Cadre open source qui vous donne des agents d'IA qui vous aident à naviguer dans la prise de décision, à obtenir des objectifs personnalisés et à les exécuter
Partagez le référentiel promethai
Promethai est un projet AGI basé sur Python qui recommande des choix en fonction des objectifs et des préférences d'un utilisateur et peut modifier ses recommandations en fonction des commentaires de l'utilisateur.
Nous nous concentrons actuellement sur la nourriture, mais le système est extensible à n'importe quelle zone.
git clone https://github.com/topoteretes/PromethAI-Backend-Backend.git
dans votre terminal ou directement à partir de la page GitHub au format zip.cd PromethAI-Backend
et créez une copie de .env.template
et nommez-le .env
..env
. Suivez les liens ci-dessous pour obtenir vos clés:Clés | Accéder aux clés |
---|---|
Clé API Openai | Inscrivez-vous et créez une clé API chez Openai Developer |
Clé de l'API Pincecone | Inscrivez-vous et créez une clé API sur pinecone.io |
Clé Google API | Créez un projet dans la console Google Cloud et activez l'API dont vous avez besoin (par exemple: API JSON sur la recherche personnalisée Google). Ensuite, créez une clé API dans la section "Prédication". |
ID de moteur de recherche personnalisé | Visitez le moteur de recherche programmable Google pour créer un moteur de recherche personnalisé pour votre application et obtenez l'ID de moteur de recherche. |
docker-compose up promethai --build
dans le répertoire promethai. Ouvrez votre navigateur et allez à localhost:3000
pour voir Promethai courir. Des articles comme "Agents génératifs: simulacra interactif du comportement humain"
Assurez-vous d'ajouter vos créditions dans le .env file.launch l'application avec:
docker-compose build promethai && docker-compose up promethai
Voici ce qui se passe à chaque fois que l'IA est interrogée par l'utilisateur:
docker-compose build promethai
curl -X POST "http://0.0.0.0:8000/data-request" -H "Content-Type: application/json" --data-raw
Le point de terminaison disponible:
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.
Tous les points de terminaison reçoivent une charge utile au format JSON et renvoient une réponse au format JSON.
Exemple de demandes de curl
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$"
}
}'
Promethai est un travail en cours, livré à vous sans garantie, qu'ils soient explicites ou implicites. En choisissant d'utiliser cette application, vous consentez pour assumer les risques associés, y compris la perte de données, la défaillance du système ou toute autre complication pouvant survenir.
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Veuillez noter que l'utilisation du modèle de langue GPT-4 pourrait entraîner des coûts importants en raison de sa consommation de jetons. En utilisant ce logiciel, vous reconnaissez et acceptez de surveiller votre propre utilisation de jetons et de gérer les coûts associés. Nous suggérons fortement de vérifier régulièrement votre utilisation de l'API OpenAI et de mettre en œuvre les limites ou les alertes nécessaires pour éviter les frais inattendus.
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Licence MIT
Teenage Agi -> https://github.com/seanpixel/teenage-agi bébé Agi -> https://github.com/yoheinakajima/babyagi