Das Open-Source-AI-Agent-Anwendungsframework

Verbinden Sie LLMs mit Ihrer bestehenden, auf Ihr Unternehmen ausgerichteten Anwendung

„Konversation als Plattform (CaaP) ist die Zukunft, daher ist es perfekt, dass wir unseren .NET-Entwicklern bereits die gesamten Toolkits anbieten, indem wir den BotSharp AI BOT Platform Builder zum Erstellen eines CaaP verwenden. Dadurch wird so viel Lernkraft wie möglich eröffnet.“ für Ihre eigenen Roboter und steuern Sie jeden Schritt der KI-Verarbeitungspipeline präzise.“

BotSharp ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen für den AI Bot-Plattform-Builder. Dieses Projekt umfasst das Verständnis natürlicher Sprache, Computer Vision und Audioverarbeitungstechnologien und zielt darauf ab, die Entwicklung und Anwendung intelligenter Roboterassistenten in Informationssystemen zu fördern. Mit sofort einsatzbereiten Algorithmen für maschinelles Lernen können normale Programmierer Anwendungen für künstliche Intelligenz schneller und einfacher entwickeln.

Es ist in C# geschrieben und läuft auf .Net Core, einem vollständig plattformübergreifenden Framework. Das Plug-in- und Pipeline-Flow-Ausführungsdesign wurde übernommen, um die Plug-ins vollständig zu entkoppeln. C# ist eine Programmiersprache für Unternehmen, die häufig zum Codieren von Geschäftslogik in Informationsmanagementsystemen verwendet wird. Freundlicher für Unternehmensentwickler. BotSharp übernimmt den Algorithmus für maschinelles Lernen direkt in C#. Dies erleichtert die Funktion der typisierten Sprache C# und erleichtert die Umgestaltung von Code im Systembereich.

BotSharp folgt strikt dem Komponentenprinzip und entkoppelt alle Teile, die im Plattform-Builder benötigt werden. Sie können also eine andere UI/UX wählen oder einen anderen LLM-Anbieter in Anspruch nehmen. Sie sind alle auf Basis einheitlicher Schnittstellen moduliert. BotSharp bietet eine erweiterte Agentenabstraktionsschicht zur effizienten Verwaltung komplexer Anwendungsszenarien in Unternehmen und ermöglicht Unternehmensentwicklern die effiziente Integration von KI in Geschäftssysteme.

Einige Funktionen

Integrierte Multiagenten und Konversation mit der Staatsverwaltung.
Unterstützen Sie mehrere LLM-Planungsansätze, um unterschiedliche Aufgaben von einfach bis komplex zu bewältigen.
Integrierte RAG-bezogene Schnittstellen, speicherbasierte Vektorsuche.
Unterstützt mehrere KI-Plattformen (ChatGPT 3.5 / 4.0, PaLM 2, LLaMA 3, Claude Sonnet 3.5, HuggingFace).
Ermöglichen Sie die Zusammenarbeit mehrerer Agenten mit unterschiedlichen Verantwortlichkeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen.
Erstellen, testen, bewerten und prüfen Sie Ihren LLM-Agenten an einem Ort.
Integrierte BotSharp UI geschrieben in SvelteKit.
Abstrakte Standard-Rich-Content-Datenstruktur. Integrieren Sie beliebte Nachrichtenkanäle wie Facebook Messenger, Slack und Telegram.
Stellen Sie RESTful Open API und WebSocket-Echtzeitkommunikation bereit.

Schnell gestartet

Führen Sie den Backend-Dienst aus

 PS D: > git clone https://github.com/dotnetcore/BotSharp
 PS D: > cd BotSharp
 # For Windows
 PS D: B otSharp > dotnet run --project . s rc W ebStarter W ebStarter.csproj -p SolutionName=BotSharp
 # For Linux
 $ dotnet run --project ./src/WebStarter/WebStarter.csproj -p SolutionName=BotSharp

Führen Sie das Admin-UI-Projekt aus, Verweis auf die BotSharp-Benutzeroberfläche.

PS D: > git clone https://github.com/SciSharp/BotSharp-UI
PS D: > cd BotSharp-UI
PS D: > npm install
PS D: > npm run dev

Zugriff auf http://localhost:5015/

Online-Demo mit Benutzeroberfläche

Kernmodule

Das Kernmodul besteht hauptsächlich aus Abstraktion und Implementierung von Framework-Funktionen in Kombination mit einigen gängigen Tools.

Plugin-Loader
Haken
Authentifizierung
Agentenprofil
Konversation & Staat
Routenplanung und Planung
Vorlage
Datei-Repository
Caching
Reichhaltiger Inhalt
LLM-Anbieter

Plugins

BotSharp verwendet Komponentendesign, der Kernel wird auf ein Minimum beschränkt und Geschäftsfunktionen werden durch externe Komponenten implementiert. Der modulare Aufbau ermöglicht zudem eine bessere Beteiligung der Mitwirkenden. Nachfolgend finden Sie die integrierten Plugins: