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TaskingAI

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TaskingAI

TaskingAI ist eine BaaS-Plattform (Backend as a Service) für die LLM-basierte Agentenentwicklung und -bereitstellung . Es vereinheitlicht die Integration von Hunderten von LLM-Modellen und bietet eine intuitive Benutzeroberfläche für die Verwaltung der Funktionsmodule Ihrer LLM-Anwendung, einschließlich Tools, RAG-Systeme, Assistenten, Konversationsverlauf und mehr.

Hauptmerkmale

All-In-One-LLM-Plattform : Greifen Sie mit einheitlichen APIs auf Hunderte von KI-Modellen zu.
Umfangreiche Verbesserungen : Verbessern Sie die Leistung von LLM-Agenten mit Hunderten anpassbaren integrierten Tools und einem fortschrittlichen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System
BaaS-inspirierter Workflow : Trennen Sie die KI-Logik (serverseitig) von der Produktentwicklung (clientseitig) und bieten Sie einen klaren Weg vom konsolenbasierten Prototyping zu skalierbaren Lösungen mithilfe von RESTful-APIs und Client-SDKs.
Mit einem Klick zur Produktion : Stellen Sie Ihre KI-Agenten mit einem einzigen Klick in der Produktionsphase bereit und skalieren Sie sie problemlos. Lassen Sie TaskingAI den Rest erledigen.
Asynchrone Effizienz : Nutzen Sie die asynchronen Funktionen von Python FastAPI für leistungsstarke, gleichzeitige Berechnungen und verbessern Sie so die Reaktionsfähigkeit und Skalierbarkeit der Anwendungen.
Intuitive UI-Konsole : Vereinfacht das Projektmanagement und ermöglicht Workflow-Tests in der Konsole.

Integrationen

Modelle : TaskingAI verbindet sich mit Hunderten von LLMs verschiedener Anbieter, darunter OpenAI, Anthropic und mehr. Wir ermöglichen Benutzern auch die Integration lokaler Hostmodelle über Ollama, LM Studio und Local AI.

Plugins : TaskingAI unterstützt eine breite Palette integrierter Plugins, um Ihre KI-Agenten zu unterstützen, darunter Google-Suche, Website-Reader, Börsenabruf und mehr. Benutzer können auch benutzerdefinierte Tools erstellen, um ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Warum TaskingAI?

Probleme mit bestehenden Lösungen?

LangChain ist ein Tool-Framework für die LLM-Anwendungsentwicklung, weist jedoch praktische Einschränkungen auf:

Staatenlosigkeit : Verlässt sich bei der Datenverwaltung auf clientseitige oder externe Dienste.
Herausforderungen bei der Skalierbarkeit : Zustandslosigkeit wirkt sich auf die konsistente Datenverarbeitung über Sitzungen hinweg aus.
Externe Abhängigkeiten : Hängt von externen Ressourcen wie Modell-SDKs und Vektorspeicher ab.

Die Assistant API von OpenAI zeichnet sich durch die Bereitstellung von GPTs-ähnlichen Funktionalitäten aus, bringt jedoch ihre eigenen Einschränkungen mit sich:

Gebundene Funktionalitäten : Integrationen wie Tools und Abrufe sind an jeden Assistenten gebunden und nicht für mandantenfähige Anwendungen geeignet.
Proprietäre Einschränkungen : Beschränkt auf OpenAI-Modelle, ungeeignet für verschiedene Anforderungen.
Anpassungsbeschränkungen : Benutzer können die Agentenkonfiguration wie Speicher und Abrufsystem nicht anpassen.

Wie löst TaskingAI das Problem?

Unterstützt sowohl zustandsbehaftete als auch zustandslose Verwendungen : Ganz gleich, ob Sie den Nachrichtenverlauf und Agentengesprächssitzungen verfolgen und verwalten oder einfach nur zustandslose Chat-Abschlussanfragen stellen möchten, TaskingAI deckt beides ab.
Entkoppelte modulare Verwaltung : Entkoppelte die Verwaltung von Tools, RAGs-Systemen und Sprachmodellen vom Agenten. Und ermöglicht die freie Kombination dieser Module zum Aufbau eines leistungsstarken KI-Agenten.
Multi-Tenant-Unterstützung : TaskingAI unterstützt eine schnelle Bereitstellung nach der Entwicklung und kann in Multi-Tenant-Szenarien verwendet werden. Sie müssen sich keine Gedanken über die Cloud-Dienste machen, sondern können sich einfach auf die Entwicklung des KI-Agenten konzentrieren.
Einheitliche API : TaskingAI bietet einheitliche APIs für alle Module, einschließlich Tools, RAGs-Systeme, Sprachmodelle und mehr. Super einfach, die Konfigurationen des KI-Agenten zu verwalten und zu ändern.

Was können Sie mit TaskingAI erstellen?

Interaktive Anwendungsdemos
KI-Agenten für Unternehmensproduktivität
Mandantenfähige KI-native Anwendungen für Unternehmen

Bitte geben Sie uns einen GRATIS-STERN? Wenn Sie es hilfreich finden?

Schnellstart mit Docker

Eine einfache Möglichkeit, die selbstgehostete TaskingAI-Community-Edition zu initiieren, ist Docker.

Voraussetzungen

Docker und Docker Compose sind auf Ihrem Computer installiert.
Git zum Klonen des Repositorys installiert.
Python-Umgebung (über Python 3.8) zum Ausführen des Client-SDK.

Installation

Klonen Sie zunächst das TaskingAI-Repository (Community Edition) von GitHub.

git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git
cd taskingai

Gehen Sie im geklonten Repository zum Docker-Verzeichnis.

 cd docker

Kopieren Sie .env.example nach .env :
```
cp .env.example .env
```
Bearbeiten Sie die .env Datei : Öffnen Sie die .env Datei in Ihrem bevorzugten Texteditor und aktualisieren Sie die erforderlichen Konfigurationen. Stellen Sie sicher, dass alle erforderlichen Umgebungsvariablen korrekt eingestellt sind.
Docker Compose starten : Führen Sie den folgenden Befehl aus, um alle Dienste zu starten:
```
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -d
```

Sobald der Dienst verfügbar ist, greifen Sie über Ihren Browser mit der URL http://localhost:8080 auf die TaskingAI-Konsole zu. Der Standardbenutzername und das Standardkennwort lauten admin und TaskingAI321 .

Upgrade

Wenn Sie TaskingAI bereits mit einer früheren Version installiert haben und auf die neueste Version aktualisieren möchten, aktualisieren Sie zunächst das Repository.

git pull origin master

Stoppen Sie dann den aktuellen Docker-Dienst, aktualisieren Sie auf die neueste Version, indem Sie das neueste Image abrufen, und starten Sie schließlich den Dienst neu.

 cd docker
docker-compose -p taskingai down
docker-compose -p taskingai pull
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -d

Machen Sie sich keine Sorgen über Datenverlust; Ihre Daten werden bei Bedarf automatisch auf die neueste Schemaversion migriert.

TaskingAI-UI-Konsole

Klicken Sie auf das Bild oben, um das Demovideo zur TaskingAI-Konsole anzusehen.

TaskingAI Client SDK

Sobald die Konsole hochgefahren ist, können Sie mithilfe des TaskingAI-Client-SDK programmgesteuert mit dem TaskingAI-Server interagieren.

Stellen Sie sicher, dass Python 3.8 oder höher installiert ist, und richten Sie eine virtuelle Umgebung ein (optional, aber empfohlen). Installieren Sie das TaskingAI Python-Client-SDK mit pip.

pip install taskingai

Hier ist ein Client-Codebeispiel:

 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 )

Beachten Sie, dass YOUR_API_KEY und YOUR_MODEL_ID durch den tatsächlichen API-Schlüssel und die Chat-Abschlussmodell-ID ersetzt werden sollten, die Sie in der Konsole erstellt haben.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

Ressourcen

Dokumentation
API-Referenz
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Lizenz und Verhaltenskodex

TaskingAI wird unter einer spezifischen TaskingAI Open Source-Lizenz veröffentlicht. Indem Sie zu diesem Projekt beitragen, erklären Sie sich mit den Bedingungen einverstanden.