TaskingAI
v0.3.0 ?
TaskingAI は、LLM ベースのエージェントの開発と展開のための BaaS (Backend as a Service) プラットフォームです。数百の LLM モデルの統合を統合し、ツール、RAG システム、アシスタント、会話履歴などを含む LLM アプリケーションの機能モジュールを管理するための直感的なユーザー インターフェイスを提供します。
モデル: TaskingAI は、OpenAI、Anthropic など、さまざまなプロバイダーの何百もの LLM と接続します。また、ユーザーが Ollama、LM Studio、Local AI を通じてローカル ホスト モデルを統合できるようにします。
プラグイン: TaskingAI は、Google 検索、Web サイト リーダー、株式市場の検索など、AI エージェントを強化する幅広い組み込みプラグインをサポートしています。ユーザーは、特定のニーズを満たすカスタム ツールを作成することもできます。
LangChainは LLM アプリケーション開発用のツール フレームワークですが、実際的な制限に直面しています。
OpenAI の Assistant API は、 GPT のような機能の提供に優れていますが、独自の制約があります。
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セルフホスト型の TaskingAI コミュニティ エディションを開始する簡単な方法は、Docker を使用することです。
まず、GitHub から TaskingAI (コミュニティ エディション) リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git
cd taskingai複製されたリポジトリ内で、docker ディレクトリに移動します。
cd docker .env.example .envにコピーします。
cp .env.example .env .envファイルを編集する: お気に入りのテキスト エディタで.envファイルを開き、必要な構成を更新します。必要な環境変数がすべて正しく設定されていることを確認してください。
Docker Compose の開始: 次のコマンドを実行して、すべてのサービスを開始します。
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -dサービスが起動したら、ブラウザから URL http://localhost:8080 を使用して TaskingAI コンソールにアクセスします。デフォルトのユーザー名とパスワードはadminおよびTaskingAI321です。
TaskingAI を以前のバージョンですでにインストールしていて、最新バージョンにアップグレードする場合は、まずリポジトリを更新します。
git pull origin master次に、現在の Docker サービスを停止し、最新のイメージを取得して最新バージョンにアップグレードし、最後にサービスを再起動します。
cd docker
docker-compose -p taskingai down
docker-compose -p taskingai pull
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -dデータの損失を心配する必要はありません。必要に応じて、データは最新バージョンのスキーマに自動的に移行されます。
上の画像をクリックして、TaskingAI コンソールのデモ ビデオをご覧ください。
コンソールが起動したら、TaskingAI クライアント SDK を使用してプログラムで TaskingAI サーバーと対話できるようになります。
Python 3.8 以降がインストールされていることを確認し、仮想環境をセットアップします (オプションですが推奨)。 pip を使用して TaskingAI Python クライアント SDK をインストールします。
pip install taskingaiクライアントのコード例は次のとおりです。
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 ) YOUR_API_KEYとYOUR_MODEL_ID 、コンソールで作成した実際の API キーとチャット完了モデル ID に置き換える必要があることに注意してください。
詳細については、ドキュメントをご覧ください。
プロジェクトへの貢献方法については、貢献ガイドラインをご覧ください。
また、TaskingAI に公式 Discord コミュニティが開設されたことをお知らせできることを嬉しく思います。 ?
Discord サーバーに参加して次のことを行います。
• 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.
TaskingAI は、特定の TaskingAI オープンソース ライセンスに基づいてリリースされます。このプロジェクトに貢献すると、その規約に従うことに同意したことになります。
サポートについては、ドキュメントを参照するか、[email protected] までお問い合わせください。
