Bambo: uma estrutura leve e flexível para corpos inteligentes, com configuração simples de funções e ferramentas para lidar com várias cargas de tarefas

Introdução geral

O Bambo é um novo tipo de estrutura de proxy que é mais leve e mais flexível do que as estruturas convencionais e é capaz de lidar com uma ampla variedade de tarefas de carga. O Bambo consegue uma funcionalidade de proxy eficiente definindo todas as ferramentas no catálogo de ferramentas e usando funções personalizadas assíncronas. Os usuários podem definir o modelo e os parâmetros do cliente que precisam chamar no arquivo llm_client.py e, em seguida, criar seus próprios scripts de teste na pasta de exemplos. O objetivo do Bambo é fornecer uma solução de proxy eficiente e flexível para uma variedade de cenários de aplicativos.

Estrutura tradicional do agente: cada função é um agente independente, precisa de um "supervisor" para coordenar o trabalho, a troca de função precisa passar por um processo de transferência complexo, as chamadas do LLM são mais frequentes, o que resulta em baixa velocidade de resposta e fluidez.

O Bambo resolve esse problema por meio da interpretação de papéis. Com base no Bambo, um efeito semelhante ao notebooklm é implementado. Não há TTS no efeito, portanto, você pode adicionar o código correspondente no script de teste, se necessário.

Lista de funções

• Estrutura de proxy leve e flexível
• Manuseio de uma variedade de cargas
• Suporte a funções personalizadas assíncronas
• Definir e invocar o modelo necessário e os parâmetros do cliente
• Criação e execução de scripts de teste
• Suporte a cenários com vários caracteres
• Funções de execução e análise de código

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Armazém de Clonagem:

   git clone https://github.com/LB-Young/Bambo.git
   cd Bambo
   

2. Instale a dependência:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Instale o PyTorch manualmente (se necessário):

   pip3 install torch torchvision torchaudio
   

Instalação e configuração

1. Defina todas as ferramentas no catálogo de ferramentas e certifique-se de que as funções personalizadas sejam assíncronas.
2. Defina o modelo e os parâmetros do cliente para as chamadas necessárias no arquivo llm_client.py.
3. Crie seus próprios scripts de teste na pasta de exemplos, definindo as funções e ferramentas necessárias.
4. Inicialize o objeto Bambo e passe os parâmetros necessários:

   from src.bambo import Bambo
   from src.llm_client import client, model
   from src.tools.code_execute import code_execute
   funções = {
   "finance_expert": "finance_expert", "law_expert".
   
   
   "computer_expert": "computer_expert",
   }
   tools = {}
   bambo = Bambo(client=client, bambo_role=None, roles=roles, tools=tools, agents=None, model=model)
   query = "Sou um estudante do ensino médio e agora quero escolher uma especialização, mas não sei o que escolher. Você poderia me dizer quais são as vantagens e desvantagens de cada uma das três especializações: Finanças, Direito e Ciência da Computação?"
   async for item in bambo.execute(query=query).
   print(item, end="", flush=True)
   

Usando o Bambo

1. Execute a interface Bambo:

   python examples/notebooklm.py
   

2. ou executar o agente em segundo plano:

   nohup python examples/multi_roles.py &> multi_roles.log &
   

3. O menu interativo o guiará pelas seguintes opções:
   • Criar/atualizar o conjunto de dados de treinamento
   • Modelos de treinamento
   • Agentes de execução
   • Executar o fluxo de trabalho completo
   • abortar

configurar

Edite o config.py para personalizá-lo:

• Seleção de modelos
• Hiperparâmetros de treinamento
• Configurações de proxy
• Modelos responsivos
• Filtragem de tarefas

A Bambo oferece uma variedade de maneiras de filtrar as tarefas tratadas:

1. Etiquetagem (automática)
2. Lista negra (manual)

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