fragaria

Fragaria: desde 'R en Strawberry hasta compleja IA de resolución de problemas

API de razonamiento de la cadena de pensamiento avanzada (COT) con aprendizaje de refuerzo (RL)

Fragaria es una API de razonamiento de pensamiento (COT) potente y flexible que aprovecha los proveedores de varios modelos de lenguaje (LLM) e incorpora técnicas de aprendizaje de refuerzo (RL) para resolver problemas complejos y responder preguntas intrincadas. El nombre del género botánico de las fresas, Fragaria rinde homenaje a los famosos "¿Cuántos 'R en Strawberry?" Problema, simbolizando su capacidad para abordar consultas simples y complejas con igualdad igual.

Tabla de contenido

• Características
• Instalación
• Configuración
• Uso
• Documentación de API
• Ejemplos
• Que contribuye
• Licencia

Características

• Soporte de múltiples proveedores : cambie sin problemas entre OpenAI, Groq y juntos.
• Razonamiento de la cadena de pensamiento : emplea técnicas de COT sofisticadas para descomponer y resolver problemas complejos.
• Aprendizaje de refuerzo : utilice los algoritmos RL para mejorar continuamente las estrategias de resolución de problemas y adaptarse a los nuevos desafíos.
• Aprendizaje adaptativo : mejorar el rendimiento con el tiempo a través de un sistema de puntuación basado en SQLite integrado con técnicas RL.
• Configurable : archivo de configuración YAML fácil de actualizar para la configuración flexible de los parámetros LLM y RL.
• Documentación de OpenAPI : documentación integral de API con UI de Swagger y Redoc.
• Soporte CORS : recursos de origen cruzado incorporado para compartir una fácil integración con aplicaciones web.

Instalación

1. Clon el repositorio:

    git clone https://github.com/terraprompt/fragaria.git
   cd fragaria
   

2. Crear un entorno virtual (opcional pero recomendado):

    python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows, use `venvScriptsactivate`
   

3. Instale las dependencias requeridas:

    pip install -r requirements.txt
   

Configuración

1. Copie el archivo config.yaml.example a config.yaml :

    cp config.yaml.example config.yaml
   

2. Abra config.yaml y actualice la siguiente configuración:

   • Establezca su llm_provider preferido (OpenAI, Groq o juntos)
   • Agregue sus claves API para los respectivos proveedores
   • Ajuste los nombres de los modelos si es necesario
   • Modificar la ruta de la base de datos y la configuración del servidor si es necesario

Uso

1. Inicie el servidor API de Fragaria:

    python main.py
   

2. La API estará disponible en http://localhost:8000 (o el host/puerto especificado en su configuración).

3. Ahora puede enviar solicitudes de publicaciones a http://localhost:8000/v1/chat/completions para usar la cadena de capacidades de razonamiento de pensamiento.

Documentación de API

Fragaria proporciona documentación integral de API:

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• Redoc: http://localhost:8000/redoc
• Schema de Openapi JSON: http://localhost:8000/openapi.json

Ejemplos

Aquí hay algunos problemas de muestra que puede resolver usando Fragaria:

1. El clásico problema de fresa:

   {
     "model" : " faragia-dev " ,
     "messages" : [
       { "role" : " user " , "content" : " How many 'r's in strawberry? " }
     ]
   }

2. Un rompecabezas más complejo relacionado con la edad:

   {
     "model" : " faragia-dev " ,
     "messages" : [
       { "role" : " user " , "content" : " A princess is as old as the prince will be when the princess is twice as old as the prince was when the princess's age was half the sum of their present age. What is the age of prince and princess? Provide all solutions to that question. " }
     ]
   }

Para resolver estos problemas, envíe una solicitud de publicación a /v1/chat/completions con las cargas útiles de JSON anteriores.

Cómo funciona

Fragaria emplea una cadena de pensamiento sofisticada (COT) proceso de razonamiento mejorado por el aprendizaje de refuerzo:

1. Clasificación de problemas : clasifica el problema de entrada en tipos de problemas conocidos o nuevos.
2. Generación de rutas de COT : crea múltiples enfoques de razonamiento para el tipo de problema, influenciado por el rendimiento pasado.
3. Ejecución paralela : aplica cada ruta de cuna al problema simultáneamente.
4. Combinación de resultados : sintetiza los resultados de diferentes rutas.
5. Evaluación : califica la efectividad de cada enfoque.
6. Actualización de aprendizaje de refuerzo : utiliza los puntajes de evaluación como recompensas para actualizar la política RL, influyendo en las selecciones y generaciones futuras de rutas.
7. Aprendizaje adaptativo : actualiza la base de datos de puntuación y el modelo RL para mejorar el rendimiento futuro.

Este proceso mejorado por RL permite a Fragaria no solo abordar una amplia gama de problemas, sino también aprender y adaptar sus estrategias con el tiempo, cada vez más eficiente para resolver tipos de problemas familiares y novedosos.

Que contribuye

¡Agradecemos las contribuciones a Fragaria! Siga estos pasos para contribuir:

1. Bifurca el repositorio.
2. Cree una nueva rama para su función o corrección de errores.
3. Realice sus cambios y compromételos con mensajes claros y descriptivos.
4. Empuja tus cambios a tu bifurcación.
5. Envíe una solicitud de extracción al repositorio principal de Fragaria.

Asegúrese de que su código se adhiera a los estándares de codificación del proyecto e incluya pruebas para nuevas funciones.

Licencia

Fragaria se libera bajo la licencia MIT. Consulte el archivo de licencia para obtener más detalles.

Citación

Si usa Fragaria en su investigación o desea referirse a ella en sus publicaciones, utilice la siguiente entrada de Bibtex:

 @software { fragaria2024 ,
  author       = { {Dipankar Sarkar} } ,
  title        = { Fragaria: Advanced Chain of Thought Reasoning API with Reinforcement Learning } ,
  year         = 2024 ,
  publisher    = { GitHub } ,
  journal      = { GitHub repository } ,
  howpublished = { url{https://github.com/terraprompt/fragaria} } ,
}

Para los documentos académicos, puede citar Fragaria como:

Dipankar Sarkar. (2024). Fragaria: API de razonamiento avanzado de la cadena de pensamiento con aprendizaje de refuerzo [software de computadora]. https://github.com/terraprompt/fragaria

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Fragaria es mantenida por el equipo de terraza. Para cualquier pregunta o soporte, abra un problema en el repositorio de GitHub.