TaskingAI

TareasAI

TaskingAI es una plataforma BaaS (Backend as a Service) para el desarrollo e implementación de agentes basados ​​en LLM . Unificó la integración de cientos de modelos LLM y proporciona una interfaz de usuario intuitiva para administrar los módulos funcionales de su aplicación LLM, incluidas herramientas, sistemas RAG, asistentes, historial de conversaciones y más.

Características clave

1. Plataforma LLM todo en uno : acceda a cientos de modelos de IA con API unificadas.
2. Mejora abundante : mejore el rendimiento del agente LLM con cientos de herramientas integradas personalizables y un sistema avanzado de generación aumentada de recuperación (RAG)
3. Flujo de trabajo inspirado en BaaS : Separe la lógica de IA (del lado del servidor) del desarrollo de productos (del lado del cliente), ofreciendo un camino claro desde la creación de prototipos basados ​​en consola hasta soluciones escalables que utilizan API RESTful y SDK de cliente.
4. Un clic para llegar a la producción : implemente sus agentes de IA con un solo clic hasta la etapa de producción y escalelos con facilidad. Deje que TaskingAI se encargue del resto.
5. Eficiencia asincrónica : aproveche las características asincrónicas de Python FastAPI para un cálculo concurrente de alto rendimiento, mejorando la capacidad de respuesta y la escalabilidad de las aplicaciones.
6. Consola de interfaz de usuario intuitiva : simplifica la gestión de proyectos y permite realizar pruebas de flujo de trabajo en la consola.

Integraciones

Modelos : TaskingAI se conecta con cientos de LLM de varios proveedores, incluidos OpenAI, Anthropic y más. También permitimos a los usuarios integrar modelos de host locales a través de Ollama, LM Studio y Local AI.

Complementos : TaskingAI admite una amplia gama de complementos integrados para potenciar a sus agentes de IA, incluida la búsqueda de Google, el lector de sitios web, la recuperación del mercado de valores y más. Los usuarios también pueden crear herramientas personalizadas para satisfacer sus necesidades específicas.

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¿Por qué TaskingAI?

¿Problemas con las soluciones existentes?

LangChain es un marco de herramientas para el desarrollo de aplicaciones LLM, pero enfrenta limitaciones prácticas:

• Apatridia : depende del lado del cliente o de servicios externos para la gestión de datos.
• Desafíos de escalabilidad : la apatridia afecta el manejo consistente de datos en todas las sesiones.
• Dependencias externas : depende de recursos externos como SDK de modelos y almacenamiento vectorial.

La API Asistente de OpenAI se destaca por ofrecer funcionalidades similares a las de GPT, pero tiene sus propias limitaciones:

• Funcionalidades vinculadas : integraciones como herramientas y recuperaciones están vinculadas a cada asistente, no adecuadas para aplicaciones multiinquilino.
• Limitaciones de propiedad : restringidas a modelos OpenAI, no adecuadas para diversas necesidades.
• Límites de personalización : los usuarios no pueden personalizar la configuración del agente, como la memoria y el sistema de recuperación.

¿Cómo TaskingAI resuelve el problema?

• Admite usos con y sin estado : ya sea para realizar un seguimiento y administrar los historiales de mensajes y las sesiones de conversación de los agentes, o simplemente realizar solicitudes de finalización de chat sin estado, TaskingAI tiene ambos cubiertos.
• Gestión modular desacoplada : Gestión de herramientas, sistemas RAGs, modelos de lenguaje desacoplados del agente. Y permite la combinación gratuita de estos módulos para crear un potente agente de IA.
• Compatibilidad con múltiples inquilinos : TaskingAI admite una implementación rápida después del desarrollo y se puede utilizar en escenarios de múltiples inquilinos. No hay necesidad de preocuparse por los servicios en la nube, solo concéntrese en el desarrollo del agente de IA.
• API unificada : TaskingAI proporciona API unificadas para todos los módulos, incluidas herramientas, sistemas RAG, modelos de lenguaje y más. Súper fácil de administrar y cambiar las configuraciones del agente de IA.

¿Qué se puede construir con TaskingAI?

• Demostraciones de aplicaciones interactivas
• Agentes de IA para la productividad empresarial
• Aplicaciones nativas de IA multiinquilino para empresas

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Inicio rápido con Docker

Una forma sencilla de iniciar la edición comunitaria TaskingAI autohospedada es a través de Docker.

Requisitos previos

• Docker y Docker Compose instalados en su máquina.
• Git instalado para clonar el repositorio.
• Entorno Python (por encima de Python 3.8) para ejecutar el SDK del cliente.

Instalación

Primero, clone el repositorio TaskingAI (edición comunitaria) de GitHub.

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

Dentro del repositorio clonado, vaya al directorio de Docker.

 cd docker

1. Copie .env.example a .env :

   cp .env.example .env

2. Edite el archivo .env : abra el archivo .env en su editor de texto favorito y actualice las configuraciones necesarias. Asegúrese de que todas las variables de entorno requeridas estén configuradas correctamente.

3. Inicie Docker Compose : ejecute el siguiente comando para iniciar todos los servicios:

   docker-compose -p taskingai --env-file .env up -d

Una vez que el servicio esté activo, acceda a la consola de TaskingAI a través de su navegador con la URL http://localhost:8080. El nombre de usuario y la contraseña predeterminados son admin y TaskingAI321 .

Mejora

Si ya instaló TaskingAI con una versión anterior y desea actualizar a la última versión, primero actualice el repositorio.

git pull origin master

Luego detenga el servicio Docker actual, actualice a la última versión extrayendo la imagen más reciente y finalmente reinicie el servicio.

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

No se preocupe por la pérdida de datos; sus datos se migrarán automáticamente al esquema de la última versión si es necesario.

Consola de interfaz de usuario TaskingAI

Haga clic en la imagen de arriba para ver el vídeo de demostración de la consola TaskingAI.

SDK del cliente TaskingAI

Una vez que la consola esté activa, puede interactuar mediante programación con el servidor TaskingAI utilizando el SDK del cliente TaskingAI.

Asegúrese de tener instalado Python 3.8 o superior y configure un entorno virtual (opcional pero recomendado). Instale el SDK del cliente TaskingAI Python usando pip.

pip install taskingai

A continuación se muestra un ejemplo de código de cliente:

 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 )

Tenga en cuenta que YOUR_API_KEY y YOUR_MODEL_ID deben reemplazarse con la clave API real y el ID del modelo de finalización de chat que creó en la consola.

Puede obtener más información en la documentación.

Recursos

• Documentación
• Referencia de API
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