Примеры Reflex LLM: коллекция приложений ИИ, демонстрирующих практическое применение больших языковых моделей

Общее введение

Reflex LLM Examples - это проект с открытым исходным кодом, созданный командой разработчиков Reflex для демонстрации реальных применений Большой языковой модели (LLM). Проект объединяет несколько приложений ИИ, построенных на Reflex, демонстрируя реальные случаи использования больших языковых моделей от таких поставщиков, как Google, Anthropic, OpenAI и других. Приложения проекта охватывают ИИ-агенты, реализации Retrieval Augmented Generation (RAG) и многое другое, и призваны предоставить разработчикам лучшие практики для создания масштабируемых ИИ-решений.

Список функций

• Агент искусственного интеллекта: Показывает, как с помощью больших языковых моделей можно создавать интеллектуальные агенты для решения различных задач.
• Поколение дополнения поиска (RAG): Реализация методов, объединяющих поиск и генерацию, для повышения точности и релевантности генерируемого контента.
• Мультимодальные агенты искусственного интеллекта: Поддерживает обработку нескольких форм ввода, таких как текст, изображения и т.д.
• Агенты новостей: ИИ-приложение, предназначенное для обработки и создания новостного контента.
• PDF Interactive: Реализует функцию взаимодействия с PDF-документами, поддерживает извлечение информации из PDF и генерацию контента.
• Взаимодействие с GitHub: Показывает, как взаимодействовать с платформой GitHub для автоматизации обработки информации в кодовой базе.

Использование помощи

Процесс установки

1. проект клонирования: Выполните следующую команду в терминале, чтобы клонировать проект локально:

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

2. Перейдите в каталог проекта: Использованиеcdв каталог проекта:

   cd reflex-llm-examples

3. Установка зависимостей: Убедившись, что среда Python установлена, выполните следующую команду для установки зависимостей проекта:

   pip install -r requirements.txt

Руководство по использованию

Агент искусственного интеллекта

1. Агент по запуску: Запустите агент AI, выполнив следующую команду в каталоге проекта:

   python ai_agent.py

2. Настройка агента: При необходимости измените файл конфигурации.config.yamlчтобы адаптироваться к различным требованиям миссии.

Поколение дополнения поиска (RAG)

1. Запуск приложения RAG: Выполните следующую команду, чтобы запустить приложение RAG:

   python rag_app.py

2. Настройка источника извлечения: Укажите источник поиска, например базу данных или API, в файле конфигурации, чтобы повысить точность генерируемого содержимого.

Мультимодальные агенты искусственного интеллекта

1. Запуск мультимодального агента: Выполните следующую команду, чтобы запустить мультимодальный агент ИИ:

   python multi_modal_ai_agent.py

2. Ввод мультимодальных данныхВвод данных в различных формах, таких как текст, изображения и т. д., через API или интерфейс, и агент автоматически обрабатывает их и генерирует результаты.

Агенты новостей

1. Агент по связям с прессой: Выполните следующую команду, чтобы запустить агент новостей:

   python news_agent.py

2. Настройка ленты новостей: Укажите новостную ленту в файле конфигурации, и агент будет автоматически захватывать и обрабатывать новостное содержимое.

PDF Interactive

1. Запуск интерактивного приложения PDF: Выполните следующую команду, чтобы запустить приложение PDF Interactive:

   python chat_with_pdf_locally.py

2. Загрузка файлов PDF: Загрузите PDF-файлы через интерфейс, и приложение автоматически извлечет и обработает содержащуюся в них информацию.

Взаимодействие с GitHub

1. Запуск интерактивного приложения GitHub: Выполните следующую команду, чтобы запустить интерактивное приложение GitHub:

   python chat_with_github.py

2. Настройка репозиториев GitHub: Укажите репозиторий GitHub в файле конфигурации, и приложение будет автоматически обрабатывать информацию в репозитории.