在人工智能快速发展的今天,聊天机器人和AI助手正在改变我们与技术互动的方式。而OpenGPTs项目的出现,为开发者和企业提供了一个强大的开源替代方案,可以创建高度定制化的AI助手,突破了闭源解决方案的限制。让我们深入了解这个激动人心的项目,看看它如何为AI助手的开发带来新的可能性。
OpenGPTs是一个开源项目,旨在创造类似于OpenAI的GPTs和Assistants API的体验。它由LangGraph提供支持,这是一个用于创建agent运行时的框架。此外,它还建立在LangChain、LangServe和LangSmith等技术之上。OpenGPTs最大的优势在于它给予用户更多的控制权,允许用户灵活配置多个关键组件:
最重要的是,OpenGPTs让用户完全掌控应用程序的认知架构。目前,它实现了三种不同的架构:
由于是开源项目,如果这些预设架构不能满足需求,用户可以轻松修改或创建自己的架构。
OpenGPTs strive了尽可能实现与OpenAI功能对等,同时提供更多的灵活性:
沙盒环境:提供了一个导入、测试和修改现有聊天机器人的环境。所有聊天机器人都以代码形式存在,便于编 辑。
自定义动作:使用OpenAPI规范为聊天机器人定义额外功能,通过添加工具来支持。
知识文件:允许附加额外文件,供聊天机器人参考。可以通过UI或API上传文件,由检索工具使用。
工具集成:提供基本工具,如网页浏览、图像创建等。默认启用DuckDuckGo搜索和Python REPL工具。
分析功能:使用LangSmith查看和分析聊天机器人的使用数据。
草稿功能:保存和共享正在创建的聊天机器人草稿,支持保存配置。
发布功能:通过LangServe部署,公开分发完成的聊天机器人。
共享管理:通过LangServe部署,设置和管理聊天机器人的共享。
市场功能:搜索和部署其他用户创建的聊天机器人(即将推出)。
OpenGPTs支持三种不同的认知架构,每种架构都有其特点和适用场景:
助手可以配备任意数量的工具,并使用LLM来决定何时使用它们。这使得助手成为最灵活的选择,但它们只能与少数模型良好配合,可靠性也可能较低。
创建助手时,需要指定以下内容:
助手的认知架构可以看作是一个循环:
这种架构非常强大和灵活,可能最接近人类的思考方式。然而,它可能不太可靠,通常只有性能更强的模型才能很好地工作(即使如此也可能出错)。
RAGBot是一个专注于检索的GPT,具有简单直接的架构:
与助手相比,RAGBot更加结构化(但功能较弱)。它总是会查找信息,这在已知用户需要查询信息时很有用,但如果用户只是想进行普通对话,可能会造成资源浪费。
尽管架构较简单,RAGBot仍有其优势:
ChatBot是最简单的架构 - 仅仅是对语言模型的调用,通过系统消息进行参数化。这允许GPT承担不同的角色和性格。虽然功能远不如助手或RAGBot(无法访问外部数据源或计算),但仍然有其价值。许多流行的GPT本质上就是系统消息,而CharacterAI也主要依赖于系统消息就取得了巨大成功。
要开始使用OpenGPTs,您可以按照以下步骤操作:
克隆仓库:
git clone https://github.com/langchain-ai/opengpts.git
cd opengpts
设置环境变 量:
创建一个.env
文件,添加必要的API密钥和配置信息。
安装依赖: 对于后端,使用poetry管理依赖:
cd backend
poetry install
对于前端:
cd frontend
npm install
启动应用: 启动后端服务器和前端开发服务器。
访问应用:
打开浏览器,访问http://localhost:5173
即可开始使用OpenGPTs。
OpenGPTs为AI助手的开发开辟了新的道路。通过提供更多的控制权和定制选项,它使开发者能够创建真正符合特定需求的AI助手。无论是想要构建一个强大的多功能助手,还是专注于特定领域的知识检索机器人,或是简单的角色扮演聊天机器人,OpenGPTs都能满足这些需求。
随着项目的不断发展和社区的贡献,我们可以期待看到更多创新的AI应用被开发出来。OpenGPTs不仅是一个工具,更是一个平台,它正在重新定义我们与AI互动的方式,为未来的AI应用开发铺平道路。
如果你对AI开发感兴趣,不妨深入探索OpenGPTs,看看它能为你的项目带来什么样的可能性。开源的力量加上AI的潜力,未来值得期待!
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