Agent Chat

llama 3.2 모델의 Agentchat

이 프로젝트는 Phidata 프레임 워크를 통해 LLAMA 3.2 모델을 사용하여 AI 기반 채팅 에이전트를 구현합니다. 에이전트는 대화, 추론 및 다양한 도구를 활용하여 응답을 향상시킬 수 있습니다. 대화 형 경험을 제공하도록 설계되었으며, 다양한 대화 AI 요구에 따라 다재다능합니다.

특징

• 고급 AI 구동 채팅 에이전트 : 자연 언어 입력을 이해하고 대응할 수 있으며 의미 있고 상황에 맞는 상호 작용을 제공합니다.
• LLAMA 3.2 모델과의 통합 : 대화 능력을 향상시키기 위해 LLAMA 3.2 모델을 활용합니다.
• 추론 능력 : 복잡한 질문을 처리하고 논리적 응답을 제공합니다.
• 도구 통합 : 빠른 검색을위한 Duckduckgo에 대한 액세스 및 기본 산술 작업을위한 계산기가 포함됩니다.
• 비동기 처리 :보다 대화 형 사용자 경험에 대한 스트리밍 응답을 지원합니다.
• 구조화 된 출력 응답 : 구성된 데이터가 필요한 응용 프로그램에 이상적입니다.
• 대화식 놀이터 인터페이스 : AI 에이전트와 상호 작용할 수있는 쉽고 사용자 친화적 인 환경을 제공합니다.
• 로깅 : 디버깅 및 모니터링을위한 포괄적 인 로깅.

전제 조건

• 파이썬 3.7+
• PIP (파이썬 패키지 관리자)

설치

1. 저장소를 복제하십시오

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

2. 필요한 패키지를 설치하십시오

   pip install -r requirements.txt

용법

Agentchat 놀이터를 운영하려면 :

 python app . py

이 명령은 놀이터 인터페이스를 시작하여 실습 환경에서 AI 에이전트와 상호 작용할 수 있습니다.

사용자 정의

enhancements.md 파일에는 AgentChat의 기능을 확장하기 위해 구현할 수있는 추가 기능에 대한 지침이 포함되어 있습니다.

Phidata 프레임 워크 세부 사항

이 프로젝트는 LLAMA 3.2 모델과의 원활한 통합 및 상호 작용을위한 필수 도구 및 모듈을 제공하는 Phidata 프레임 워크를 사용하여 구축되었습니다. Phidata 및 그 기능에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하십시오.

• Phidata Github 저장소

기여

기부금을 환영합니다! 프로세스에 대한 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md 파일 (사용 가능한 경우)의 지침을 따르십시오.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.