Keras-llm-robot:一个功能强大的大语言模型Web UI项目

Keras-llm-robot:打造您的AI助手

在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已成为许多领域的重要工具。然而,对于普通用户和开发者来说,如何便捷地使用和学习这些模型仍然是一个挑战。Keras-llm-robot项目应运而生,它为用户提供了一个功能丰富、易于使用的Web界面,让大家都能轻松体验和探索大语言模型的魅力。

项目概览

Keras-llm-robot是一个基于Streamlit框架开发的Web UI项目,继承自Langchain-Chatchat项目。它的底层架构使用了Langchain和Fastchat等开源框架,上层则采用Streamlit实现了直观的用户界面。该项目完全开源,主要目标是实现大多数来自Hugging Face网站的开源模型的离线部署和测试。此外,它还允许通过配置组合多个模型,以实现多模态、RAG(检索增强生成)、Agent等高级功能。

核心功能

Keras-llm-robot的功能可以大致分为三个主要方面:

1. 语言模型功能:

   • 支持加载多种开源语言模型,包括基础模型、多模态模型、特殊模型和在线模型。
   • 提供模型量化功能,可以创建2-8位的量化版本。
   • 支持使用私有数据集对模型进行微调。
   • 提供角色扮演功能,让模型可以扮演不同的专业角色。

2. 辅助模型功能:

   • 检索功能:支持本地和在线向量数据库,为语言模型提供长期记忆能力。
   • 代码解释器:使语言模型具备代码执行能力。
   • 语音识别与合成:支持本地模型和Azure在线语音服务。
   • 图像识别与生成:支持本地模型进行图像描述和生成。

3. AI生成器功能:

   • 智能客服代理
   • 实时语言翻译代理
   • 虚拟个人助理代理

使用指南

快速开始

要开始使用Keras-llm-robot,您需要先准备好运行环境。项目支持Windows、Ubuntu和MacOS平台。以下是在Ubuntu系统上的快速启动步骤:

1. 安装必要的依赖:

   sudo apt update
   sudo apt install build-essential ffmpeg portaudio19-dev

2. 创建并激活虚拟环境:

   conda create -n keras-llm-robot python==3.11.5
   conda activate keras-llm-robot

3. 克隆项目并安装依赖:

   git clone https://github.com/smalltong02/keras-llm-robot.git
   cd keras-llm-robot
   pip install -r requirements-ubuntu.txt

4. 启动Web UI:

   python __webgui_server__.py --webui

现在,您可以通过浏览器访问http://127.0.0.1:8818来使用Keras-llm-robot的Web界面了。

模型加载与配置

Keras-llm-robot支持多种类型的模型,包括基础语言模型、多模态模型、特殊模型和在线模型。在配置界面中,您可以选择适合的模型进行加载。

对于需要API密钥的在线服务,您可以在.env文件中配置相关信息。

辅助功能使用

Keras-llm-robot提供了丰富的辅助功能,如检索、代码执行、语音交互等。这些功能可以在"Tools & Agent"界面中进行配置和使用。

高级特性

知识库与检索增强生成(RAG)

Keras-llm-robot支持创建和管理知识库,这为语言模型提供了长期记忆能力。您可以上传各种类型的文档,系统会自动进行内容提取、分割、向量化,并添加到向量数据库中。

在聊天界面中,您可以选择特定的知识库,语言模型将基于该知识库的内容回答用户的查询。

代码解释器

代码解释器功能使语言模型能够执行代码,从而实现更复杂的任务。Keras-llm-robot提供了本地执行和Docker沙箱两种模式,以满足不同的安全需求。

多模态交互

通过集成语音识别、语音合成、图像识别和图像生成功能,Keras-llm-robot实现了真正的多模态人工智能交互体验。用户可以通过语音与模型对话,也可以上传图片进行分析或生成新的图像。

结语

Keras-llm-robot为大语言模型的学习和应用提供了一个强大而灵活的平台。无论您是AI爱好者、研究人员还是开发者,都可以通过这个项目轻松探索大语言模型的潜力,实现各种创新应用。随着项目的不断发展和社区的贡献,我们期待看到更多令人兴奋的功能和应用场景。

如果您对Keras-llm-robot感兴趣,欢迎访问项目GitHub页面了解更多信息,并参与到这个开源项目的建设中来。让我们一起推动人工智能技术的普及和发展,为创造更智能、更便捷的未来贡献力量!