Загрузка TaskingAI - Загрузка исходного кода TaskingAI

TaskingAI

AI Исходный код

v0.3.0 ?

Скачать

Задача AI

TaskingAI — это платформа BaaS (Backend as a Service) для разработки и развертывания агентов на основе LLM . Он унифицировал интеграцию сотен моделей LLM и предоставляет интуитивно понятный пользовательский интерфейс для управления функциональными модулями вашего приложения LLM, включая инструменты, системы RAG, помощников, историю разговоров и многое другое.

Ключевые особенности

Универсальная платформа LLM : доступ к сотням моделей искусственного интеллекта с помощью унифицированных API.
Множество улучшений : повысьте производительность агента LLM с помощью сотен настраиваемых встроенных инструментов и усовершенствованной системы поиска и дополненной генерации (RAG).
Рабочий процесс, основанный на BaaS : отделите логику искусственного интеллекта (на стороне сервера) от разработки продукта (на стороне клиента), предлагая четкий путь от консольного прототипирования к масштабируемым решениям с использованием RESTful API и клиентских SDK.
Производство в один клик : развертывайте своих ИИ-агентов на стадии производства одним щелчком мыши и легко масштабируйте их. Пусть TaskingAI позаботится обо всем остальном.
Асинхронная эффективность : используйте асинхронные функции Python FastAPI для высокопроизводительных параллельных вычислений, повышая скорость реагирования и масштабируемость приложений.
Консоль с интуитивно понятным пользовательским интерфейсом : упрощает управление проектами и позволяет тестировать рабочие процессы в консоли.

Интеграции

Модели : TaskingAI сотрудничает с сотнями LLM от различных поставщиков, включая OpenAI, Anthropic и других. Мы также позволяем пользователям интегрировать локальные хост-модели через Ollama, LM Studio и Local AI.

Плагины : TaskingAI поддерживает широкий спектр встроенных плагинов, расширяющих возможности ваших ИИ-агентов, включая поиск Google, чтение веб-сайтов, поиск на фондовом рынке и многое другое. Пользователи также могут создавать собственные инструменты для удовлетворения своих конкретных потребностей.

Почему TaskingAI?

Проблемы с существующими решениями?

LangChain — это инструментальная среда для разработки приложений LLM, но она сталкивается с практическими ограничениями:

Безгражданство : полагается на клиентские или внешние службы для управления данными.
Проблемы масштабируемости . Безгражданство влияет на согласованную обработку данных во всех сеансах.
Внешние зависимости : Зависит от внешних ресурсов, таких как SDK моделей и векторное хранилище.

API-интерфейс OpenAI Assistant превосходно предоставляет функции, подобные GPT, но имеет свои ограничения:

Связанные функциональные возможности : такие интеграции, как инструменты и поиск, привязаны к каждому помощнику и не подходят для многопользовательских приложений.
Собственные ограничения : ограничено моделями OpenAI, не подходит для различных нужд.
Ограничения настройки : пользователи не могут настраивать конфигурацию агента, такую как память и систему поиска.

Как TaskingAI решает проблему?

Поддерживает использование как с сохранением состояния, так и без сохранения состояния : можно ли отслеживать и управлять историями сообщений и сеансами разговоров с агентами или просто отправлять запросы на завершение чата без сохранения состояния, TaskingAI охватывает и то, и другое.
Разделенное модульное управление : Отделение управления инструментами, системами RAG, языковыми моделями от агента. И позволяет свободно комбинировать эти модули для создания мощного ИИ-агента.
Поддержка нескольких арендаторов . TaskingAI поддерживает быстрое развертывание после разработки и может использоваться в сценариях с несколькими арендаторами. Не нужно беспокоиться об облачных сервисах, просто сосредоточьтесь на разработке агента ИИ.
Унифицированный API : TaskingAI предоставляет унифицированные API для всех модулей, включая инструменты, системы RAG, языковые модели и многое другое. Очень просто управлять и изменять конфигурации агента ИИ.

Что вы можете построить с помощью TaskingAI?

Интерактивные демонстрации приложений
Агенты искусственного интеллекта для повышения производительности предприятия
Мультитенантные AI-приложения для бизнеса

Пожалуйста, дайте нам БЕСПЛАТНУЮ ЗВЕЗДУ? если вы найдете это полезным?

Быстрый старт с Docker

Простой способ запустить самостоятельную версию сообщества TaskingAI — через Docker.

Предварительные условия

Docker и Docker Compose установлены на вашем компьютере.
Установлен Git для клонирования репозитория.
Среда Python (выше Python 3.8) для запуска клиентского SDK.

Установка

Сначала клонируйте репозиторий TaskingAI (Community Edition) с GitHub.

git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git
cd taskingai

Внутри клонированного репозитория перейдите в каталог docker.

 cd docker

Скопируйте .env.example в .env :
```
cp .env.example .env
```
Отредактируйте файл .env . Откройте файл .env в своем любимом текстовом редакторе и обновите необходимые конфигурации. Убедитесь, что все необходимые переменные среды установлены правильно.
Запустите Docker Compose : выполните следующую команду, чтобы запустить все службы:
```
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -d
```

После запуска службы откройте консоль TaskingAI через браузер по URL-адресу http://localhost:8080. Имя пользователя и пароль по умолчанию — admin и TaskingAI321 .

Обновление

Если вы уже установили TaskingAI с предыдущей версией и хотите выполнить обновление до последней версии, сначала обновите репозиторий.

git pull origin master

Затем остановите текущую службу докера, обновите ее до последней версии, получив последний образ, и, наконец, перезапустите службу.

 cd docker
docker-compose -p taskingai down
docker-compose -p taskingai pull
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -d

Не беспокойтесь о потере данных; При необходимости ваши данные будут автоматически перенесены в схему последней версии.

Консоль пользовательского интерфейса TaskingAI

Щелкните изображение выше, чтобы просмотреть демонстрационное видео консоли TaskingAI.

Клиентский SDK TaskingAI

После запуска консоли вы можете программно взаимодействовать с сервером TaskingAI, используя клиентский SDK TaskingAI.

Убедитесь, что у вас установлен Python 3.8 или выше, и настройте виртуальную среду (необязательно, но рекомендуется). Установите клиентский SDK TaskingAI Python с помощью pip.

pip install taskingai

Вот пример клиентского кода:

 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 )

Обратите внимание, что YOUR_API_KEY и YOUR_MODEL_ID следует заменить фактическим ключом API и идентификатором модели завершения чата, который вы создали в консоли.

Подробнее вы можете узнать в документации.

Ресурсы

Документация
Справочник по API
Связаться с нами

Сообщество и вклад

Пожалуйста, ознакомьтесь с нашими рекомендациями по вкладу, чтобы узнать, как внести свой вклад в проект.

Кроме того, мы рады сообщить, что у TaskingAI теперь есть официальное сообщество Discord! ?

Присоединяйтесь к нашему серверу Discord, чтобы:

 •	 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.

Лицензия и Кодекс поведения

TaskingAI выпускается под специальной лицензией с открытым исходным кодом TaskingAI. Внося свой вклад в этот проект, вы соглашаетесь соблюдать его условия.