anchoring ai

Jangkar AI

Mengapa berlabuh AI? | Demo Langsung dan Video | Docker Deployment | Panduan Instalasi

Mengapa berlabuh AI?

Anchoring AI adalah alat no-kode open-source bagi tim untuk berkolaborasi dalam membangun, mengevaluasi, dan hosting aplikasi yang memanfaatkan GPT dan model bahasa besar lainnya. Anda dapat dengan mudah membangun dan berbagi aplikasi bertenaga LLM, mengelola anggaran Anda dan menjalankan pekerjaan batch. Dengan penahan AI, mengelola akses, mengendalikan anggaran, dan menjalankan pekerjaan batch sangat mudah. Kami bertujuan untuk menjadi tujuan pilihan untuk mengubah tim Anda menjadi pembangkit tenaga listrik yang berpusat pada AI.

Kami menyediakan:

• Antarmuka No-Code : Bangun aplikasi dengan cepat dengan model bahasa.
• Desain Modular : Mudah menambahkan model, kumpulan data, dan ekstensi Anda sendiri.
• Drag-and-Drop : Komponen rantai untuk membuat aplikasi yang kuat.
• Pemrosesan Batch : Menangani evaluasi dan tugas berulang secara efisien.
• Manajemen Prompt : Dengan mudah mengelola prompt dan rantai Anda.
• Berbagi Mudah : Merampingkan kolaborasi dan berbagi.
• Akses Aman : Otentikasi yang dapat disesuaikan untuk manajemen tim.
• Integrasi Langchain : Kompatibilitas tanpa batas dengan Langchain (Python).
• Caching yang dioptimalkan : Mengurangi biaya dan meningkatkan kinerja.

Demo dan video langsung

Situs web langsung

Anda dapat memeriksa rilis alpha kami di sini.

Video

Platform_overview_v0.1.1.mp4

Fitur yang akan datang

• Dukungan model bahasa yang diperluas : Integrasi dengan lebih banyak model bahasa.
• Kemampuan Diperpanjang : Ekstensi tambahan dan mode obrolan baru.
• Metrik Evaluasi Lanjutan : Modul Kustom untuk Menghitung Metrik Evaluasi.
• Keamanan yang kuat : Tindakan keamanan yang diperkuat.
• Peningkatan modularitas : Komponen standar yang ditingkatkan untuk meningkatkan fleksibilitas.

Penyebaran Docker

Jika Anda lebih suka menggunakan penahan AI menggunakan Docker, bagian ini menyediakan panduan langkah demi langkah untuk melakukannya.

Prasyarat

• Docker harus diinstal pada sistem Anda.

Instruksi

1. Klon Repositori GitHub
   Jika Anda belum melakukannya, klon repositori ke mesin lokal Anda.

   git clone https://github.com/AnchoringAI/anchoring-ai.git

2. Arahkan ke direktori root proyek

    cd anchoring-ai

3. Bangun gambar Docker

   docker-compose build

4. Jalankan wadah Docker

   docker-compose up

Aplikasi Anda sekarang harus dapat diakses di localhost:3000 .

Teardown

• Hentikan wadah Docker

  docker-compose down

• Hapus semua sumber daya Docker (opsional)

  docker system prune -a

Panduan Instalasi

Panduan ini terutama dirancang untuk Linux dan MacOS. Pengguna Windows masih dapat mengikuti dengan beberapa penyesuaian yang ditentukan di bawah ini.

Prasyarat

Sebelum memulai instalasi, pastikan Anda memiliki akses tingkat administrator ke sistem Anda.

Catatan untuk pengguna Windows

1. Instal dan mulai redis yang tidak didukung pada Subsistem Windows melalui Windows untuk Linux (WSL).
2. Komentari uwsgi==2.0.21 Di back-end/requirements.txt karena paket ini tidak didukung untuk windows.
3. Tambahkan --pool=solo untuk pekerja seledri arg di back-end/src/celery_worker.py untuk mendukung pekerjaan batch.

Langkah 1: Instal MySQL 8.0

1. Unduh MySQL 8.0 : Buka halaman unduhan MySQL resmi dan unduh penginstal MySQL 8.0 untuk sistem operasi Anda.

2. Instal MySQL : Jalankan penginstal dan ikuti instruksi di layar untuk menginstal MySQL.

   • Pilih jenis pengaturan (Default Pengembang, Hanya Server, dll.)
   • Konfigurasikan server (jika diminta)
   • Atur kata sandi root dan secara opsional buat pengguna lain

3. Mulai mysql :

   • Untuk Linux dan MacOS, Anda biasanya dapat memulai MySQL dengan perintah berikut:

     sudo systemctl start mysql

   • Untuk Windows, sering dimulai secara otomatis atau Anda dapat memulainya melalui aplikasi layanan.

4. Verifikasi Instalasi : Buka terminal dan jalankan yang berikut:

   mysql --version

   Ini harus menampilkan versi MySQL yang diinstal.

Langkah 2: Instal Redis 5.0.7

1. Unduh Redis 5.0.7 : Kunjungi halaman unduhan Redis resmi dan unduh Redis 5.0.7 Tarball atau Penginstal untuk sistem operasi Anda.

2. Instal Redis :

   • Untuk Linux dan MacOS : Ekstrak tarball dan jalankan perintah berikut di terminal:

      cd redis-5.0.7
     make
     make install

   • Untuk Windows : Anda mungkin perlu menggunakan Subsistem Windows untuk Linux (WSL) atau port Windows Redis.

3. Mulai Redis :

   • Untuk Linux dan MacOS : Anda biasanya dapat mulai redis dengan menjalankan:

     redis-server

   • Untuk Windows : Jika Anda menggunakan WSL, Anda dapat memulainya dengan cara yang sama seperti di Linux.

4. Verifikasi Instalasi : Buka terminal baru dan jalankan:

   redis-cli ping

   Jika Redis berjalan, ini akan mengembalikan "pong".

Langkah 3: Instal Node.js v18.16.0

1. Unduh dan instal Node.js versi 18.16.0 dari situs web resmi.
2. Verifikasi instalasi dengan menjalankan node -v di terminal.

Langkah 4: Pasang Python 3.8.10

1. Unduh dan instal Python versi 3.8.10 dari situs web resmi.
2. Verifikasi instalasi dengan menjalankan python --version atau python3 --version di terminal.

Langkah 5: Kloning gudang GitHub

Jalankan perintah berikut di terminal:

git clone https://github.com/AnchoringAI/anchoring-ai.git

Langkah 6: Inisialisasi dan konfigurasikan database

Inisialisasi database

1. Buka terminal Anda dan navigasikan ke direktori scripts dalam proyek Anda:

    cd path/to/your/project/scripts

2. Buka shell mysql dengan memasukkan perintah berikut:

   mysql -u [your_username] -p

   Anda akan diminta untuk memasukkan kata sandi untuk [your_username] .

3. Setelah di dalam shell MySQL, beralih ke database yang ingin Anda gunakan (jika sudah ada). Ganti [your_database] dengan nama database Anda:

   use [your_database] ;

4. Jalankan skrip init_db.sql untuk menginisialisasi database MySQL Anda:

    source init_db.sql

Konfigurasikan Koneksi Basis Data dalam Kode

1. Arahkan ke file config.py yang terletak di direktori back-end/src :

    cd path/to/your/project/back-end/src

2. Buka config.py di editor teks favorit Anda dan cari kelas DevelopmentConfig .

3. Perbarui kelas konfigurasi basis data agar sesuai dengan pengaturan MySQL Anda:

    class DevelopmentConfig ( BaseConfig ):
       USERNAME = '[your_username]'
       PASSWORD = '[your_password]'
       HOST = 'localhost'
       PORT = '3306'
       DATABASE = '[your_database]'
       DB_URI = f'mysql+pymysql:// { USERNAME } : { PASSWORD } @ { HOST } : { PORT } / { DATABASE } ?charset=utf8'
       SQLALCHEMY_DATABASE_URI = DB_URI

Ganti [your_username] , [your_password] , dan [your_database] dengan nama pengguna MySQL, kata sandi, dan nama basis data yang telah Anda pilih.

Setelah menyelesaikan langkah -langkah ini, basis data Anda harus diinisialisasi dan aplikasi Anda dikonfigurasi untuk menghubungkannya.

Langkah 7: Atur di depan

1. Ubah direktori Anda saat ini ke folder front-end :

 cd front-end

2. Instal semua paket yang diperlukan:

npm install

3. Mulai server front-end:

npm start

Langkah 8: Atur back-end

1. Ubah direktori Anda saat ini ke direktori root dan kemudian navigasikan ke back-end :

 cd ..
cd back-end

2. Instal semua paket Python yang diperlukan:

pip install -r requirements.txt

Langkah 9: Jalankan aplikasi

1. Arahkan ke direktori src :

    cd src

2. Mulai aplikasi Python :

   • Untuk Linux dan MacOS :

     python3 app.py

   • Untuk windows :

     python app.py

3. Mulailah pekerja seledri di latar belakang :

   • Untuk Linux dan MacOS :

     python3 celery_worker.py >> logs/celery_worker_log.txt 2>&1

   • Untuk windows :

     python celery_worker.py >> logs/celery_worker_log.txt 2>&1

Setelah menyelesaikan langkah -langkah ini, Anda harus dapat melihat aplikasi berjalan di LocalHost: 3000.