TaskingAI

TâchesIA

TaskingAI est une plate-forme BaaS (Backend as a Service) pour le développement et le déploiement d'agents basés sur LLM . Il a unifié l'intégration de centaines de modèles LLM et fournit une interface utilisateur intuitive pour gérer les modules fonctionnels de votre application LLM, notamment les outils, les systèmes RAG, les assistants, l'historique des conversations, etc.

Principales fonctionnalités

1. Plateforme LLM tout-en-un : accédez à des centaines de modèles d'IA avec des API unifiées.
2. Amélioration abondante : améliorez les performances de l'agent LLM avec des centaines d' outils intégrés personnalisables et un système avancé de génération augmentée de récupération (RAG).
3. Flux de travail inspiré de BaaS : séparez la logique d'IA (côté serveur) du développement de produits (côté client), offrant une voie claire du prototypage basé sur la console aux solutions évolutives utilisant des API RESTful et des SDK client.
4. Mise en production en un clic : déployez vos agents IA en un seul clic jusqu'à l'étape de production et faites-les évoluer en toute simplicité. Laissez TaskingAI s'occuper du reste.
5. Efficacité asynchrone : exploitez les fonctionnalités asynchrones de Python FastAPI pour des calculs simultanés hautes performances, améliorant ainsi la réactivité et l'évolutivité des applications.
6. Console d'interface utilisateur intuitive : simplifie la gestion de projet et permet de tester les flux de travail dans la console.

Intégrations

Modèles : TaskingAI se connecte à des centaines de LLM de divers fournisseurs, notamment OpenAI, Anthropic, etc. Nous permettons également aux utilisateurs d'intégrer des modèles d'hôtes locaux via Ollama, LM Studio et Local AI.

Plugins : TaskingAI prend en charge une large gamme de plugins intégrés pour responsabiliser vos agents d'IA, notamment la recherche Google, le lecteur de sites Web, la récupération boursière, etc. Les utilisateurs peuvent également créer des outils personnalisés pour répondre à leurs besoins spécifiques.

---

Pourquoi TaskingAI ?

Des problèmes avec les solutions existantes ?

LangChain est un framework d'outils pour le développement d'applications LLM, mais il se heurte à des limitations pratiques :

• Apatridie : s'appuie sur des services côté client ou externes pour la gestion des données.
• Défis d’évolutivité : l’apatridie a un impact sur la gestion cohérente des données d’une session à l’autre.
• Dépendances externes : Dépend de ressources externes telles que les SDK de modèle et le stockage vectoriel.

L'API Assistant d'OpenAI excelle dans la fourniture de fonctionnalités de type GPT, mais comporte ses propres contraintes :

• Fonctionnalités liées : les intégrations telles que les outils et les récupérations sont liées à chaque assistant et ne conviennent pas aux applications multi-locataires.
• Limitations propriétaires : limité aux modèles OpenAI, inadapté à divers besoins.
• Limites de personnalisation : les utilisateurs ne peuvent pas personnaliser la configuration de l'agent telle que la mémoire et le système de récupération.

Comment TaskingAI résout le problème ?

• Prend en charge les utilisations avec et sans état : qu'il s'agisse de suivre et de gérer les historiques des messages et les sessions de conversation des agents, ou simplement de faire des demandes d'achèvement de chat sans état, TaskingAI couvre les deux.
• Gestion modulaire découplée : Découplage de la gestion des outils, des systèmes RAG, des modèles de langage de l'agent. Et permet une combinaison libre de ces modules pour créer un puissant agent IA.
• Prise en charge multi-tenant : TaskingAI prend en charge un déploiement rapide après le développement et peut être utilisé dans des scénarios multi-tenant. Pas besoin de vous soucier des services cloud, concentrez-vous simplement sur le développement de l'agent IA.
• API unifiée : TaskingAI fournit des API unifiées pour tous les modules, y compris les outils, les systèmes RAG, les modèles de langage, etc. Très facile à gérer et à modifier les configurations de l'agent IA.

Que pouvez-vous construire avec TaskingAI ?

• Démonstrations d'applications interactives
• Agents IA pour la productivité des entreprises
• Applications natives d’IA multi-locataires pour les entreprises

---

S'il vous plaît, donnez-nous une ÉTOILE GRATUITE ? si vous trouvez cela utile ?

---

Démarrage rapide avec Docker

Un moyen simple de lancer l’édition communautaire TaskingAI auto-hébergée consiste à utiliser Docker.

Conditions préalables

• Docker et Docker Compose installés sur votre machine.
• Git installé pour cloner le référentiel.
• Environnement Python (au-dessus de Python 3.8) pour exécuter le SDK client.

Installation

Tout d’abord, clonez le référentiel TaskingAI (édition communautaire) depuis GitHub.

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

Dans le référentiel cloné, accédez au répertoire docker.

 cd docker

1. Copiez .env.example dans .env :

   cp .env.example .env

2. Editez le fichier .env : Ouvrez le fichier .env dans votre éditeur de texte préféré et mettez à jour les configurations nécessaires. Assurez-vous que toutes les variables d'environnement requises sont définies correctement.

3. Démarrer Docker Compose : Exécutez la commande suivante pour démarrer tous les services :

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

Une fois le service opérationnel, accédez à la console TaskingAI via votre navigateur avec l'URL http://localhost:8080. Le nom d'utilisateur et le mot de passe par défaut sont admin et TaskingAI321 .

Mise à niveau

Si vous avez déjà installé TaskingAI avec une version précédente et que vous souhaitez passer à la dernière version, mettez d'abord à jour le référentiel.

git pull origin master

Arrêtez ensuite le service Docker actuel, effectuez la mise à niveau vers la dernière version en extrayant la dernière image et enfin redémarrez le service.

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

Ne vous inquiétez pas de la perte de données ; vos données seront automatiquement migrées vers la dernière version du schéma si nécessaire.

Console d'interface utilisateur TaskingAI

Cliquez sur l'image ci-dessus pour voir la vidéo de démonstration de la console TaskingAI.

SDK client TaskingAI

Une fois la console opérationnelle, vous pouvez interagir par programme avec le serveur TaskingAI à l'aide du SDK client TaskingAI.

Assurez-vous que Python 3.8 ou supérieur est installé et configurez un environnement virtuel (facultatif mais recommandé). Installez le SDK client TaskingAI Python à l'aide de pip.

pip install taskingai

Voici un exemple de code client :

 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 )

Notez que YOUR_API_KEY et YOUR_MODEL_ID doivent être remplacés par la clé API réelle et l'ID de modèle d'achèvement de chat que vous avez créés dans la console.

Vous pouvez en apprendre davantage dans la documentation.

Ressources

• Documentation
• Référence API
• Contactez-nous

Communauté et contribution

Veuillez consulter nos directives de contribution pour savoir comment contribuer au projet.

Nous sommes également ravis d'annoncer que TaskingAI dispose désormais d'une communauté Discord officielle ! ?

Rejoignez notre serveur Discord pour :

 •	 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.

Licence et code de conduite

TaskingAI est publié sous une licence Open Source TaskingAI spécifique. En contribuant à ce projet, vous acceptez d'en respecter les termes.

Assistance et contact

Pour obtenir de l'aide, veuillez consulter notre documentation ou contactez-nous à [email protected].