv ~/.venvs/aienv
소스 ~/.venvs/aienv/bin/activate

2. 피데이터 설치

pip 설치 -U phidata

3. 어시스턴트 만들기

assistant.py`는 DuckDuckGo를 사용하여 웹을 검색할 수 있는 어시스턴트를 사용하여 파일을 생성합니다.

에서 phi.assistant.import Assistant
phi.tools.duckduckgo에서 DuckDuckGo를 가져옵니다.

어시스턴트 = 어시스턴트(도구=[DuckDuckGo()], show_tool_calls=true)
assistant.print_response("프랑스에서 무슨 일이 일어나고 있나요?", markdown=True)

4. 어시스턴트 실행

기본적으로 도우미 `OpenAI`를 사용합니다. OPENAI_API_KEY`를 설정합니다((다음은 다음과 같습니다.]가져오기).

내보내기 OPENAI_API_KEY=sk-***

오픈아이` & `덕덕고`를 설치합니다.

pip 설치 오픈AI 덕덕고 검색

러닝 어시스턴트

파이썬 어시스턴트.py

 

데모

피데이터로 구축된 다음 AI 애플리케이션을 살펴보세요:

[PDF AIPDF에 있는 질문을 요약하고 답하세요.
[ArXiv AI] ArXiv API를 사용하여 ArXiv 논문에 대한 질문에 답하세요.
[해커뉴스 AI]스토리, 사용자를 요약하고 HackerNews의 최신 뉴스를 공유하세요.