AIPE

AIPE: AI Pipeline Motor

Einführung

AIPE (AI Pipeline Engine) ist ein flexibles und leistungsstarkes Werkzeug zum Erstellen und Ausführen komplexer KI -Workflows. Sie können verschiedene KI -Aufgaben wie Websuche, Textgenerierung, Sprachverarbeitung und Bildgenerierung zu einer zusammenhängenden Pipeline zusammenstellen, die alle über eine einfache YAML -Datei konfiguriert werden.

Merkmale

• ? Ketten Sie mehrere KI -Aufgaben in einen einzigen Workflow
• ? Websuche Integration (Duckduckgo und Serper API)
• ? Textgenerierung mit verschiedenen LLM -Modellen (Ollama, OpenAI)
• Text-to-Speech- und Speech-to-Text-Funktionen
• "Bildgenerierung unter Verwendung einer stabilen Diffusion
• Webhook -Integration für externe API -Anrufe
• ? YAML-basierte Konfiguration für Easy Pipeline Setup
• Dynamische Bindung von Kontext und Stufenausgängen

Anwendungsfälle

AIPE (AI Pipeline Engine) ist ein vielseitiges Tool, das auf verschiedene Domänen und Aufgaben angewendet werden kann. Hier sind einige potenzielle Anwendungsfälle:

1. Automatischer Forschungsassistent : Erstellen Sie eine Pipeline, die das Web nach einem bestimmten Thema durchsucht, die Ergebnisse fasst und einen umfassenden Bericht mit Zitaten erstellt.

2. Inhaltserstellung Workflow : Entwerfen Sie eine Pipeline, die Artikelideen generiert, Entwurfsinhalte schreibt, begleitende Bilder erstellt und Social -Media -Beiträge für die Werbung vorbereitet.

3. Stimmungsanalyse und Markenüberwachung : Richten Sie eine Pipeline ein, die soziale Medien und Nachrichtenseiten für die Erwähnung einer Marke kratzt, die Stimmungsanalyse durchführt und tägliche Berichte mit Erkenntnissen generiert.

4. Automatisierter Kundensupport : Entwickeln Sie eine Pipeline, die Kundenanfragen verarbeitet, nach einer Wissensbasis nach relevanten Informationen sucht und personalisierte Antworten generiert.

5. Datenanalyse und Visualisierung : Erstellen Sie eine Pipeline, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, statistische Analysen durchführt, Erkenntnisse erzeugt und Datenvisualisierungen erstellt.

6. Sprachübersetzungsservice : Erstellen Sie eine Pipeline, die Text in einer Sprache aufnimmt, sie in mehrere Zielsprachen übersetzt und für jede Übersetzung Audioaussprachen generiert.

7. Automatisierte Code -Überprüfung : Entwerfen Sie eine Pipeline, die Code -Repositorys analysiert, potenzielle Probleme oder Verbesserungen identifiziert und detaillierte Code -Überprüfungsberichte generiert.

8. Markttrendanalyse : Richten Sie eine Pipeline ein, die die Finanznachrichten überwacht, Marktdaten analysiert und prädiktive Berichte über potenzielle Markttrends erzeugt.

9. Bildungsinhalte Generierung : Erstellen Sie eine Pipeline, die einen Fachbereich nimmt, erzeugt Bildungsinhalte, Test- und Zusatzmaterialien für Online -Kurse.

10. Personalisierter Nachrichtenaggregator : Entwickeln Sie eine Pipeline, die Nachrichten aus verschiedenen Quellen sammelt, die auf den Benutzerpräferenzen basieren, Artikel zusammenfasst und eine personalisierte tägliche Nachrichteninformation generiert.

Diese Anwendungsfälle zeigen die Flexibilität und Leistung von AIPE bei der Automatisierung komplexer Workflows in verschiedenen Branchen und Anwendungen. Die modulare Natur der Pipeline ermöglicht eine einfache Anpassung und Erweiterung auf den bestimmten Anforderungen.

? Pipeline -Schritte

Der AI -Agenten -Pipeline -Motor unterstützt die folgenden Schritte:

• WebSearch : Durchsuchen Sie das Web mit DuckDuckgo oder Serper API
• WebScrape : Inhalt von bestimmten URLs abkratzen
• RunInference : Text mit LLM -Modellen generieren (Ollama, OpenAI)
• TextToSpeech : Text in Sprache konvertieren
• SpeechToText : Sprache in den Text transkribieren
• LoadImageModel : Laden Sie ein Text-zu-Image-Modell
• GenerateImage : Generieren Sie Bilder aus Texteingabeaufforderungen
• CallWebhook : Externe API -Anrufe tätigen

Installation

1. Klonen Sie das Repository:

    git clone https://github.com/yourusername/AIPE.git
   cd AIPE
   

2. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

    pip install -r app/requirements.txt
   

3. Richten Sie Umgebungsvariablen für API -Schlüssel ein (falls erforderlich):

    export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   export SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
   

Verwendung

1. Erstellen Sie eine YAML -Konfigurationsdatei für Ihre Pipeline. Beispiel:

    pipeline :
    context :
        topic : " artificial intelligence with crypto "
        num_results : 5
        model_name : " llama2 "
   
    steps :
        - name : " web_search "
        type : " WebSearch "
        query : " latest developments in {context.topic} "
        search_type : " serper "
        num_results : " {context.num_results} "
   
        - name : " summarize_findings "
        type : " RunInference "
        source : " ollama "
        model_name : " llama2 "
        prompt : " Summarize the latest developments in {context.topic} based on the following information: {steps.web_search} "
   
        - name : " text_to_speech "
        type : " TextToSpeech "
        text : " {steps.summarize_findings} "
        result_path : " /app/output/summary_audio.wav "
   
        - name : " generate_image "
        type : " GenerateImage "
        prompt : " A futuristic representation of {context.topic} "
        result_path : " /app/output/ai_developments.png "
        image_params :
            num_inference_steps : 50
            guidance_scale : 7.5
   
        - name : " final_report "
        type : " RunInference "
        source : " ollama "
        model_name : " llama2 "
        prompt : " Create a final report on {context.topic} incorporating the following elements: n 1. Web search results: {steps.web_search} n 2. Summarized findings: {steps.summarize_findings} n 4. Generated image description: A futuristic representation of {context.topic} n 5. Transcription accuracy check: Compare the original summary with the transcribed text and comment on any discrepancies. "
        result_path : " /app/output/final_report.txt "

2. Führen Sie die Pipeline aus:

    python app/main.py config/config.yaml
   

3. Überprüfen Sie die Ausgabe: Die Pipeline speichert ihre Ausgänge im output . Dies umfasst generierte Dateien wie Audio-, Bilder- und Textberichte, die in Ihrer Konfiguration angegeben sind.

? Docker -Unterstützung

Das Projekt enthält Dockerfile für einfache Containerisierung. Mit Docker zu bauen und zu laufen:

 docker build -t AIPE .
docker run -it --gpus all --env-file .env AIPE

Die Pipeline speichert ihre Ausgänge im output im Docker -Container. Dies umfasst generierte Dateien wie Audio-, Bilder- und Textberichte, die in Ihrer Konfiguration angegeben sind.

Spheron -Bereitstellung

So bereitstellen Sie Ihr AIPE -Projekt auf Spheron:

1. Aktualisieren Sie spheron.yaml in Ihrem Projektroot mit Ihren Bilddetails.

2. Installieren Sie spheronctl CLI: Installationshandbuch

3. Bereitstellung erstellen:

   sphnctl deployment create spheron.yaml

4. Überprüfen Sie den Bereitstellungsstatus (ersetzen Sie <LID> durch Ihre Bereitstellungs -ID):

   sphnctl deployment get --lid < LID >

5. Bereitstellungsprotokolle anzeigen:

   sphnctl deployment logs --lid < LID >

6. Zugriff auf Bereitstellungsschale:

   sphnctl deployment shell aipet /bin/sh --lid < LID > --stdin --tty

Weitere Informationen finden Sie in Spheron Docs.

? Beitragen

Beiträge sind willkommen! Bitte zögern Sie nicht, eine Pull -Anfrage einzureichen.

? Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert - Einzelheiten finden Sie in der Lizenzdatei.

? Kontakt

Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich gerne mit Mitra wenden.