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PromethAI Backend

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Promethai

Promethai -Logo

Open-Source-Framework, mit dem Sie KI-Agenten erhalten, die Ihnen helfen

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Wir haben alle Arbeiten, die wir mit Promethai geleistet haben

Was ist das

Promethai ist ein Python-basierter AGI-Projekt, das Auswahlmöglichkeiten auf der Grundlage der Ziele und Vorlieben eines Benutzers empfiehlt und seine Empfehlungen basierend auf dem Benutzer-Feedback ändern kann.

Unser Fokus liegt derzeit auf Lebensmitteln, aber das System ist für jeden Bereich verlängert.

Merkmale

Optimiert für autonome Wirkstoffe
Für jeden Benutzer personalisiert
Führen Sie Entscheidungsbäume ein, mit denen der Benutzer navigieren und sich für eine Lösung entscheiden können
Läuft asynchronusly
Für App-Builds schauen Sie sich dieses Repo Promethai-Gui an
Unterstützt die Automatisierung von Aufgaben und die Ausführung von Entscheidungen
Multiple Vector DBS unterstützt von Langchain
Geringe Latenz
Einfach zu bedienen
Einfach bereitgestellt

Demo

? Architektur

Promethai Architektur

? Roadmap

Topoteretes Roadmap

Einrichten

Laden Sie das Repo mit git clone https://github.com/topoteretes/PromethAI-Backend-Backend.git in Ihrem Terminal oder direkt von GitHub-Seite im ZIP-Format herunter.
Navigieren Sie mit cd PromethAI-Backend zum Verzeichnis und erstellen Sie eine Kopie von .env.template und nennen Sie es .env .
Geben Sie Ihren eindeutigen OpenAI -API -Schlüssel, den Google -Schlüssel, die benutzerdefinierte Suchmaschinen -ID ohne Angebote oder Leerzeichen in .env -Datei ein. Folgen Sie den folgenden Links, um Ihre Schlüssel zu erhalten:

Schlüssel	Zugriff auf die Schlüssel
OpenAI -API -Schlüssel	Melden Sie sich bei OpenAI -Entwickler an und erstellen Sie einen API -Schlüssel
Tinecone -API -Schlüssel	Melden Sie sich an und erstellen Sie einen API -Schlüssel bei Pinecone.io
Google API -Schlüssel	Erstellen Sie ein Projekt in der Google Cloud -Konsole und aktivieren Sie die von Ihnen benötigte API (z. B.: Google Custom Search JSON -API). Erstellen Sie dann einen API -Schlüssel im Abschnitt "Anmeldeinformationen".
Benutzerdefinierte Suchmaschinen -ID	Besuchen Sie die sergerliche Suchmaschine von Google, um eine benutzerdefinierte Suchmaschine für Ihre Anwendung zu erstellen und die Suchmaschinen -ID zu erhalten.

Stellen Sie sicher, dass Docker und Docker Compose in Ihrem System installiert sind, falls nicht, installieren Sie es von hier aus.
Sobald Sie Docker Desktop ausgeführt haben, führen Sie den Befehl aus: docker-compose up promethai --build im Promethai-Verzeichnis. Öffnen Sie Ihren Browser und gehen Sie zu localhost:3000 um Promethai zu sehen.

Ressourcen

Papiere wie "Generative Agents: Interactive Simulacra des menschlichen Verhaltens"

Schneller Start

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Credentions in die .Env -Datei hinzufügen. Launch in der App mit:

docker-compose build promethai && docker-compose up promethai

Wie es funktioniert

Hier ist, was jedes Mal passiert, wenn die KI vom Benutzer abgefragt wird:

AI vektorisiert die Abfrage und speichert sie in einer Tinecone -Vektor -Datenbank
KI schaut in sein Gedächtnis und findet Erinnerungen und frühere Abfragen, die für die aktuelle Abfrage relevant sind
KI denkt darüber nach, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen
KI speichert den Gedanken aus Schritt 3
Basierend auf dem Gedanken aus Schritt 3 und relevanten Erinnerungen aus Schritt 2 erzeugt AI eine Ausgabe
AI speichert die aktuelle Abfrage und ihre Antwort in seinem Datenbankspeicher von Pinecone Vector

Wie man benutzt

 docker-compose build  promethai

Greifen Sie auf die API zu, indem Sie Curl -Anfragen durchführen: Beispiel:

 curl -X POST "http://0.0.0.0:8000/data-request" -H "Content-Type: application/json" --data-raw

Beispiel für den verfügbaren Endpunkt

Der verfügbare Endpunkt:

 POST request to '/recipe-request' endpoint that takes a JSON payload containing 'user_id', 'session_id', 'factors' keys, and returns a JSON response with a 'response' key.

Alle Endpunkte erhalten eine Nutzlast im JSON -Format und geben eine Antwort im JSON -Format zurück.

Beispiel für Curl -Anfragen

 curl --location --request POST 'http://0.0.0.0:8000/recipe-request' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--data-raw '{
  "payload": {
    "user_id": "659",
    "session_id": "459",
    "model_speed":"slow",
    "prompt":"I would like a healthy chicken meal over 125$"
    
  }
}'

? Beachten

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Bitte beachten Sie, dass die Verwendung des GPT-4-Sprachmodells aufgrund des Token-Verbrauchs erhebliche Kosten verursachen könnte. Durch die Verwendung dieser Software bestätigen und erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre eigene Token -Nutzung zu überwachen und die damit verbundenen Kosten zu verwalten. Wir empfehlen dringend, Ihre OpenAI -API -Verwendung routinemäßig zu überprüfen und die erforderlichen Grenzen oder Warnungen zu implementieren, um unerwartete Gebühren zu vermeiden.

Angesichts seiner experimentellen Art kann Promethai Inhalte erzeugen oder Aktionen ausführen, die nicht mit realen Geschäftsnormen oder rechtlichen Verpflichtungen übereinstimmen. Es liegt an Ihnen, um sicherzustellen, dass alle auf der Ausgabe dieser Software basierenden Maßnahmen oder Entscheidungen alle relevanten Gesetze, Vorschriften und ethischen Standards einhalten. Die Schöpfer und Mitwirkenden dieses Projekts werden für keine Auswirkungen aus der Verwendung dieser Software zur Rechenschaft gezogen.

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