开源工具自建AI大模型底座:打造你的专属智能助理

今天,我们将通过实战案例,学习如何利用开源工具搭建一个AI大模型底座,让智能体成为你的专属助理,帮助你高效完成工作任务。

一、链式调用黏合剂:Langchain

在搭建AI应用时,我们需要一个"调度中心"来连接大语言模型(LLM)和各种生态组件,例如计划组件、记忆组件和工具组件等。这个"调度中心"可以帮助我们实现复杂的互动,而链式调用是目前最主流的实现方式。通过链式调用,我们只需编写少量代码,就能让用户、LLM和组件之间进行高效的互动。

Langchain 是一个基于OpenAI的LLM的工具,它可以帮助我们快速搭建一个简易的ChatGPT应用。ChatGPT是一个基于大语言模型的应用程序,能够与人类进行多轮对话。以下是使用Langchain搭建ChatGPT的简单示例:

python 复制代码
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 初始化OpenAI模型
llm = OpenAI()

# 定义提示词模板
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template="Answer the following question: {question}"
)

# 创建链式调用
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

# 使用链式调用回答问题
question = "What is the capital of France?"
answer = chain.run(question)
print(answer)

通过上述代码,我们可以快速实现一个简单的问答系统。Langchain的核心价值在于它能够高效地连接LLM和各种组件,从而实现复杂的互动。

二、零代码快速搭建工具:Flowise

如果你不想编写代码,或者希望更快地搭建LLM应用平台,Flowise 是一个不错的选择。Flowise是一个零代码工具,可以帮助你在一分钟内搭建一个LLM应用平台。它提供了可视化的界面,让你可以通过拖拽组件来构建应用。

以下是使用Flowise搭建LLM应用平台的步骤:

  1. 安装Flowise 你可以通过以下命令安装Flowise:
bash 复制代码
npm install -g flowise
  1. 启动Flowise 启动Flowise后,你将看到一个可视化的界面:
bash 复制代码
flowise
  1. 构建应用 在Flowise的界面中,你可以通过拖拽组件来构建应用。例如,你可以添加一个输入框、一个LLM组件和一个输出框,从而实现一个简单的问答系统。

三、领域知识库:自动问答机器人

在实际工作中,我们常常需要回答一些技术问题。为了提高效率,我们可以利用领域知识库来构建一个自动问答机器人。这个机器人的核心是将领域知识生成语义向量,并存入向量数据库。当用户提出问题时,机器人可以通过向量检索找到最相关的答案。

以下是构建自动问答机器人的步骤:

  1. 生成语义向量 使用LLM将领域知识生成语义向量。例如,你可以将技术文档、FAQ等文本输入LLM,生成对应的向量。
  2. 存入向量数据库 将生成的语义向量存入向量数据库。你可以使用Milvus等开源向量数据库来存储和检索向量。
  3. 实现问答功能 当用户提出问题时,机器人可以通过向量检索找到最相关的答案。以下是实现问答功能的代码示例:
python 复制代码
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Milvus

# 初始化嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 初始化向量数据库
vector_db = Milvus(embedding_function=embeddings)

# 查询问题
question = "What is the capital of France?"
query_vector = embeddings.embed_query(question)

# 检索最相关的答案
results = vector_db.similarity_search(query_vector)
print(results)

通过上述代码,我们可以实现一个简单的自动问答机器人。这个机器人可以根据用户的提问,从向量数据库中检索最相关的答案。

四、自主可控的开源大模型底座:LocalAI

如果你的工作环境不允许使用OpenAI API,或者你希望搭建一个自主可控的LLM底座,LocalAI 是一个不错的选择。LocalAI是一个开源的LLM框架,可以帮助你快速搭建一个本地运行的大模型应用。

以下是使用LocalAI搭建LLM底座的步骤:

  1. 安装LocalAI 你可以通过以下命令安装LocalAI:
bash 复制代码
pip install localai
  1. 启动LocalAI 启动LocalAI后,你将看到一个本地运行的LLM服务:
bash 复制代码
localai
  1. 使用LocalAI 你可以通过HTTP请求与LocalAI进行交互。例如,你可以使用以下代码调用LocalAI的API:
python 复制代码
import requests

# 发起请求
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/v1/chat/completions",
    json={
        "model": "local-ai",
        "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
    }
)

# 打印结果
print(response.json())

通过上述代码,你可以快速搭建一个本地运行的LLM应用,并实现简单的问答功能。

五、提升智能体水平:Llama系列模型

为了提升智能体的水平,我们可以使用Llama系列模型。Llama是一个开源的LLM模型,它在自然语言处理任务中表现出色。通过使用Llama模型,我们可以提升智能体的理解能力和生成能力。

以下是使用Llama模型的步骤:

  1. 安装Llama模型 你可以通过以下命令安装Llama模型:
bash 复制代码
pip install llama
  1. 加载Llama模型 加载Llama模型后,你可以使用它进行问答任务:
python 复制代码
from llama import Llama

# 加载Llama模型
model = Llama()

# 使用Llama模型回答问题
question = "What is the capital of France?"
answer = model.generate(question)
print(answer)

通过上述代码,你可以快速加载Llama模型,并实现简单的问答功能。

六、建立智能体大军:AutoGPT

如果你希望让智能体自主思考、分工、制定计划并完成任务,AutoGPT 是一个不错的选择。AutoGPT是一个开源的智能体框架,可以帮助你建立一个智能体大军。这些智能体可以自主思考、分工协作,完成复杂的任务。

以下是使用AutoGPT建立智能体大军的步骤:

  1. 安装AutoGPT 你可以通过以下命令安装AutoGPT:
bash 复制代码
pip install autogpt
  1. 启动AutoGPT 启动AutoGPT后,你将看到一个智能体大军:
bash 复制代码
autogpt
  1. 使用AutoGPT 你可以通过HTTP请求与AutoGPT进行交互。例如,你可以使用以下代码调用AutoGPT的API:
python 复制代码
import requests

# 发起请求
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/v1/agents",
    json={
        "task": "Write a report on AI technology"
    }
)

# 打印结果
print(response.json())

通过上述代码,你可以快速建立一个智能体大军,并让它们自主完成任务。

总结

通过使用开源工具,我们可以快速搭建一个AI大模型底座,让智能体成为你的专属助理。这些工具包括Langchain、Flowise、LocalAI、Llama系列模型和AutoGPT等。通过这些工具,我们可以实现复杂的互动、快速搭建应用、构建领域知识库、提升智能体水平以及建立智能体大军。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用这些开源工具,打造属于你的AI大模型底座。如果你对这些工具感兴趣,或者有其他好的实践落地方案,欢迎随时交流!

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