aiflows
v1.1.1
?? FunSearch 추가됨 : 흥미로운 소식! FunSearch가 FlowVerse에 통합되었음을 발표하게 되어 매우 기쁩니다! ? 여기 FlowVerse에서 찾을 수 있습니다. 또한 FunSearch가 실제로 작동하는 모습을 보여주는 데모 노트북을 확인해 보세요! 이 데모에는 CodeForce 문제에서 실행되는 FunSearch의 예가 포함되어 있으며 자신의 애플리케이션에 맞게 FunSearch를 설정하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다.
? 주요 업데이트: 우리 프로젝트 버전 1.1.0의 출시를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다! 이번 릴리스에서는 Flows 엔진 도입으로 강조된 aiFlows에 대한 중요한 개선 사항이 도입되었습니다. 이 엔진은 동시 실행 및 P2P 분산 협업을 지원하여 프로젝트와 상호 작용하는 방식을 혁신합니다.
개발자 경험의 일부 측면을 아직 다듬는 중이므로 Discord에서 피드백을 공유해 주세요!
?? aiFlows는 흐름 추상화를 구현하고 인간, AI 시스템 및 도구와 관련된 복잡한 (작업) 흐름의 설계 및 구현을 크게 단순화합니다. CoLink와 협력하여 다음을 가능하게 합니다.
라이브러리는 Python 3.10+와 호환됩니다.
pip install aiflows프레임워크는 흐름 과 메시지를 중심으로 이루어집니다. 흐름은 의미상 의미 있는 작업 단위를 완료할 수 있는 독립적이고 독립적이며 목표 중심의 계산 구성 요소입니다. 정보를 교환하기 위해 Flow는 표준화된 메시지 기반 인터페이스를 통해 통신합니다. 메시지는 수신자 흐름이 처리할 수 있는 모든 유형이 될 수 있습니다.
Flows 프레임워크가 예시되었습니다. 첫 번째 열에는 도구의 예가 나와 있습니다. 특히 Flows 프레임워크에서 AI 시스템은 도구에 해당합니다. 두 번째 열은 예제 도구에서 구성된 도구 주변의 최소한의 래퍼인 Atomic Flows를 설명합니다. 세 번째 열은 원자 흐름 또는 복합 흐름 간의 구조화된 상호 작용을 정의하는 복합 흐름의 예를 보여줍니다. 네 번째 열은 논문의 실험에 사용된 것과 같은 특정 복합 경쟁 코딩 흐름을 보여줍니다. 다섯 번째 열은 자율적 행동을 지원할 수 있는 메타 추론 프로세스를 정의하는 가상 흐름의 구조를 간략하게 설명합니다.
FlowVerse는 모든 사람이 사용할 수 있도록 커뮤니티에서 만들고 공유하는 Flows 저장소(? HuggingFace 허브로 구동)입니다! aiFlows를 사용하면 흐름을 쉽게 다운로드, 사용, 확장하거나 새롭고 더 복잡한 흐름으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어, API 기반 도구(Flows 추상화의 도구 포함 모델)만 사용하는 Flow를 공유하는 것은 구성 파일을 공유하는 것만큼 간단합니다(예: FlowVerse의 AutoGPT Flow는 다음과 같습니다). ChatGPT를 사용하는 경우 완전히 사용자 정의 가능한 오픈 소스 GPT(++)라고 생각할 수 있습니다.
FlowVerse는 지속적으로 성장하고 있습니다. 현재 사용 가능한 흐름을 탐색하려면 Discord 서버의 ?│flow-sharing 포럼을 확인하세요. 또한 시작하기 섹션의 튜토리얼 및 자세한 예제 에서는 우리가 제공하는 흐름 중 일부를 더 자세히 다루고 있습니다(예: ChatAtomicFlow 및 QA, VisionAtomicFlow 및 VisualQA, 인간 피드백이 포함된 ReAct 및 ReAct, AutoGPT 등).
AI는 우리가 일하는 방식에 혁명을 일으킬 것입니다. 우리의 임무는 AI 연구자를 지원하고 그들이 실무자들과 발전을 원활하게 공유할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 피드백 루프를 구축하여 유익한 방향으로 진행되도록 안내하는 동시에 모든 사람이 차세대 AI 도구에 자유롭게 액세스하고 혜택을 누릴 수 있도록 보장합니다.
차세대 AI 도구를 개발하려면 동시 실행 및 P2P 원격 협업을 지원하는 원칙에 따른 추상화가 필요합니다. 동시에, 이점을 극대화하기 위해 개발자와 연구자는 자신의 작업 흐름을 완벽하게 제어할 수 있어야 합니다. aiFlows는 각 Flow를 자신만의 것으로 만들 수 있도록 힘을 실어주기 위해 노력하고 있습니다! 자세한 내용은 기여 섹션을 참조하세요.
여기에서는 첫 번째 질문 응답 Flow로 추론을 실행할 수 있는 방법을 확인하고, 모듈식 추상화와 FlowVerse 덕분에 매우 다양한 질문 응답 Flow 사이를 간단하게 변경할 수 있습니다!
이 튜토리얼에서는 점차 복잡해지는 유용한 흐름을 구축하는 방법에 대한 연습을 통해 라이브러리의 기능을 소개합니다.
우리는 Flow 개발 작업 흐름을 지속적으로 최적화하고 있습니다. 이 짧은 가이드에서는 어려운 방법을 배울 필요가 없도록 최고의 팁을 공유합니다.
도구, 인간, AI 모델과 관련된 최근 제안된 프롬프트 및 협업 전략 중 다수는 본질적으로 특정 흐름입니다(아래 그림 참조). 위의 링크에서는 몇 가지 대표적인 워크플로우를 구축하는 방법에 대한 자세한 연습을 찾을 수 있습니다.
aiFlows를 구축하고 사용하는 방법에 대한 더 많은 예제는 예제 폴더를 확인하세요.
위에서 언급했듯이 우리의 목표는 Flows를 연구원과 개발자 모두에게 이익이 되는 커뮤니티 중심 프로젝트로 만드는 것입니다(왜 aiFlows를 사용해야 할까요? 섹션 참조). 이 목표를 달성하려면 여러분의 도움이 필요합니다.
다음과 같은 몇 가지 방법으로 프로젝트에 참여할 수 있습니다.
우리는 프로젝트에 기여함으로써 누구나 혜택을 받을 수 있는 방법을 찾으려고 노력했습니다. 기여 가이드에는 우리가 구상한 작업 흐름이 더 자세히 설명되어 있습니다(이에 대한 여러분의 피드백을 듣고 싶습니다. Discord 서버에는 이미 이에 대한 채널이 있습니다 :)).
간단히 말해서 이것은 시작에 불과하며 갈 길이 멀다. 계속 지켜봐주시고 훌륭한 (오픈 소스) AI 미래를 함께 만들어 가세요!
이 작업이 유용하다고 생각되면 다음과 같이 인용해 주세요.
@misc{josifoski2023flows,
title={Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI},
author={Martin Josifoski and Lars Klein and Maxime Peyrard and Baldwin Nicolas and Yifei Li and Saibo Geng and Julian Paul Schnitzler and Yuxing Yao and Jiheng Wei and Debjit Paul and Robert West},
year={2023},
eprint={2308.01285},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.AI}
}
