PhiData: создание искусственного интеллекта с помощью памяти, знаний и инструментов

Общее введение

PhiData - это фреймворк, предназначенный для разработки интеллектуальных ИИ-ассистентов. Он позволяет ИИ-помощникам вести длительные диалоги, предоставлять точный бизнес-контекст и выполнять различные действия благодаря расширенной памяти, интеграции знаний и возможностям вызова инструментов. PhiData не только повышает интеллектуальность ИИ-помощников, но и расширяет сферу их применения, позволяя им понимать и реагировать на потребности пользователей с большей точностью.

 

 

 

 

Список функций

• Память: храните историю чатов и поддерживайте длительные беседы
• Знания: хранение информации с помощью векторных баз данных для обеспечения бизнес-контекста
• Инструменты: вызов API для получения данных, отправки электронной почты, выполнения запросов к базе данных и т. д.
• Анализ данных: использование SQL, DuckDb и других инструментов для анализа данных
• Подготовка отчетов: проведение исследований и составление отчетов
• Вопросы и ответы: отвечайте на вопросы из PDF-файлов, API и многого другого!
• Резюме статей и видео: краткое изложение содержания статей и видео.

 

 

Использование помощи

Установка Phidata

1. https://github.com/phidatahq/phidata
2. Убедитесь, что в вашей среде разработки установлены Python и pip.
3. Выполните следующую команду в инструменте командной строки, чтобы установить Phidata:

   pip install -U phidata
   

    

Конфигурация среды

1. Установка переменных окружения, например, при использовании API OpenAI, требует установкиOPENAI_API_KEY::

   export OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
   

 

быстрый старт

Создание ИИ-помощника, способного использовать DuckDuckGo для веб-поиска

1. Создание документовassistant.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. Установите библиотеку и запустите Assistant:

   pip install openai duckduckgo-search
   python assistant.py
   

 

Создайте помощника, который может запрашивать финансовые данные

1. Создание документовfinance_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. Установите библиотеку и запустите Assistant:

   pip install yfinance
   python finance_assistant.py
   

 

Расширенные приложения

PhiData подходит не только для создания базовых ИИ-помощников, но и обладает рядом расширенных функций, включая генерацию моделей данных, анализ данных SQL и выполнение кода на Python. Вот несколько примеров расширенных возможностей:

Помощники для написания и выполнения кода на Python

1. Создание документовpython_assistant.py::

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

2. Установите библиотеку и запустите Assistant:

   pip install openai
   python python_assistant.py
   

Выполнив описанные выше действия, вы сможете быстро приступить к работе и создать собственного интеллектуального помощника ИИ, который будет использовать все возможности PhiData.

 

Почему phidata

 

Вопрос:У LLM ограниченные возможности для принятия мер.
Решение:Добавьте воспоминания, знания и инструменты.

Память:сочетаяИстория чатаХранящиеся в базе данных, они позволяют LLM вести долгосрочный диалог.
Знания:Храня информацию в базе данных векторов, LLM обеспечиваетОперативный контекст.
Инструменты:Позволяет LLM получать данные из API, отправлять электронные письма, запрашивать базы данных и т.д.буровая установка.

Память и знания делают LLMУмнее.А инструменты делают ихавтономия.

 

Как это работает?

Шаг 1:Создание `Ассистента`
Шаг 2:Добавление инструментов (функций), знаний (vectordb) и хранения (базы данных)
Шаг 3:Создавайте свои приложения для искусственного интеллекта с помощью Streamlit, FastApi или Django!

 

примеры

1. Создайте виртуальную среду

Откройте `Terminal` и создайте виртуальную среду python.

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

2.Установите phidata

pip install -U phidata

3. Создайте помощника

`assistant.py` создает файл с помощником, который может искать информацию в Интернете с помощью DuckDuckGo.

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

assistant = Assistant(tools=[DuckDuckGo()], show_tool_calls=True)
assistant.print_response("Что происходит во Франции?", markdown=True)

4. Запустите помощника

По умолчанию используйте помощник `OpenAI`. Установите свой `OPENAI_API_KEY` (который вы можете получить из [здесь]Получите один).

export OPENAI_API_KEY=sk-***

Установите `openai` и `duckduckgo`.

pip install openai duckduckgo-search

Ассистент по бегу

python assistant.py

 

демонстрации

Ознакомьтесь со следующими приложениями искусственного интеллекта, созданными с помощью phidata:

[PDF AI]Подведите итоги и ответьте на вопросы в PDF.
[ArXiv AI] используют ArXiv API для ответов на вопросы о статьях ArXiv.
[HackerNews ИИ]Обобщение историй, пользователей и обмен последними новостями с HackerNews.