Agent Chat

AgentChat com o modelo LLAMA 3.2

Este projeto implementa um agente de bate-papo movido a IA usando o modelo LLAMA 3.2 através da estrutura Phidata. O agente é capaz de participar de conversas, raciocínio e utilização de várias ferramentas para aprimorar suas respostas. Ele foi projetado para proporcionar uma experiência altamente interativa, tornando -a versátil para diferentes necessidades de IA de conversação.

Características

• Agente avançado de bate-papo movido a IA : capaz de entender e responder aos insumos da linguagem natural, fornecendo interações significativas e ricas em contexto.
• Integração com LLAMA 3.2 Modelo : utiliza o modelo LLAMA 3.2 para obter habilidades de conversação aprimoradas.
• Recursos de raciocínio : lida com perguntas complexas e fornece respostas lógicas.
• Integração da ferramenta : inclui o acesso ao DuckDuckgo para pesquisas rápidas e uma calculadora para operações aritméticas básicas.
• Processamento assíncrono : suporta respostas de streaming para uma experiência mais interativa do usuário.
• Respostas de saída estruturadas : Ideal para aplicações que requerem dados organizados.
• Interface interativa de playground : fornece um ambiente fácil e fácil de usar para interagir com o agente da IA.
• Registro : log abrangente para depuração e monitoramento.

Pré -requisitos

• Python 3.7+
• Pip (Python Package Manager)

Instalação

1. Clone o repositório

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

2. Instale os pacotes necessários

   pip install -r requirements.txt

Uso

Para executar o playground do AgentChat:

 python app . py

Este comando iniciará a interface do playground, permitindo que você interaja com o agente da IA ​​em um ambiente prático.

Personalização

O arquivo enhancements.md contém instruções para funcionalidades adicionais que podem ser implementadas para expandir os recursos do AgentChat.

Detalhes da estrutura de Phidata

Este projeto foi criado usando a estrutura Phidata, que fornece as ferramentas e módulos essenciais para integração e interação perfeitas com o modelo LLAMA 3.2. Para obter mais informações sobre Phidata e seus recursos, você pode consultar o seguinte link:

• Repositório Phidata Github

Contribuindo

As contribuições são bem -vindas! Siga as diretrizes no arquivo CONTRIBUTING.md (se disponível) para obter mais detalhes sobre o processo.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença do MIT - consulte o arquivo de licença para obter detalhes.