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开源模型提供类似OpenAI的用户界面工具OpenGPTs

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这是一项开源工作，旨在创造与 OpenAI 的 GPT 类似的体验。它建立在 LangChain、LangServe 和 LangSmith 之上。这使您可以更好地控制您使用的 LLM（在 LangChain 提供的 60 多个选项之间进行选择）、您使用的提示（使用 LangSmith 来调试这些）以及您提供的工具（从LangChain 的 100 多个工具，或者轻松编写自己的工具）。

在这里查看简单的托管版本

快速开始

1.启动后台

安装要求

cd backendpip install -r requirements.txt

默认情况下，它使用 OpenAI，但也有 Azure OpenAI 和 Anthropic 的选项。如果您使用这些，您可能需要设置不同的环境变量。

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

设置LangSimth。这是可选的，但它将有助于调试、日志记录、监控。通过上面的链接注册，然后设置相关的环境变量

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"export LANGCHAIN_API_KEY=...

启动后端服务器

langchain serve --port=8100

2.启动前端

cd frontendyarnyarn dev

导航到 http://localhost:5173/ 并享受吧！

特征

我们正在尽可能努力实现与 OpenAI 的功能对等。

  • 沙箱 – 提供导入、测试和修改现有聊天机器人的环境。
    • 使用的聊天机器人都是代码，因此可以轻松编辑
  • 自定义操作 – 使用 OpenAPI 规范为您的聊天机器人定义附加功能
    • 通过添加工具支持
  • 知识文件 – 附加聊天机器人可以参考的其他文件
    • 即将推出
  • 工具 – 提供网页浏览、图像创建等基本工具。
    • 默认启用基本 DuckDuckGo 和 PythonREPL 工具
    • 图像创建即将推出
  • 分析 – 查看和分析聊天机器人使用数据
    • 为此使用 LangSmith
  •  Drafts – 保存并共享您正在创建的聊天机器人的草稿
    • 支持保存配置
  • 发布 – 公开分发您完成的聊天机器人
    • 可以通过 LangServe 进行部署
  • 共享 – 设置和管理聊天机器人共享
    • 可以通过 LangServe 进行部署
  • 市场 – 搜索和部署其他用户创建的聊天机器人
    •  即将推出

代码结构

  • frontend ：前端代码
  • backend ：后端代码
    • agent-executor ：代理的运行时
    • gizmo-agent ：代理的配置
    • app ：LangServe 代码（用于公开 API）
    • packages ：核心逻辑

定制化

与直接使用 OpenAI 相比，OpenGPT 的最大吸引力在于它更具可定制性。具体来说，您可以选择要使用的语言模型以及更轻松地添加自定义工具。您还可以直接使用底层 API，并根据需要自行构建自定义 UI。

LLMs

您可以选择使用不同的LLMs。这利用了LangChain的许多集成功能。值得注意的是，根据您使用的LLMs，您可能需要更改提示方式。

我们默认公开四种代理类型：

  • “GPT 3.5 Turbo”
  • “GPT 4” “GPT 4”
  • “Azure OpenAI”
  • “Claude 2”

当我们有信心它们能够很好地工作时，我们将努力添加更多。

如果您想添加自己的LLM或代理配置，或者想编辑现有的LLM或代理配置，您可以在 backend/packages/gizmo-agent/gizmo_agent/agent_types 中找到它们

Claude 2

如果使用 Claude 2，您将需要设置以下环境变量：

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...

Azure OpenAI

如果使用 Azure OpenAI，您将需要设置以下环境变量：

export OPENAI_API_BASE=...export OPENAI_API_VERSION=...export OPENAI_API_KEY=...export OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=...

工具

开源的一大好处是您可以更轻松地添加工具（直接在 Python 中）。我们默认启用了两个工具：

  • DuckDuckGo Search
  • Python REPL（注意：这会直接在您的环境中执行 Python 代码，可能不安全）

在实践中，我们看到的大多数团队都定义了自己的工具。这在 LangChain 中很容易做到。有关如何最好地执行此操作的详细信息，请参阅本指南。

项目链接

https://github.com/langchain-ai/opengpts

原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun267409.html

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