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.

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:
- 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.
- 코드 다운로드
Git을 사용하여 PilottAI 리포지토리를 복제합니다:
git clone https://github.com/anuj0456/pilottai.git
프로젝트 카탈로그로 이동합니다:
cd pilottai
- 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.
- 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
- 엔터프라이즈 문서 처리
문서 처리 인텔리전스로 계약서나 보고서를 분석하여 핵심 용어를 추출하고 효율성을 개선하세요. - 고객 지원 자동화
고객 서비스 인텔리전스를 통해 문의를 처리하고 답변을 생성하며 수작업 부담을 줄일 수 있습니다. - 연구 데이터 분석
리서치 애널리틱스 인텔리전스는 정보를 수집하고 트렌드를 분석하며 학술 및 비즈니스 연구에 적합합니다. - 메일 관리
이메일 인텔리전스 본문은 이메일을 자동으로 분류하고 템플릿을 생성하며 커뮤니케이션 프로세스를 최적화합니다.
QA
- 파일럿AI는 어떤 LLM을 지원하나요?
OpenAI, Anthropic, Google 및 기타 여러 제공업체에 대한 지원은 특정 모델에 대한 설명서를 참조하세요. - 결제해야 하나요?
프레임워크는 무료이지만 LLM 서비스를 이용하려면 API 수수료가 발생할 수 있습니다. - 스마트바디는 어떻게 커스터마이징하나요?
통과(청구서 또는 검사 등)add_agent
메서드를 사용하여 문서 예제에 설명된 대로 역할과 대상을 설정할 수 있습니다. - 런타임 오류가 발생하면 어떻게 하나요?
Python 버전, 종속성 및 네트워크 연결을 확인하거나 GitHub 이슈 페이지를 참조하세요.
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관련 문서
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