파일럿AI: 엔터프라이즈급 다중 인텔리전스 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 프로젝트

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일반 소개

PilottAI는 GitHub에서 호스팅되고 개발자 anuj0456이 만든 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 사용자가 엔터프라이즈급 다중 지능 시스템을 구축하고, 대규모 언어 모델(LLM) 통합을 지원하며, 작업 스케줄링, 동적 확장 및 장애 허용 메커니즘 및 기타 기능을 제공하는 데 중점을 두고 있으며, 개발자가 간단한 코드를 사용하여 문서 자동 처리, 고객 서비스 관리 또는 데이터 분석과 같은 확장 가능한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 것이 PilottAI의 목표입니다. 프로그래머와 기업 사용자를 위한 오픈 코드와 함께 완전 무료입니다. 공식 문서에 자세한 설명이 나와 있으며, 이 프레임워크는 Python 3.10 이상을 지원하며 MIT 라이선스에 따라 출시됩니다.

PilottAI:构建企业级多智能体应用的开源项目

 

기능 목록

  • 계층적 지능형 바디 시스템관리자와 작업자 간의 지능적 분업과 지능적인 작업 할당을 지원합니다.
  • 대규모 언어 모델 통합OpenAI, Anthropic, Google 및 기타 여러 LLM 제공업체와 호환됩니다.
  • 동적 확장: 작업량에 따라 지능의 수를 자동으로 조정합니다.
  • 오류 허용 메커니즘시스템 오류 발생 시 자동 복구 기능으로 안정적인 작동을 보장합니다.
  • 로드 밸런싱과부하를 피하기 위해 작업 분산을 합리화합니다.
  • 작업 예약추출, 분석 및 요약과 같은 다단계 워크플로우를 지원합니다.
  • 전담 인텔리전스고객 서비스, 문서 처리, 이메일 관리, 연구 및 분석을 위한 인텔리전스가 내장되어 있습니다.
  • 고급 메모리 관리작업 컨텍스트를 저장하여 시맨틱 검색을 지원합니다.
  • 도구 지원통합 문서 처리, 웹소켓 및 사용자 지정 도구.

 

도움말 사용

설치 프로세스

PilottAI를 실행하려면 Python 환경이 필요합니다. 자세한 단계는 다음과 같습니다:

  1. Python 버전 확인
    Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인합니다. 터미널에 입력합니다:
python --version

3.10 미만 버전을 사용 중인 경우 Python 웹사이트에서 다운로드하여 설치하세요.

  1. 코드 다운로드
    Git을 사용하여 PilottAI 리포지토리를 복제합니다:
git clone https://github.com/anuj0456/pilottai.git

프로젝트 카탈로그로 이동합니다:

cd pilottai
  1. 종속성 설치
    터미널에서 실행됩니다:
pip install pilott

그러면 필요한 모든 라이브러리가 자동으로 설치됩니다. 수동 설치가 필요한 경우 핵심 종속성은 다음과 같습니다. asyncio 및 LLM 관련 라이브러리를 공식 문서에 설명되어 있습니다.

  1. 설치 확인
    테스트 코드를 실행합니다:
python -m pilott.test

오류 메시지가 없으면 설치에 성공한 것입니다.

주요 기능 사용 방법

1. 시스템 구성 및 부팅

PilottAI가 작동하려면 LLM 및 인텔리전스로 구성해야 합니다. 예제 코드:

from pilott import Pilott
from pilott.core import AgentConfig, AgentRole, LLMConfig
# 配置 LLM
llm_config = LLMConfig(
model_name="gpt-4",
provider="openai",
api_key="your-api-key"  # 替换为你的 API 密钥
)
# 配置智能体
config = AgentConfig(
role="processor",
role_type=AgentRole.WORKER,
goal="高效处理文档",
description="文档处理工作者",
max_queue_size=100
)
async def main():
# 初始化系统
pilott = Pilott(name="DocumentProcessor")
await pilott.start()
# 添加智能体
agent = await pilott.add_agent(
agent_type="processor",
config=config,
llm_config=llm_config
)
# 停止系统
await pilott.stop()
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
  • 지침: 교체 api_key 를 입력하면 OpenAI와 같은 플랫폼에서 얻은 키를 사용할 수 있습니다. 실행하면 시스템이 문서 처리 인텔리전스를 시작합니다.

2. PDF 문서 처리

파일럿AI의 문서 처리 기능은 매우 강력합니다. 작업 단계:

  • PDF 파일을 변환하려면(예 report.pdf)를 프로젝트 카탈로그에 추가합니다.
  • 다음 코드를 실행합니다:
    async def process_pdf():
    result = await pilott.execute_task({
    "type": "process_pdf",
    "file_path": "report.pdf"
    })
    print("处理结果:", result)
    
  • 시스템이 파일의 내용을 추출하여 결과를 반환합니다.

3. 전문화된 인텔리전스 생성

PilottAI는 리서치 분석 인텔리전스 등 사전 프로그래밍된 다양한 인텔리전스를 제공합니다:

  • 인텔리전트 추가:
    researcher = await pilott.add_agent(
    agent_type="researcher",
    config=AgentConfig(
    role="researcher",
    goal="分析数据并生成报告",
    description="研究分析助手"
    ),
    llm_config=llm_config
    )
    
  • 인텔리전스를 사용하여 작업을 수행하세요:
    result = await pilott.execute_task({
    "type": "analyze_data",
    "data": "市场销售数据"
    })
    print("分析结果:", result)
    

4. 로드 밸런싱 및 내결함성 구성하기

  • 로드 밸런싱검사 간격 및 과부하 임계값을 설정합니다:
    from pilott.core import LoadBalancerConfig
    config = LoadBalancerConfig(
    check_interval=30,  # 每30秒检查一次
    overload_threshold=0.8  # 80%负载视为过载
    )
    
  • 오류 허용 메커니즘복구 횟수 및 하트비트 타임아웃을 설정합니다:
    from pilott.core import FaultToleranceConfig
    config = FaultToleranceConfig(
    recovery_attempts=3,  # 尝试恢复3次
    heartbeat_timeout=60  # 60秒无响应视为故障
    )
    

주의

  • 네트워크 요구 사항API 키가 유효한지 확인하기 위해 LLM을 사용하려면 네트워킹이 필요합니다.
  • 문서 참조자세한 구성은 다음을 참조하세요. 공식 문서.
  • 테스트 중 구성 요소 조정문제가 발생하면 터미널 로그를 확인하거나 GitHub를 방문하여 이슈를 제출하세요.

 

애플리케이션 시나리오

  1. 엔터프라이즈 문서 처리
    문서 처리 인텔리전스로 계약서나 보고서를 분석하여 핵심 용어를 추출하고 효율성을 개선하세요.
  2. 고객 지원 자동화
    고객 서비스 인텔리전스를 통해 문의를 처리하고 답변을 생성하며 수작업 부담을 줄일 수 있습니다.
  3. 연구 데이터 분석
    리서치 애널리틱스 인텔리전스는 정보를 수집하고 트렌드를 분석하며 학술 및 비즈니스 연구에 적합합니다.
  4. 메일 관리
    이메일 인텔리전스 본문은 이메일을 자동으로 분류하고 템플릿을 생성하며 커뮤니케이션 프로세스를 최적화합니다.

 

QA

  1. 파일럿AI는 어떤 LLM을 지원하나요?
    OpenAI, Anthropic, Google 및 기타 여러 제공업체에 대한 지원은 특정 모델에 대한 설명서를 참조하세요.
  2. 결제해야 하나요?
    프레임워크는 무료이지만 LLM 서비스를 이용하려면 API 수수료가 발생할 수 있습니다.
  3. 스마트바디는 어떻게 커스터마이징하나요?
    통과(청구서 또는 검사 등) add_agent 메서드를 사용하여 문서 예제에 설명된 대로 역할과 대상을 설정할 수 있습니다.
  4. 런타임 오류가 발생하면 어떻게 하나요?
    Python 버전, 종속성 및 네트워크 연결을 확인하거나 GitHub 이슈 페이지를 참조하세요.
© 저작권 정책

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