PilottAI: проект с открытым исходным кодом для создания мультиинтеллектуальных приложений корпоративного уровня

Общее введение

PilottAI - это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, размещенный на GitHub и созданный разработчиком anuj0456. Он ориентирован на помощь пользователям в создании мультиинтеллектуальных систем корпоративного класса, поддерживает интеграцию больших языковых моделей (LLM), обеспечивает планирование задач, динамическое расширение, механизм отказоустойчивости и другие возможности. Цель PilottAI - позволить разработчикам использовать простой код для создания масштабируемых приложений ИИ, таких как автоматизированная обработка документов, управление обслуживанием клиентов или анализ данных. Он полностью бесплатный, с открытым кодом для программистов и корпоративных пользователей. Официальная документация подробно описана, фреймворк поддерживает Python 3.10+ и выпущен под лицензией MIT.

Список функций

• Иерархическая интеллектуальная система тела: Поддерживает разделение труда между интеллектом менеджера и интеллектом работника и интеллектуальное распределение задач.
• Интеграция больших языковых моделей: Совместимость с OpenAI, Anthropic, Google и многими другими провайдерами LLM.
• динамическое расширение: Автоматически регулирует количество интеллектов в зависимости от количества заданий.
• механизм устойчивости к ошибкам: Автоматическое восстановление в случае системных ошибок для обеспечения стабильной работы.
• балансировка нагрузки: Рационализируйте распределение задач, чтобы избежать перегрузок.
• Планирование задач: Поддержка многоэтапных рабочих процессов, таких как извлечение, анализ и обобщение.
• Выделенная разведкаВстроенный интеллект для обслуживания клиентов, обработки документов, управления электронной почтой, исследований и анализа.
• Расширенное управление памятью: Хранить контексты задач для поддержки семантического поиска.
• Поддержка инструментов: Интегрированная обработка документов, WebSocket и средства настройки.

Использование помощи

Процесс установки

Для работы PilottAI требуется среда Python. Вот подробные шаги:

1. Проверка версии Python
   Убедитесь, что установлен Python 3.10 или более поздняя версия. Введите в терминале:

python --version

Если у вас версия ниже 3.10, загрузите и установите ее с сайта Python.

2. Код загрузки
   Клонируйте репозиторий PilottAI с помощью Git:

git clone https://github.com/anuj0456/pilottai.git

Перейдите в каталог проектов:

cd pilottai

3. Установка зависимостей
   Запускается в терминале:

pip install pilott

Это автоматически установит все необходимые библиотеки. Если вам нужно установить их вручную, то основные зависимости включают asyncio и библиотеки, связанные с LLM, как описано в официальной документации.

4. Проверка установки
   Запустите тестовый код:

python -m pilott.test

Если сообщений об ошибках нет, значит, установка прошла успешно.

Как использовать основные функции

1. Настройка и загрузка системы

Для работы PilottAI необходимо настроить LLM и интеллект. Пример кода:

from pilott import Pilott
from pilott.core import AgentConfig, AgentRole, LLMConfig
# 配置 LLM
llm_config = LLMConfig(
model_name="gpt-4",
provider="openai",
api_key="your-api-key"  # 替换为你的 API 密钥
)
# 配置智能体
config = AgentConfig(
role="processor",
role_type=AgentRole.WORKER,
goal="高效处理文档",
description="文档处理工作者",
max_queue_size=100
)
async def main():
# 初始化系统
pilott = Pilott(name="DocumentProcessor")
await pilott.start()
# 添加智能体
agent = await pilott.add_agent(
agent_type="processor",
config=config,
llm_config=llm_config
)
# 停止系统
await pilott.stop()
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())

• инструкции: Замена api_key для ключа, который вы получаете от таких платформ, как OpenAI. При запуске система запускает интеллектуальную обработку документов.

2. Обработка документов PDF

Обработка документов в PilottAI очень мощная. Этапы работы:

• Чтобы преобразовать PDF-файл (например. report.pdf) в каталог проектов.
• Выполните следующий код:

  async def process_pdf():
  result = await pilott.execute_task({
  "type": "process_pdf",
  "file_path": "report.pdf"
  })
  print("处理结果:", result)
  

• Система извлекает содержимое файла и возвращает результат.

3. Создание специализированных интеллектов

PilottAI предлагает широкий спектр запрограммированных интеллектов, таких как исследовательский аналитический интеллект:

• Добавление Intelligentsia:

  researcher = await pilott.add_agent(
  agent_type="researcher",
  config=AgentConfig(
  role="researcher",
  goal="分析数据并生成报告",
  description="研究分析助手"
  ),
  llm_config=llm_config
  )
  

• Используйте интеллект для выполнения заданий:

  result = await pilott.execute_task({
  "type": "analyze_data",
  "data": "市场销售数据"
  })
  print("分析结果:", result)
  

4. Настройте балансировку нагрузки и отказоустойчивость

• балансировка нагрузки: Устанавливает интервал проверки и порог перегрузки:

  from pilott.core import LoadBalancerConfig
  config = LoadBalancerConfig(
  check_interval=30,  # 每30秒检查一次
  overload_threshold=0.8  # 80%负载视为过载
  )
  

• механизм устойчивости к ошибкам: Установите количество восстановлений и таймаут сердцебиения:

  from pilott.core import FaultToleranceConfig
  config = FaultToleranceConfig(
  recovery_attempts=3,  # 尝试恢复3次
  heartbeat_timeout=60  # 60秒无响应视为故障
  )
  

предостережение

• сетевые требования: Networking необходимо использовать LLM, чтобы убедиться, что ключ API действителен.
• ссылка на документацию: Подробную информацию о конфигурации см. официальный документ.
• регулировка компонентов во время тестирования: Проверьте журналы терминала, если что-то пошло не так, или посетите GitHub, чтобы отправить сообщение о проблеме.

сценарий применения

1. Обработка корпоративных документов
   Анализируйте договоры или отчеты с помощью интеллектуальных средств обработки документов, чтобы извлечь ключевые термины и повысить эффективность работы.
2. Автоматизация службы поддержки клиентов
   Интеллектуальные системы обслуживания клиентов могут обрабатывать запросы, генерировать ответы и снижать ручную нагрузку.
3. Анализ данных исследования
   Исследовательская аналитика собирает информацию, анализирует тенденции и подходит для академических и бизнес-исследований.
4. Управление почтой
   Email Intelligence Body автоматически сортирует электронные письма, создает шаблоны и оптимизирует процесс коммуникации.

QA

1. Какие программы LLM поддерживает PilottAI?
   Поддержка OpenAI, Anthropic, Google и многих других провайдеров, см. документацию по конкретным моделям.
2. Нужно ли мне платить?
   Фреймворк бесплатен, но за использование сервиса LLM может взиматься плата за API.
3. Как настроить свой smartbody?
   пройти (законопроект, проверку и т.д.) add_agent метод для настройки ролей и целей, как подробно описано в примере документации.
4. Что делать, если возникла ошибка времени выполнения?
   Проверьте версию Python, наличие зависимостей и сетевого подключения или обратитесь к странице проблемы на GitHub.