Agent Chat

AgentChat avec le modèle LLAMA 3.2

Ce projet implémente un agent de chat alimenté par AI utilisant le modèle LLAMA 3.2 via le cadre Phidata. L'agent est capable de s'engager dans des conversations, de raisonnement et d'utiliser divers outils pour améliorer ses réponses. Il est conçu pour offrir une expérience très interactive, ce qui le rend polyvalent pour différents besoins en IA conversationnelle.

Caractéristiques

• Agent de chat avancé à AI : capable de comprendre et de répondre à la contribution du langage naturel, en fournissant des interactions significatives et riches en contexte.
• Intégration avec le modèle LLAMA 3.2 : utilise le modèle LLAMA 3.2 pour des capacités conversationnelles améliorées.
• Capacités de raisonnement : gère les questions complexes et fournit des réponses logiques.
• Intégration d'outils : comprend l'accès à DuckDuckgo pour les recherches rapides et une calculatrice pour les opérations arithmétiques de base.
• Traitement asynchrone : prend en charge les réponses en streaming pour une expérience utilisateur plus interactive.
• Réponses de sortie structurées : idéal pour les applications qui nécessitent des données organisées.
• Interface de jeu interactive : fournit un environnement facile et convivial pour interagir avec l'agent AI.
• Journalisation : journalisation complète pour le débogage et la surveillance.

Condition préalable

• Python 3.7+
• PIP (Python Package Manager)

Installation

1. Cloner le référentiel

   git clone https://github.com/yourusername/agentchat-llama.git
   cd agentchat-llama

2. Installer les packages requis

   pip install -r requirements.txt

Usage

Pour exécuter le terrain de jeu AgentChat:

 python app . py

Cette commande commencera l'interface de jeu, vous permettant d'interagir avec l'agent AI dans un environnement pratique.

Personnalisation

Le fichier enhancements.md contient des instructions pour des fonctionnalités supplémentaires qui peuvent être implémentées pour étendre les capacités de l'agentChat.

Détails du framework Phidata

Ce projet est construit à l'aide du cadre Phidata, qui fournit les outils et modules essentiels pour l'intégration et l'interaction transparentes avec le modèle LLAMA 3.2. Pour plus d'informations sur Phidata et ses fonctionnalités, vous pouvez vous référer au lien suivant:

• Référentiel de Gidata Github

Contributif

Les contributions sont les bienvenues! Veuillez suivre les directives dans le fichier CONTRIBUTING.md (si disponible) pour plus de détails sur le processus.

Licence

Ce projet est autorisé en vertu de la licence MIT - voir le fichier de licence pour plus de détails.