AIPE
1.0.0
AIPE (AI Pipeline Engine) adalah alat yang fleksibel dan kuat untuk membuat dan melaksanakan alur kerja AI yang kompleks. Ini memungkinkan Anda untuk menggabungkan berbagai tugas AI seperti pencarian web, pembuatan teks, pemrosesan ucapan, dan pembuatan gambar menjadi pipa yang kohesif, semuanya dapat dikonfigurasi melalui file YAML sederhana.
AIPE (AI Pipeline Engine) adalah alat serbaguna yang dapat diterapkan pada berbagai domain dan tugas. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan potensial:
Asisten Peneliti Otomatis : Buat pipa yang mencari web untuk topik tertentu, merangkum temuan, dan menghasilkan laporan komprehensif dengan kutipan.
Alur kerja pembuatan konten : Desain pipa yang menghasilkan ide -ide artikel, menulis rancangan konten, membuat gambar yang menyertainya, dan menyiapkan posting media sosial untuk promosi.
Analisis Sentimen dan Pemantauan Merek : Menyiapkan saluran pipa yang menggores media sosial dan situs berita untuk menyebutkan suatu merek, melakukan analisis sentimen, dan menghasilkan laporan harian dengan wawasan.
Dukungan Pelanggan Otomatis : Kembangkan pipa yang memproses pertanyaan pelanggan, mencari basis pengetahuan untuk informasi yang relevan, dan menghasilkan tanggapan yang dipersonalisasi.
Analisis dan Visualisasi Data : Buat pipa yang mengumpulkan data dari berbagai sumber, melakukan analisis statistik, menghasilkan wawasan, dan membuat visualisasi data.
Layanan Terjemahan Bahasa : Bangun pipa yang mengambil teks dalam satu bahasa, menerjemahkannya ke beberapa bahasa target, dan menghasilkan pengucapan audio untuk setiap terjemahan.
Tinjauan Kode Otomatis : Desain pipa yang menganalisis repositori kode, mengidentifikasi masalah atau peningkatan potensial, dan menghasilkan laporan tinjauan kode terperinci.
Analisis Tren Pasar : Menyiapkan pipa yang memantau berita keuangan, menganalisis data pasar, dan menghasilkan laporan prediktif tentang tren pasar potensial.
Generasi Konten Pendidikan : Buat pipa yang mengambil bidang subjek, menghasilkan konten pendidikan, kuis, dan materi tambahan untuk kursus online.
Agregator Berita yang Dipersonalisasi : Kembangkan pipa yang mengumpulkan berita dari berbagai sumber berdasarkan preferensi pengguna, merangkum artikel, dan menghasilkan briefing berita harian yang dipersonalisasi.
Kasus penggunaan ini menunjukkan fleksibilitas dan kekuatan AIP dalam mengotomatisasi alur kerja yang kompleks di berbagai industri dan aplikasi. Sifat modular dari pipa memungkinkan untuk kustomisasi dan ekspansi yang mudah sesuai dengan kebutuhan spesifik.
Mesin pipa agen AI mendukung langkah -langkah berikut:
WebSearch : Cari web menggunakan duckduckgo atau serper APIWebScrape : Mengikis konten dari URL yang ditentukanRunInference : Hasilkan teks menggunakan model LLM (Ollama, OpenAI)TextToSpeech : Konversi teks menjadi ucapanSpeechToText : menyalin ucapan ke teksLoadImageModel : Muat model teks-ke-gambarGenerateImage : menghasilkan gambar dari permintaan teksCallWebhook : Lakukan panggilan API eksternal Klon Repositori:
git clone https://github.com/yourusername/AIPE.git
cd AIPE
Instal dependensi yang diperlukan:
pip install -r app/requirements.txt
Mengatur variabel lingkungan untuk tombol API (jika perlu):
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
export SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
Buat file konfigurasi YAML untuk pipa Anda. Contoh:
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 "Jalankan pipa:
python app/main.py config/config.yaml
Periksa output: pipa akan menyimpan outputnya di folder output . Ini termasuk file yang dihasilkan seperti audio, gambar, dan laporan teks sebagaimana ditentukan dalam konfigurasi Anda.
Proyek ini mencakup DockerFile untuk wadah yang mudah. Untuk membangun dan menjalankan menggunakan Docker:
docker build -t AIPE .
docker run -it --gpus all --env-file .env AIPE
Pipa akan menyimpan outputnya di folder output di dalam wadah Docker. Ini termasuk file yang dihasilkan seperti audio, gambar, dan laporan teks sebagaimana ditentukan dalam konfigurasi Anda.
Untuk menggunakan proyek AIP Anda di Spheron:
Perbarui spheron.yaml di root proyek Anda dengan detail gambar Anda.
Instal spheronctl CLI: Panduan Instalasi
Buat penyebaran:
sphnctl deployment create spheron.yaml Periksa status penempatan (ganti <LID> dengan ID penempatan Anda):
sphnctl deployment get --lid < LID >Lihat log penempatan:
sphnctl deployment logs --lid < LID >Access Deployment Shell:
sphnctl deployment shell aipet /bin/sh --lid < LID > --stdin --ttyUntuk detail lebih lanjut, lihat Dokumen Spheron.
Kontribusi dipersilakan! Silakan mengirimkan permintaan tarik.
Proyek ini dilisensikan di bawah lisensi MIT - lihat file lisensi untuk detailnya.
Jika Anda memiliki pertanyaan, jangan ragu untuk menghubungi Mitra.
