DemoGPT
v1.2.6
⚡ Все, что вам нужно для создания агента LLM, здесь. Получите доступ к комплексному набору инструментов, подсказок, рамок и центра знаний моделей LLM - все в одном месте для оптимизации разработки вашего агента.
Подумайте о том, чтобы снять нас в главной роли, если вы используете Demogpt, чтобы больше людей слышали о нас!
Для быстрого демонстрации вы можете посетить наш сайт
Смотрите наш сайт документации здесь для полных документов и руководящих принципов
⚡ С Demogpt V1.3 использование API будет возможно с силой гориллы в течение 2 недель. После этого выпуска вы сможете использовать внешние API автономно. ⚡
Пакет Demogpt теперь доступен и может быть установлен с помощью PIP. Запустите следующую команду, чтобы установить пакет:
pip install demogptЧтобы использовать приложение Demogpt, просто введите «Demogpt» в свой терминал:
demogptДобро пожаловать в Demogpt, революционную инициативу с открытым исходным кодом, которая изменяет ландшафт приложений на основе модели крупной языковой модели (LLM).
В основе Demogpt возможности GPT-3.5-Turbo оживают, управляя автоматическим генерацией кода Лэнгхейна. Этот процесс обогащен сложной архитектурой, которая переводит пользовательские инструкции в интерактивные приложения потока.
Код Langchain, после создания, является не просто конечной точкой, а стадией преобразования. Он превращается в удобное для пользователя приложение Streamlit, добавляя интерактивное измерение в разработку логики. Эта метаморфоза воплощает в себе приверженность Demogpt вовлечению и опыту пользователей.
Мы планируем добавить общедоступную базу данных, которая ускорит процесс генерации, получая аналогичные примеры в процессе уточнения. Это инновация еще больше упростит рабочий процесс разработки, что делает его более эффективным и отзывчивым.
DEMOGPT разработан для адаптации, способной использовать любую модель LLM, которая соответствует конкретным критериям эффективности с точки зрения генерации кода. Эта гибкость гарантирует, что Demogpt остается на переднем крае технологий, используя новые достижения в LLM.
Процесс итеративного развития Demogpt остается краеугольным камнем его инноваций. Каждый сегмент кода подвергается индивидуальному тестированию, а стратегия самоосознания обеспечивает эффективный и минимизированный рабочий процесс. Это слияние тщательного тестирования и уточнения является свидетельством стремления к совершенству демогпта.
Превосходя традиционные парадигмы кодирования, Demogpt является новой эрой в приложениях на основе LLM. Речь идет не только о генерации кода; Речь идет о создании интеллектуальных, интерактивных и инклюзивных решений.
Таким образом, Demogpt - это больше, чем проект; Это дальновидный подход, раздвигающий границы того, что возможно при разработке приложений на основе LLM.
В следующем выпуске мы собираемся интегрировать Gorilla в Demogpt, чтобы демогпт мог автономно использовать внешние API. Будущее яркое, и путешествие только началось. Присоединяйтесь к нам в этом захватывающем приключении!
Вы можете установить пакет Demogpt, выполнив следующую команду:
pip install demogptgit clone https://github.com/melih-unsal/DemoGPT.git cd DemoGPTpip install . После установки пакета Demogpt вы можете использовать его, выполнив следующую команду в вашем терминале:
demogptТеперь вы можете использовать Demogpt в качестве библиотеки в ваших приложениях Python:
from demogpt import DemoGPT
agent = DemoGPT ( model_name = "gpt-3.5-turbo" ) # if OPENAI_API_KEY is not set in env variables, put it with openai_api_key argument
instruction = "Your instruction here"
title = "Your title here"
code = ""
for phase in agent ( instruction = instruction , title = title ):
print ( phase ) # this will display the resulting json for each generation stage
if phase [ "done" ]:
code = phase [ "code" ] # final code
print ( code )Пример вывода (усечен):
# phases
{ ' stage ' : ' draft ' , ' completed ' : False, ' percentage ' : 60, ...}
{ ' stage ' : ' draft ' , ' completed ' : False, ' percentage ' : 64, ' code ' : ' #Get the source language ... ' }
...
{ ' stage ' : ' final ' , ' completed ' : True, ' percentage ' : 100, ... , ' code ' : ' import streamlit as stn... ' } # Code
import streamlit as st
from langchain . chains import LLMChain
from langchain_community . chat_models import ChatOpenAI
from langchain . prompts . chat import ( ChatPromptTemplate ,
HumanMessagePromptTemplate ,
SystemMessagePromptTemplate )
...Если вы клонировали репозиторий и хотите запустить версию исходного кода, вы можете использовать Demogpt, выполнив следующую команду:
streamlit run demogpt/app.pyВклад в проект Demogpt приветствуются! Независимо от того, исправляете ли вы ошибки, улучшаете документацию или предлагаете новые функции, ваши усилия высоко ценятся. Пожалуйста, проверьте открытые проблемы перед началом любой работы.
Пожалуйста, прочитайте
CONTRIBUTINGдля получения подробной информации о нашемCODE OF CONDUCTи процессе отправки нам запросов.
Demogpt был ссылается в различных исследовательских работах для его инновационного подхода к созданию приложений с использованием автономных агентов ИИ. Ниже приведен список документов, которые цитировали Demogpt:
Это признание академического сообщества подчеркивает потенциал и полезность Demogpt в продвижении области инструментов разработки, управляемых искусственным интеллектом.
Demogpt-это проект с открытым исходным кодом, лицензированный по лицензии MIT.
По любым вопросам, вопросам или комментариям, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам или открыть проблему. Мы ценим ваши отзывы, чтобы сделать Demogpt лучше.
