vector vein
v0.3.3
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AI의 전력과 개인 지식 기반으로 자동화 워크 플로우를 구축하십시오.
프로그래밍없이 드래그 앤 드롭만으로 강력한 워크 플로를 만듭니다.
Vectorvein은 Langchain 및 Langflow에서 영감을 얻은 No-Code AI 워크 플로 소프트웨어로, 대형 언어 모델의 강력한 기능을 결합하고 사용자가 다양한 일일 작업을 위해 지능적이고 자동화 된 워크 플로우를 쉽게 달성 할 수 있도록 설계되었습니다.
다운로드하거나 설치할 필요없이 Vectorvein의 온라인 버전을 경험할 수 있습니다.
공식 웹 사이트 온라인 문서
릴리스에서 vectorvein을 다운로드 한 후 프로그램은 설치 디렉토리에 "데이터"폴더를 만들어 데이터베이스 및 정적 파일 리소스를 저장합니다.
Vectorvein은 WebView2 커널을 기반으로 PywebView를 사용하여 구축되므로 WebView2 런타임을 설치해야합니다. 소프트웨어를 열 수 없으면 https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-eded/webview2/에서 WebView2 런타임을 수동으로 다운로드해야 할 수도 있습니다.
중요한
감압 후 소프트웨어를 열 수없는 경우 다운로드 된 압축 패키지 .ZIP 파일이 잠겨 있는지 확인하십시오. 압축 패키지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "차단 해제"를 선택 하여이 문제를 해결할 수 있습니다.
소프트웨어의 대부분의 워크 플로 및 에이전트에는 AI 대형 언어 모델을 사용하는 것이 포함되므로 최소한 대형 언어 모델에 대한 사용 가능한 구성을 제공해야합니다. 워크 플로의 경우 아래 이미지와 같이 인터페이스에 사용되는 대형 언어 모델을 확인할 수 있습니다.
V0.2.10부터 vectorpulse는 API 엔드 포인트 및 대형 언어 모델 구성을 분리하여 동일한 대형 언어 모델에 대해 여러 API 엔드 포인트를 허용합니다.
소프트웨어가 정상적으로 열리면 설정 열기 버튼을 클릭하면 필요에 따라 각 API 엔드 포인트에 대한 정보를 구성하거나 사용자 정의 API 엔드 포인트를 추가 할 수 있습니다. 현재 API 엔드 포인트는 OpenAI 호환 인터페이스를 지원하며 LM-Studio, Ollama, VLLM 등과 같은 로컬에서 실행중인 서비스에 연결할 수 있습니다.
LM-Studio의 API 기반은 일반적으로 http : // localhost : 1234/v1/입니다.
Ollama의 API 기반은 일반적으로 http : // localhost : 11434/v1/입니다.
Remote LLMs 탭에서 각 모델의 특정 정보를 구성하십시오.
아래와 같이 모델을 클릭하여 특정 구성을 설정하십시오.
Model Key 는 큰 모델의 표준 이름이며 일반적으로 조정할 필요가 없습니다. Model ID 는 실제 배치 중에 사용되는 이름이며, 일반적으로 Model Key 와 일치합니다. 그러나 Azure OpenAi와 같은 배포에서 Model ID 사용자 정의이므로 실제 상황에 따라 조정해야합니다.
사용자 정의 큰 언어 모델을 사용하는 경우 Custom LLMs 탭에서 사용자 정의 모델 구성 정보를 작성하십시오. 현재 LM-Studio, Ollama, Vllm 등과 같은 OpenAI와 호환되는 인터페이스가 지원됩니다.
먼저 사용자 정의 모델 패밀리를 추가 한 다음 사용자 정의 모델을 추가하십시오. Save Settings 버튼을 클릭하는 것을 잊지 마십시오.
현재 OpenAI/DeepGram의 음성 인식 서비스가 지원됩니다. OpenAI 서비스의 경우 대형 언어 모델과 동일한 구성을 사용하거나 OpenAI API (예 : GROQ)와 호환되는 음성 인식 서비스를 설정할 수 있습니다.
벡터 데이터를 사용하여 벡터 검색을 수행 해야하는 경우 OpenAI에서 제공하는 임베딩 서비스를 사용하거나 Embedding Model 설정에서 로컬 임베딩 서비스를 구성하는 옵션이 있습니다. 현재 지원되는 로컬 임베딩 서비스를 사용하려면 텍스트 멤버 딩 (Text-embeddings-inference)을 직접 설정해야합니다.
매일 사용하기 쉽기 위해 바로 가기를 구성하여 에이전트와의 음성 대화를 신속하게 시작할 수 있습니다. 바로 가기를 통해 시작하면 음성 인식을 통해 에이전트와 직접 상호 작용할 수 있습니다. 음성 인식 서비스가 미리 올바르게 구성되도록하는 것이 중요합니다.
스크린 샷 포함 한다면 대화를 시작하는 동안 화면의 스크린 샷이 대화에 첨부 파일로 업로드됩니다.
자신의 로컬 안정 확산 API를 사용하려면 webui-user.bat의 시작 항목에 매개 변수 -api를 추가해야합니다.
set COMMANDLINE_ARGS=--api
워크 플로는 입력, 출력 및 입력 처리 방법을 포함한 작업 작업 프로세스를 나타냅니다.
예 :
번역 워크 플로우 : 입력은 영어 단어 문서이며 출력은 또한 단어 문서이기도합니다. 입력 중국어 문서를 번역하고 중국어 문서 출력을 생성하기 위해 워크 플로를 설계 할 수 있습니다.
마인드 맵 워크 플로 : 번역 워크 플로의 출력이 마인드 맵으로 변경되면 영어 단어 문서를 읽고 중국 마인드 맵으로 요약하는 워크 플로를 얻을 수 있습니다.
웹 기사 요약 워크 플로 : 마인드 맵 워크 플로의 입력이 웹 기사의 URL로 변경되면 웹 기사를 읽고 중국 마인드 맵으로 요약하는 워크 플로를 얻을 수 있습니다.
고객 불만 사항의 자동 분류 워크 플로 : 입력은 불만 컨텐츠가 포함 된 테이블이며 분류 해야하는 키워드를 사용자 정의하여 불만 사항을 자동으로 분류 할 수 있습니다. 출력은 분류 결과를 포함하는 자동으로 생성 된 Excel 테이블입니다.
각 워크 플로에는 사용자 인터페이스 와 편집기 인터페이스가 있습니다. 사용자 인터페이스는 일일 워크 플로 작업에 사용되며 편집기 인터페이스는 워크 플로우 편집에 사용됩니다. 일반적으로 워크 플로를 설계 한 후에는 사용자 인터페이스에서만 실행하면 편집기 인터페이스에서 수정할 필요가 없습니다.
사용자 인터페이스는 위에 표시되며 입력, 출력 및 트리거 (일반적으로 실행 버튼)의 세 부분으로 나뉩니다. 매일 사용하기 위해 컨텐츠를 직접 입력하고 실행 버튼을 클릭하여 출력 결과를 확인할 수 있습니다.
실행 된 워크 플로를 보려면 다음 그림과 같이 워크 플로 실행 레코드를 클릭하십시오.
공식 템플릿을 워크 플로에 추가하거나 새 템플릿을 만들 수 있습니다. 처음에는 공식 템플릿을 사용하여 워크 플로 사용에 익숙해지는 것이 좋습니다.
워크 플로우 편집기 인터페이스는 위에 표시되어 있습니다. 상단에서 이름, 태그 및 자세한 설명을 편집 할 수 있습니다. 왼쪽은 워크 플로의 노드 목록이고 오른쪽은 워크 플로의 캔버스입니다. 원하는 노드를 왼쪽에서 캔버스로 드래그 한 다음 와이어를 통해 노드를 연결하여 워크 플로를 형성 할 수 있습니다.
간단한 Crawler + AI 요약 마인드 맵 워크 플로 생성에 대한 자습서를 볼 수 있습니다.
이 온라인 대화 형 튜토리얼을 사용해 볼 수도 있습니다.
백엔드
파이썬 3.8 ~ 파이썬 3.11
PDM 설치
프론트 엔드
vue3
vite
종속성을 설치하려면 백엔드 디렉토리에서 다음 명령을 실행하십시오.
PDM 설치
PDM 설치 -G Mac
일반적으로 PDM은 시스템의 파이썬을 자동으로 찾아 가상 환경을 생성하고 종속성을 설치합니다.
설치 후 다음 명령을 실행하여 백엔드 개발 서버를 시작하고 실행 효과를 확인하십시오.
PDM Run Dev
Frontend 코드를 수정 해야하는 경우 Frontend 디렉토리에서 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치해야합니다.
PNPM 설치
프로젝트 코드를 처음 가져 오면 프론트 엔드 종속성을 설치하려면
pnpm install실행해야합니다.프런트 엔드 코드를 전혀 개발할 필요가 없으면 릴리스 버전에서
web폴더를backend폴더로 직접 복사 할 수 있습니다.
프론트 엔드 종속성이 설치된 후에는 프론트 엔드 코드를 백엔드의 정적 파일 디렉토리로 컴파일해야합니다. 프로젝트에서 바로 가기 명령이 제공되었습니다. 백엔드 디렉토리에서 다음 명령을 실행하여 프론트 엔드 리소스를 포장하고 복사하십시오.
PDM Run Build Front
경고
데이터베이스 구조를 변경하기 전에 데이터베이스 (구성된 data 디렉토리의 my_database.db 에 위치)를 백업하면 데이터가 손실 될 수 있습니다.
backend/models 에서 모델 구조를 수정 한 경우 backend 디렉토리에서 다음 명령을 실행하여 데이터베이스 구조를 업데이트해야합니다.
먼저 파이썬 환경에 들어갑니다.
PDM 실행 파이썬
모델에서 가져 오기 create_migrationscreate_migrations ( "migration_name") # 변경 사항에 따라 이름
작업 후에는 파일 이름 형식 xxx_migration_name.py 와 함께 backend/migrations 디렉토리에서 새 마이그레이션 파일이 생성됩니다. 마이그레이션 파일의 내용을 먼저 확인하여 올바른지 확인한 다음 기본 프로그램을 다시 시작하는 것이 좋습니다. 주요 프로그램은 자동으로 마이그레이션을 실행합니다.
이 프로젝트는 포장에 Pyinstaller를 사용합니다. 백엔드 디렉토리에서 다음 명령을 실행하여 실행 파일로 패키지하십시오.
PDM 실행 빌드
포장 후, 실행 파일은 백엔드/Dist 디렉토리에서 생성됩니다.
Vectorvein은 개인 비상업적 사용을 지원하는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 특정 계약은 라이센스를 참조하십시오.
