TaskingAI
v0.3.0 ?
TaskingAI عبارة عن منصة BaaS (الخلفية كخدمة) لتطوير ونشر الوكيل المستند إلى LLM . فهو يوحد التكامل بين المئات من نماذج LLM، ويوفر واجهة مستخدم بديهية لإدارة الوحدات الوظيفية لتطبيق LLM الخاص بك، بما في ذلك الأدوات وأنظمة RAG والمساعدين وتاريخ المحادثة والمزيد.
النماذج : يتصل TaskingAI بمئات من حاملي شهادات LLM من مختلف مقدمي الخدمات، بما في ذلك OpenAI وAnthropic والمزيد. نسمح أيضًا للمستخدمين بدمج نماذج المضيف المحلية من خلال Ollama وLM Studio وLocal AI.
المكونات الإضافية : يدعم TaskingAI مجموعة واسعة من المكونات الإضافية المضمنة لتمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك، بما في ذلك بحث Google، وقارئ مواقع الويب، واسترجاع سوق الأوراق المالية، والمزيد. يمكن للمستخدمين أيضًا إنشاء أدوات مخصصة لتلبية احتياجاتهم الخاصة.
يعد LangChain إطارًا لأداة لتطوير تطبيقات LLM، لكنه يواجه قيودًا عملية:
تتفوق واجهة API المساعدة الخاصة بـ OpenAI في تقديم وظائف شبيهة بـ GPTs ولكنها تأتي مع قيودها الخاصة:
من فضلك أعطنا نجمة مجانية؟ إذا وجدت أنه من المفيد؟
هناك طريقة بسيطة لبدء إصدار مجتمع TaskingAI المستضاف ذاتيًا من خلال Docker.
أولاً، قم باستنساخ مستودع TaskingAI (إصدار المجتمع) من GitHub.
git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git
cd taskingaiداخل المستودع المستنسخ، انتقل إلى دليل عامل الإرساء.
cd docker انسخ .env.example إلى .env :
cp .env.example .env تحرير ملف .env : افتح ملف .env في محرر النصوص المفضل لديك وقم بتحديث التكوينات الضرورية. تأكد من تعيين كافة متغيرات البيئة المطلوبة بشكل صحيح.
بدء Docker Compose : قم بتشغيل الأمر التالي لبدء جميع الخدمات:
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -d بمجرد تشغيل الخدمة، قم بالوصول إلى وحدة تحكم TaskingAI من خلال متصفحك باستخدام عنوان URL http://localhost:8080. اسم المستخدم وكلمة المرور الافتراضيان هما admin و TaskingAI321 .
إذا قمت بالفعل بتثبيت TaskingAI بإصدار سابق وترغب في الترقية إلى الإصدار الأحدث، فقم أولاً بتحديث المستودع.
git pull origin masterثم قم بإيقاف خدمة الإرساء الحالية، وقم بالترقية إلى الإصدار الأحدث عن طريق سحب أحدث صورة، وأخيرًا أعد تشغيل الخدمة.
cd docker
docker-compose -p taskingai down
docker-compose -p taskingai pull
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -dلا تقلق بشأن فقدان البيانات؛ سيتم ترحيل بياناتك تلقائيًا إلى أحدث إصدار من المخطط إذا لزم الأمر.
انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة الفيديو التجريبي لوحدة التحكم TaskingAI.
بمجرد تشغيل وحدة التحكم، يمكنك التفاعل برمجيًا مع خادم TaskingAI باستخدام SDK للعميل TaskingAI.
تأكد من تثبيت Python 3.8 أو أعلى، وقم بإعداد بيئة افتراضية (اختياري ولكن يوصى به). قم بتثبيت SDK لعميل TaskingAI Python باستخدام النقطة.
pip install taskingaiفيما يلي مثال لرمز العميل:
import taskingai
taskingai . init ( api_key = 'YOUR_API_KEY' , host = 'http://localhost:8080' )
# Create a new assistant
assistant = taskingai . assistant . create_assistant (
model_id = "YOUR_MODEL_ID" ,
memory = "naive" ,
)
# Create a new chat
chat = taskingai . assistant . create_chat (
assistant_id = assistant . assistant_id ,
)
# Send a user message
taskingai . assistant . create_message (
assistant_id = assistant . assistant_id ,
chat_id = chat . chat_id ,
text = "Hello!" ,
)
# generate assistant response
assistant_message = taskingai . assistant . generate_message (
assistant_id = assistant . assistant_id ,
chat_id = chat . chat_id ,
)
print ( assistant_message ) لاحظ أنه يجب استبدال YOUR_API_KEY و YOUR_MODEL_ID بمفتاح واجهة برمجة التطبيقات الفعلي ومعرف نموذج إكمال الدردشة الذي قمت بإنشائه في وحدة التحكم.
يمكنك معرفة المزيد في الوثائق.
يرجى الاطلاع على إرشادات المساهمة الخاصة بنا لمعرفة كيفية المساهمة في المشروع.
يسعدنا أيضًا أن نعلن أن TaskingAI أصبح لديها الآن مجتمع Discord رسمي! ؟
انضم إلى خادم Discord الخاص بنا من أجل:
• Engage in discussions about TaskingAI, share ideas, and provide feedback.
• Get support, tips, and best practices from other users and our team.
• Stay updated on the latest news, updates, and feature releases.
• ? Network with like-minded individuals who are passionate about AI and task automation.
يتم إصدار TaskingAI بموجب ترخيص TaskingAI مفتوح المصدر محدد. من خلال المساهمة في هذا المشروع، فإنك توافق على الالتزام بشروطه.
للحصول على الدعم، يرجى الرجوع إلى وثائقنا أو الاتصال بنا على [email protected].
