singlestore summer hackathon 2023
1.0.0
Singlestore проводит два внутренних хакатона каждый год, где сотрудники могут свободно работать над тем, что они хотят, - не обязательно будет полезны каким -либо образом.
Тема этого хакатона была AI/мл, поэтому мы решили попытаться сделать что -то с векторной базой данных Singlestor , а также смешивает некоторые махинации Openai .
Цель проекта состояла в том, чтобы сделать что-то вроде «Есть несколько агентов искусственного интеллекта, живущих в мире, похожом на покемонов, которые должны сотрудничать для выполнения задач, данных пользователем».
К сожалению, из -за ограничений по времени мы закончили только реализацию поддержки ИИ для одного агента. Оказывается, быстрая инженерная инженерия нелегко - агенты довольно тупые, и иногда в конечном итоге повторяют задачи, которые они уже выполнили, например, открыть дверь, которую они уже открыли.
Агенты могут выполнять два действия: walk(target) и interact(item, target) . Ходить к цели просто перемещает персонажа рядом с данным объектом или персонажем. Взаимодействие может быть использовано, например, чтобы открыть дверь, используя ключ.
Агенты получают отзывы от результатов своих действий: например, walk(goal) может привести к тому Cannot walk to 'goal' because 'door' is blocking the path . Решения выполняются путем запроса информации о мировой основе из векторной базы данных (в данном случае SingleStore ) и включения ее в подсказки.
Мировая информация включает правила и государство. Например:
You can open 'door's by interacting with them using 'key'.
There is a 'door' named 'door 1'.
Агенты контролируются 3 различными типами быстрого приглашения:
cp .env{.example,}.env и заполните его (необходимо создать базу данных SingleStore)LEVEL=<level_name> DATABASE=[dumb|s2] python3 scripts/main.py ПРИМЕЧАНИЕ: level_name - это имя файла по вашему выбору в папке scripts/levels .
