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PromethAI Backend

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프로 메타이

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의사 결정을 탐색하고 개인화 된 목표를 달성하고 실행하는 데 도움이되는 AI 에이전트를 제공하는 오픈 소스 프레임 워크

프로 메타이 저장소를 공유하십시오

우리는 Promethai와 함께 한 모든 작업을 신제품 인 Cognee-> 여기에서 확인했습니다.

그게 뭐야

Promethai는 사용자의 목표와 선호도를 기반으로 선택을 추천하고 사용자 피드백을 기반으로 권장 사항을 수정할 수있는 파이썬 기반 AGI 프로젝트입니다.

우리의 초점은 현재 식품에 중점을두고 있지만 시스템은 모든 영역까지 확장 가능합니다.

특징

자율 에이전트에 최적화되었습니다
각 사용자마다 개인화
사용자가 사용자가 솔루션을 탐색하고 결정하는 데 도움이되는 의사 결정 트리를 소개합니다.
비동기를 실행합니다
App 빌드의 경우이 리포트 Promethai-Gui를 확인하십시오
자동화 작업 및 결정 실행을 지원합니다
다중 벡터 DBS가 트로프 랑케인을 지원합니다
낮은 대기 시간
사용하기 쉽습니다
배포하기 쉽습니다

데모

? 건축학

프로 메타이 건축

? 로드맵

TopoTeretes 로드맵

설정

git clone https://github.com/topoteretes/PromethAI-Backend-Backend.git 사용하여 리포를 다운로드하십시오.
cd PromethAI-Backend 사용하여 디렉토리로 이동하여 .env.template 사본을 작성하여 .env 로 이름을 지정하십시오.
.env 파일의 따옴표 나 공백없이 고유 한 OpenAi API 키, Google 키, 사용자 정의 검색 엔진 ID를 입력하십시오. 아래 링크를 따라 키를 얻으십시오.

열쇠	키에 액세스
Openai API 키	OpenAI 개발자에서 가입하고 API 키 생성
PENECONE API 키	가입하고 pinecone.io에서 API 키를 만듭니다
Google API 키	Google Cloud 콘솔에서 프로젝트를 작성하고 필요한 API를 활성화하십시오 (예 : Google Custom Search JSON API). 그런 다음 "자격 증명"섹션에서 API 키를 만듭니다.
사용자 정의 검색 엔진 ID	Google Programmable Search Engine을 방문하여 응용 프로그램에 맞는 사용자 정의 검색 엔진을 만들고 검색 엔진 ID를 얻으십시오.

Docker와 Docker Compose가 시스템에 설치되어 있지 않은지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 여기에서 설치하십시오.
Docker Desktop이 실행되면 Run Command : docker-compose up promethai --build Promethai 디렉토리에서 구축하십시오. 브라우저를 열고 localhost:3000 으로 이동하여 Promethai가 실행됩니다.

자원

"생성제 : 인간 행동의 대화식 시뮬 라 크라"와 같은 논문

빠른 시작

.env 파일에 Credentions를 추가하십시오.

docker-compose build promethai && docker-compose up promethai

작동 방식

다음은 사용자가 AI를 쿼리 할 때마다 발생합니다.

AI는 쿼리를 벡터화하고 Pinecone Vector 데이터베이스에 저장합니다.
AI는 메모리 내부를보고 현재 쿼리와 관련된 기억과 과거 쿼리를 찾습니다.
AI는 어떤 행동을 취해야하는지 생각합니다
AI는 3 단계에서 생각을 저장합니다
3 단계의 생각과 2 단계의 관련 기억에 따라 AI는 출력을 생성합니다.
AI는 현재 쿼리와 그 답을 Pinecone Vector 데이터베이스 메모리에 저장합니다.

사용 방법

 docker-compose build  promethai

컬 요청을하여 API에 액세스하십시오.

 curl -X POST "http://0.0.0.0:8000/data-request" -H "Content-Type: application/json" --data-raw

사용 가능한 엔드 포인트의 예

사용 가능한 엔드 포인트 :

 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.

모든 엔드 포인트는 JSON 형식의 페이로드를 수신하고 JSON 형식의 응답을 반환합니다.

컬 요청의 예

 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$"
    
  }
}'

? 알아채다

Promethai는 명시 적이든 묵시적이든 보장없이 귀하에게 전달되는 진행중인 작업입니다. 이 애플리케이션을 사용하도록 선택하면 데이터 손실, 시스템 고장 또는 발생할 수있는 기타 합병증을 포함한 관련 위험을 감수하는 데 동의합니다.

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