Agent Chat

Agentchat с моделью Llama 3.2

Этот проект реализует AI-агента чата, использующего модель Llama 3.2 через рамку Phidata. Агент способен участвовать в разговорах, рассуждениях и использовать различные инструменты для улучшения его ответов. Он предназначен для обеспечения очень интерактивного опыта, что делает его универсальным для различных потребностей в разговорном ИИ.

Функции

• Расширенный агент чата с AI : способный понимать и реагировать на ввод естественного языка, обеспечивая значимые и богатые контекстом взаимодействия.
• Интеграция с моделью Llama 3.2 : использует модель Llama 3.2 для расширенных разговорных способностей.
• Возможности рассуждения : обрабатывает сложные вопросы и доставляет логические ответы.
• Интеграция инструмента : включает в себя доступ к DuckDuckgo для быстрого поиска и калькулятор для основных арифметических операций.
• Асинхронная обработка : поддерживает потоковые ответы для более интерактивного пользовательского опыта.
• Структурированные выходные ответы : идеально подходит для приложений, которые требуют организованных данных.
• Interactive Playground Interface : предоставляет простую и удобную среду для взаимодействия с агентом искусственного интеллекта.
• Регистрация : Комплексная регистрация для отладки и мониторинга.

Предварительные условия

• Python 3.7+
• PIP (менеджер пакетов Python)

Установка

1. Клонировать репозиторий

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

2. Установите необходимые пакеты

   pip install -r requirements.txt

Использование

Запустить игровую площадку Agentchat:

 python app . py

Эта команда запустит интерфейс Playground, что позволит вам взаимодействовать с агентом ИИ в практической среде.

Настройка

Файл enhancements.md содержит инструкции для дополнительных функций, которые могут быть реализованы для расширения возможностей агента.

Фидата фреймворки детали

Этот проект построен с использованием фреймворка Phidata, которая предоставляет основные инструменты и модули для бесшовной интеграции и взаимодействия с моделью Llama 3.2. Для получения дополнительной информации о Phidata и ее функциях вы можете обратиться к следующей ссылке:

• Phidata Github Repository

Внося

Взносы приветствуются! Пожалуйста, следуйте руководящим принципам в файле CONTRIBUTING.md (если доступно) для получения более подробной информации о процессе.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT - для получения подробной информации см. Файл лицензии.