PhiData：构建拥有记忆、知识和工具的人工智能助手

综合介绍

PhiData是一个专为开发智能AI助手而设计的框架。它通过增强记忆、知识整合和工具调用能力，使AI助手能够进行长期对话、提供精准的业务上下文，并执行各种操作。PhiData不仅提升了AI助手的智能水平，还扩展了其应用范围，使其能够更加精准地理解和响应用户需求。

功能列表

• 记忆：存储聊天历史，维持长期对话
• 知识：通过向量数据库存储信息，提供业务上下文
• 工具：调用API获取数据、发送电子邮件、执行数据库查询等
• 数据分析：使用SQL、DuckDb等工具进行数据分析
• 报告生成：进行研究并生成报告
• 问答：从PDF、API等来源回答问题
• 文章和视频摘要：总结文章和视频内容

使用帮助

安装Phidata

1. https://github.com/phidatahq/phidata
2. 确保你的开发环境中已经安装了Python和pip。
3. 在命令行工具中执行以下命令来安装Phidata：

   pip install -U phidata
   

    

环境配置

1. 设置环境变量，例如使用OpenAI的API时需要设置OPENAI_API_KEY：

   export OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
   

快速入门

创建一个能够使用DuckDuckGo进行网络搜索的AI助手

1. 创建文件assistant.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. 安装库并运行Assistant：

   pip install openai duckduckgo-search
   python assistant.py
   

创建一个可以查询财务数据的助手

1. 创建文件finance_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. 安装库并运行Assistant：

   pip install yfinance
   python finance_assistant.py
   

高级应用

PhiData不仅适用于构建基础的AI助手，还拥有一系列高级功能，包括数据模型生成、SQL数据分析、以及Python代码执行等。以下是一些高级功能的示例：

编写和运行Python代码的助手

1. 创建文件python_assistant.py：

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

2. 安装库并运行Assistant：

   pip install openai
   python python_assistant.py
   

通过上述步骤，你可以快速上手并构建自己的智能AI助手，充分利用PhiData的强大功能。

为什么选择phidata

问题：LLM的背景有限，无法采取行动。
解决方案：添加记忆、知识和工具。

记忆：通过将聊天历史记录存储在数据库中，使LLM能够进行长期对话。
知识：通过将信息存储在向量数据库中，为LLM提供业务背景。
工具：使LLM能够采取从 API 提取数据、发送电子邮件或查询数据库等操作。

记忆和知识使法学硕士更加聪明，而工具使他们具有自主性。

怎么运行的

第 1 步：创建一个`Assistant`
步骤2：添加工具（功能）、知识（vectordb）和存储（数据库）
第 3 步：使用 Streamlit、FastApi 或 Django 构建您的 AI 应用程序

例子

1.创建虚拟环境

打开`Terminal`并创建一个python虚拟环境。

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

2.安装phidata

pip install -U phidata

3.创建助理

`assistant.py`使用可以使用 DuckDuckGo 搜索网络的助手创建一个文件。

from phi.assistant import Assistant
from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo

assistant = Assistant(tools=[DuckDuckGo()], show_tool_calls=True)
assistant.print_response("Whats happening in France?", markdown=True)

4.运行助手

默认情况下使用助手`OpenAI`。设置你的`OPENAI_API_KEY`（你可以从[这里]得到一个）。

export OPENAI_API_KEY=sk-***

安装`openai`＆`duckduckgo`

pip install openai duckduckgo-search

运行助手

python assistant.py

演示

查看以下使用 phidata 构建的 AI 应用程序：

[PDF AI]总结并回答 PDF 中的问题。
[ArXiv AI]使用 ArXiv API 回答有关 ArXiv 论文的问题。
[HackerNews AI]总结故事、用户并分享 HackerNews 的最新动态。

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