开源框架为您提供AI代理,可帮助您导航决策,获得个性化目标并执行它们
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Promethai是一个基于Python的AGI项目,它根据用户的目标和偏好推荐选择,并可以根据用户反馈来修改其建议。
我们目前的重点是食品,但该系统可扩展到任何区域。
git clone https://github.com/topoteretes/PromethAI-Backend-Backend.git
下载仓库,或直接以zip格式从github页面上。cd PromethAI-Backend
导航到目录,并创建.env.template
的副本并将其命名.env
。.env
文件中任何引号或空格。请按照以下链接获取您的钥匙:钥匙 | 访问钥匙 |
---|---|
OpenAI API键 | 在OpenAI开发人员上注册并创建一个API密钥 |
Pinecone API键 | 注册并在Pinecone.io上创建一个API键 |
Google API密钥 | 在Google Cloud Console中创建一个项目,并启用所需的API(例如:Google自定义搜索JSON API)。然后,在“凭据”部分中创建一个API密钥。 |
自定义搜索引擎ID | 访问Google可编程搜索引擎,以为您的应用程序创建自定义搜索引擎并获取搜索引擎ID。 |
docker-compose up promethai --build
。打开您的浏览器,然后转到localhost:3000
查看Promethai跑步。 诸如“生成代理:人类行为的互动模拟”之类的论文
确保在.env file中添加您的文论。用以下方式启动应用程序。
docker-compose build promethai && docker-compose up promethai
这是用户查询AI时都会发生的事情:
docker-compose build promethai
curl -X POST "http://0.0.0.0:8000/data-request" -H "Content-Type: application/json" --data-raw
可用端点:
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.
所有端点都以JSON格式获得有效载荷,并以JSON格式返回响应。
卷曲请求的示例
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$"
}
}'
Promethai是一项正在进行的工作,无保证,无论是明确的还是暗示的,都可以交付给您。通过选择使用此应用程序,您同意承担任何相关风险,包括数据丢失,系统故障或可能出现的任何其他并发症。
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请注意,GPT-4语言模型的使用可能会由于其令牌消耗而产生巨大的成本。通过使用此软件,您可以承认并同意监控自己的令牌使用情况并管理相关成本。我们强烈建议通常检查您的OpenAI API使用情况,并实施必要的限制或警报以避免出乎意料的费用。
鉴于其实验性质,Promethai可能会产生内容或执行与现实世界的业务规范或法律义务不符的行动。它落在您身上,以确保基于本软件的输出遵守所有相关法律,法规和道德标准的任何行动或决策。该项目的创建者和贡献者将对使用此软件的任何影响都不承担任何责任。
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麻省理工学院许可证
teenage agi-> https://github.com/seanpixel/teenage-agi baby agi-> https://github.com/yoheinakaakajima/babyagi