Tangent: ferramenta interativa de tela de diálogo de IA para criar várias ramificações de diálogo com suporte para mesclar, comparar e excluir ramificações

Introdução geral

O Tangent é uma ferramenta inovadora de tela de diálogo de IA que combina a interação visual do Excalidraw com a flexibilidade do ComfyUI, com foco na criação de uma nova experiência exploratória para conversas LLM (Large Language Model). Diferentemente das interfaces de bate-papo tradicionais, o Tangent transforma os diálogos de IA em experimentos visuais, dando aos usuários a liberdade de ramificar, mesclar e comparar diferentes caminhos de diálogo. Ele oferece suporte a um modelo de implantação local off-line primeiro que depende inteiramente de modelos locais para ser executado e, no momento, é implementado principalmente por meio do Ollama, com planos de expansão para oferecer suporte a mais back-ends. O projeto é de código aberto sob a licença Apache 2.0, incentiva as contribuições da comunidade e fornece uma nova plataforma experimental para a exploração de diálogos de IA.

Lista de funções

• Recuperação e continuação do diálogo: rompendo as restrições contextuais e recuperando perfeitamente os diálogos anteriores
• Sistema de exploração de ramificação: crie ramificações em qualquer nó de diálogo para testar várias direções de diálogo
• Implementação local off-line: é executada inteiramente em um modelo local para proteger a segurança dos dados privados
• Agrupamento dinâmico de tópicos: inferir automaticamente tópicos de conversas e organizá-los em categorias para otimizar a experiência de navegação.
• Compatibilidade de dados de exportação: suporta os formatos de exportação de dados Claude e ChatGPT
• Árvore de diálogo visual: exibição de ramificações de diálogo e processos experimentais em uma estrutura de árvore
• Suporte à API: uma API REST completa está disponível para processar e gerenciar dados de diálogo.
• Rastreamento de status em tempo real: monitore o progresso do processamento do diálogo e o status da tarefa

Usando a Ajuda

1. preparação ambiental

1.1 Instale as dependências necessárias:

• Sussurro.cpp: para processamento de fala

  git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
  cd whisper.cpp
  sh ./models/download-ggml-model.sh base.en
  make

• Ollama: ambiente de tempo de execução do modelo local
  • Visite https://ollama.com/ para fazer o download da versão apropriada para seu sistema
  • Verifique a instalação:ollama --version
  • Faça o download dos modelos necessários:

    ollama pull all-minilm
    ollama pull qwen2.5-coder:7b
    

1.2 Inicie o serviço Ollama:

ollama serve

2. configuração de back-end

2.1 Inicialize o ambiente Python:

cd tangent-api
source my_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2.2 Configure o modelo local:

cd src
python3 app.py --embedding-model "custom-embedding-model" --generation-model "custom-generation-model"

O serviço de back-end será iniciado em http://localhost:5001/api

3. configuração de front-end

cd simplified-ui
npm i
npm start

Acesse http://localhost:3000 para usar a interface

4. descrição do uso das principais funções

4.1 Gerenciamento de diálogo:

• Crie uma nova caixa de diálogo: clique no botão "+" no canto superior direito da tela.
• Diálogo de ramificação: Clique com o botão direito do mouse em qualquer nó de diálogo e selecione "Criar ramificação".
• Mesclar diálogos: arraste e solte diálogos de diferentes ramificações para o nó de destino para mesclá-los.

4.2 Organização de tópicos:

• Agrupamento automático: o sistema analisa automaticamente o conteúdo do diálogo para gerar tags de tópicos
• Filtragem de tópicos: Localize rapidamente conversas relevantes por meio da lista de tópicos à esquerda.
• Rotulagem manual: suporta rótulos e categorias de tópicos personalizados

4.3 Importação e exportação de dados:

• Suporte para importação de registros de diálogo do Claude e do ChatGPT
• Os registros de conversas podem ser exportados para vários formatos
• Fornecer interface de API para automatizar o processamento

5. diretrizes para o uso da API

Principais desfechos:

• POST /api/processProcessamento de dados de diálogo carregados
• OBTER /api/process/status/<task_id>Status do processamento da consulta
• POST /api/chats/saveSalvar dados de diálogo
• OBTER /api/chats/load/<chat_id>Carregamento de diálogos específicos
• OBTER /api/topicsObter a lista de tópicos gerados