choco builder

Chocobuilder (일명 초콜릿 공장)

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Chocobuilder 란 무엇입니까?

Chocobuilder (Origin Chocolate Factory)는 강력한 소프트웨어 개발 SDLC + LLM Generation Assistant를 쉽게 만들 수 있도록 설계된 오픈 소스 LLM 애플리케이션 개발 프레임 워크입니다.

Native (Android/iOS/Embedded Device) SDK : https://github.com/unit-mesh/edge-infer를 참조하십시오

QuickStart

방법 1 : JVM 프로젝트에 통합

모듈 목록 : https://central.sonatype.com/namespace/cc.unitmesh

dependencies {
    // 核心模块
    implementation ' cc.unitmesh:cocoa-core:1.0.0 '
    // Pinecone
    implementation ' cc.unitmesh:store-pinecone:1.0.0 '
    // ElasticSearch
    implementation ' cc.unitmesh:store-elasticsearch:1.0.0 '
    // ...其它模块
}

더 많은 예를보십시오 : 예제/

방법 2 : ragscript를 사용하십시오

@file:DependsOn( " cc.unitmesh:rag-script:1.0.0 " )

import cc.unitmesh.rag.*

rag {
    indexing {
        val chunks = document( " README.md " ).split()
        store.indexing(chunks)
    }

    querying {
        store.findRelevant( " workflow dsl design " )
            .lowInMiddle()
            . also {
                println (it)
            }
    }
}

방법 3 : 로컬 배치 예

git clone https://github.com/unit-mesh/chocolate-factory
# modify OPENAI_API_KEY and OPENAI_HOST in docker-compose.yml
docker-compose up

사용 사례

데스크탑/IDE :

• https://github.com/unit-mesh/auto-dev- 다국어 지원, 자동 코드 생성 및 유용한 버그 슬레이핑 어시스턴트를 갖춘 AI-Powered Coding Wizard
• https://github.com/phodal/shire- ai 코딩 에이전트 언어

섬기는 사람:

• https://github.com/unit-mesh/devops-genius/

기계적 인조 인간:

• https://github.com/unit-mesh/android-mantic-search-kit

개발

https://framework.unitmesh.cc/에서 참조하거나 문서를 참조하십시오

디자인 철학 : 도메인 구동 문제 해결

Chocobuilder의 주요 개념은 다음과 같습니다.

(PS : 전략적 DDD와 조직 및 아키텍처를 조정하여 Michael Plöd가 만든 원산지)

사용자의 문제는 다음 단계로 처리됩니다.

1. 문제 클래 리파. kt
2. 문제 Analyzer.kt
3. SolutionDesigner.kt
4. SolutionReviewer.kt
5. SolutionExecutor.kt

• 온라인 데모 : https://framework.unitmesh.cc/ (todo)
• 비디오 데모 : https://www.bilibili.com/video/bv1t14y1c7p2
• GIF 데모 :

예 1 : 프론트 엔드 스크린 샷

• 1 단계 : Problemarifier : 응답 형 레이아웃을 사용하여 채팅 페이지를 작성하십시오.
  • 1.1 단계 : 문제 클래 리파 : 왼쪽에는 내비게이션이 있고 중간에는 채팅 영역이 있으며 채팅 영역의 맨 아래에는 입력 버튼이 있습니다.
• 2 단계 : SolutionDesigner : 다음 디자인이 귀하의 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오. 만나면 "예"라고 답변하십시오.
• 3 단계 : SolutionExecutor : 채팅 페이지를 생성합니다

예제 2 : 시맨틱 코드 검색

• 1 단계 : 문제 분석자는 사용자 요구를 분석하고이를 여러 시맨틱 쿼리로 변환합니다.
  • 중국어, 영어, 하이드 모드
• 2 단계 : SolutionExecutor : 사용자의 요구에 따라 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 코드 스 니펫을 검색하고 Chatgpt에 의해 요약됩니다.

예제 입력 : 시맨틱 워크 플로는 어떻게 구현됩니까?

최종 출력 :

예 3 : 테스트 케이스 생성기

• 1 단계 : 문제 분석기는 사용자의 요구 사항을 분석하고 테스트 사례에 의해 생성 된 요구 사항인지 확인합니다.
  • 다중 온도 모드 : TemperatureMode.Default, TemperatureMode.Creative
• 2 단계 : SolutionDesigner는 테스트 케이스 생성 솔루션을 설계합니다.
• 3 단계 : SolutionReviewer 솔루션이 사용자의 요구를 충족하는지 확인합니다.

예제 입력 : 사용자 게시 된 기사

최종 출력 :

예 4 : 코드 통역사

• 1 단계 : SolutionExecutor

예 1 : 곱셈 테이블을 작성하십시오

출력 예 :

1    2    3    4    5    6    7    8    9
2    4    6    8    10    12    14    16    18
3    6    9    12    15    18    21    24    27
4    8    12    16    20    24    28    32    36
5    10    15    20    25    30    35    40    45
6    12    18    24    30    36    42    48    54
7    14    21    28    35    42    49    56    63
8    16    24    32    40    48    56    64    72
9    18    27    36    45    54    63    72    81    

예 2 : 요구 사항 (TODO)을 기반으로 차트 생성

2023 년 상반기의 전기 요금 차트를 생성하면 정보는 다음과 같습니다. ### 1 ~ 6 월 : 201.2,222,234.3,120.2,90,90.4 ###

프로세스 코드 :

 %use lets-plot

import kotlin.math.PI
import kotlin.random.Random


val incomeData = mapOf(
    "x" to listOf("一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月"),
    "y" to listOf(201.2, 222, 234.3, 120.2, 90, 94.4)
)
letsPlot(incomeData) { x = "x"; y = "y" } +
        geomBar(stat = Stat.identity) +
        geomText(labelFormat = "${.2f}") { label = "y"; } +
        ggtitle("2023 年上半年电费")

최종 출력 :

특허

RAG 관련 모듈은 영감을 받았습니다

• langchain4j
• 랭케인
• llamaindex
• 봄 ai

Apache 라이센스 2.0에 따라 라이센스가 부여 된 Langchain4J 및 Spring AI를 기반으로 한 일부 RAG 모듈.

이 코드는 MPL 2.0 LICENSE 에 따라 배포됩니다.