LLM agents with docker

readme

데모 : https://www.youtube.com/watch?v=ugqmn2xdu54를 시청하십시오

이 저장소는 Langchain의 Azure Container Apps Dynamic Sessions Data Analyst Notebook (https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/mas CSV 파일을 사용하고 그래프 플로팅과 같은 CSV 파일을 기반으로 코드를 실행합니다.

코드의 주요 기능은 Azure 컨테이너 앱 동적 세션을 사용하여 컨테이너에서 코드를 실행했다는 것입니다.

이 프로젝트는 Azure Container Apps Dynamic Sessions를 Docker로 대체합니다. 따라서 에이전트가 코드를 실행하면 Docker 컨테이너를 생성하고 코드를 실행 한 다음 컨테이너를 제거합니다. 이를 통해 호스트 머신이 에이전트의 임의 코드로부터 안전합니다.

에이전트 아키텍처는 다음과 같습니다.

execute_sql_query 노드가 실행 된 후 데이터는 호스트 시스템에서 CSV로 저장됩니다. 그런 다음 Docker 컨테이너는이 CSV에 액세스 할 수있는 읽기 전용 권한이 있습니다. 무엇이든 표시되면 이미지가 Base64 문자열을 통해 호스트 컴퓨터로 다시 전달됩니다.

설정 지침

1. 저장소 복제 :

 git clone https : // github . com / paulomuraroferreira / LLM - agents - with - docker . git
cd LLM - agents - with - docker

2. 종속성 설치 :

$ pip install - e .

또한 Docker가 설치 및 실행되었는지 확인하십시오.

3. 환경 구성 :

.env 파일을 만들고 다음 환경 변수를 채우십시오.

 OPENAI_API_KEY = your_openai_api_key
DATABASE_URL = your_postgres_url
LLM_MODEL = i am using 'gpt-4o'

4. 응용 프로그램 실행 :

기본 스크립트를 실행하여 워크 플로를 초기화하고 사용자 쿼리를 처리하십시오.

 python main . py