Exemplos do Reflex LLM: uma coleção de aplicativos de IA que demonstram a aplicação prática de grandes modelos de linguagem

Introdução geral

O Reflex LLM Examples é um projeto de código aberto criado pela equipe de desenvolvimento do Reflex para demonstrar aplicações reais do Large Language Model (LLM). O projeto reúne vários aplicativos de IA criados no Reflex, apresentando casos de uso reais de modelos de linguagem grande de fornecedores como Google, Anthropic, OpenAI e outros. Os aplicativos do projeto abrangem agentes de IA, implementações de Retrieval Augmented Generation (RAG) e muito mais, e têm como objetivo fornecer aos desenvolvedores as práticas recomendadas para a criação de soluções de IA dimensionáveis.

Lista de funções

• Agente de IAMostra como os agentes inteligentes podem ser criados usando grandes modelos de linguagem para lidar com uma variedade de tarefas.
• Geração de aumento de recuperação (RAG)Implementação de técnicas que combinam recuperação e geração para melhorar a precisão e a relevância do conteúdo gerado.
• Agentes de IA multimodalSuporte ao processamento de vários formulários de entrada, como texto, imagens, etc.
• Agentes de notícias: um aplicativo de IA dedicado ao processamento e à geração de conteúdo de notícias.
• PDF interativoImplementado com a função de interação de documentos PDF, suporte para extração de informações de PDF e geração de conteúdo.
• Interações do GitHubMostra como interagir com a plataforma GitHub para automatizar o processamento de informações na base de código.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. projeto de clonagemExecute o seguinte comando no terminal para clonar o projeto localmente:

   git clone https://github.com/reflex-dev/reflex-llm-examples.git

2. Vá para o diretório do projeto: Usocdno diretório do projeto:

   cd reflex-llm-examples

3. Instalação de dependênciasVerifique se o ambiente Python está instalado e execute o seguinte comando para instalar as dependências do projeto:

   pip install -r requirements.txt

Diretrizes para uso

Agente de IA

1. Agente de lançamentoInicie o agente de IA executando o seguinte comando no diretório do projeto:

   python ai_agent.py

2. Configuração do agenteModifique o arquivo de configuração conforme necessárioconfig.yamlpara se adaptar a diferentes requisitos de missão.

Geração de aumento de recuperação (RAG)

1. Iniciando o aplicativo RAGExecute o seguinte comando para iniciar o aplicativo RAG:

   python rag_app.py

2. Configuração da fonte de recuperaçãoEspecifique a fonte de recuperação, como um banco de dados ou API, no arquivo de configuração para melhorar a precisão do conteúdo gerado.

Agentes de IA multimodal

1. Lançamento de um agente multimodalExecute o seguinte comando para iniciar o agente de IA multimodal:

   python multi_modal_ai_agent.py

2. Dados multimodais de entradaDados: insira dados em vários formatos, como texto, imagens etc., por meio da API ou da interface, e o agente processará e gerará resultados automaticamente.

Agentes de notícias

1. Lançamento da assessoria de imprensaExecute o seguinte comando para iniciar o agente de notícias:

   python news_agent.py

2. Configurar o Feed de notíciasEspecifique o feed de notícias no arquivo de configuração para que o agente capture e processe automaticamente o conteúdo das notícias.

PDF interativo

1. Iniciar aplicativo interativo em PDFExecute o seguinte comando para iniciar o aplicativo PDF Interactive:

   python chat_with_pdf_locally.py

2. Carregar arquivos PDFCarregar arquivos PDF por meio da interface e o aplicativo extrairá e processará automaticamente as informações contidas neles.

Interações do GitHub

1. Iniciando o aplicativo interativo do GitHubExecute o seguinte comando para iniciar o aplicativo interativo do GitHub:

   python chat_with_github.py

2. Configuração dos repositórios do GitHubEspecifique o repositório do GitHub no arquivo de configuração e o aplicativo processará automaticamente as informações no repositório.