Ein umfassender Leitfaden zum Aufbau eines KI-Forschungshilfs mithilfe von AutoGPT

Diving into the World of AI Agents

Künstliche Intelligenz (KI) Agenten sind Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und Maßnahmen ergreifen, um spezifische Ziele zu erreichen. Diese Agenten können von einfachen Geräten wie einem Thermostat, das die Temperatur basierend auf seiner Umgebung anpasst, bis hin zu komplexen Systemen wie einem selbstfahrenden Auto, das durch den Verkehr navigiert, reichen. KI-Agenten bilden den Kern vieler moderner Technologien, einschließlich Empfehlungssystemen und Sprachassistenten. In diesem Tutorial werden wir einen KI-Agenten mit zusätzlichen Werkzeugen und einem spezifischen Modell ausstatten, um seine Rolle als KI-Forschungshilfe zu erfüllen.

Was ist AutoGPT?

AutoGPT ist eine experimentelle Open-Source-Anwendung, die die Fähigkeiten des GPT-4-Sprachmodells nutzt. Es ist darauf ausgelegt, autonom jedes Ziel zu erreichen, das für es festgelegt wurde, indem es die "Gedanken" von GPT-4 miteinander verknüpft. Dies macht es zu einem der ersten Beispiele für GPT-4, das vollständig autonom arbeitet und die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist, erweitert.

AutoGPT bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter Internetzugang für Recherchen und Informationsbeschaffung, Verwaltung von Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis, Texterstellung mit GPT-4, Zugang zu beliebten Websites und Plattformen sowie Dateispeicherung und -zusammenfassung mit GPT-3.5. Es bietet auch Erweiterbarkeit mit Plugins.

Trotz seiner Fähigkeiten ist AutoGPT keine ausgereifte Anwendung oder ein Produkt, sondern ein Experiment. Es funktioniert möglicherweise nicht gut in komplexen, realen Geschäftsszenarien, und es kann recht teuer zu betreiben sein aufgrund der Kosten, die mit der Nutzung des GPT-4-Sprachmodells verbunden sind. Daher ist es wichtig, Ihre API-Schlüsselgrenzen bei OpenAI festzulegen und zu überwachen.

Technologien, die in diesem Tutorial verwendet werden

Ein Überblick über LangChain

LangChain ist eine Python-Bibliothek, die entwickelt wurde, um die Entwicklung von Anwendungen zu unterstützen, die die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) nutzen. Diese Modelle sind transformative Technologien, die es Entwicklern ermöglichen, Anwendungen zu erstellen, die zuvor nicht möglich waren. Allerdings reicht die Nutzung dieser LLMs oft nicht aus, um wirklich leistungsstarke Apps zu erstellen - die echte Kraft kommt zum Tragen, wenn man sie mit anderen Quellen von Berechnungen oder Wissen kombinieren kann.

LangChain bietet eine standardisierte Schnittstelle für LLMs und umfasst Funktionen für das Management von Eingabeaufforderungen, die Optimierung von Eingabeaufforderungen und allgemeine Dienstprogramme für die Arbeit mit LLMs. Es unterstützt auch Sequenzen von Aufrufen, sei es zu einem LLM oder zu einem anderen Dienstprogramm, über die Chains-Funktion. Darüber hinaus bietet LangChain Funktionen für Data Augmented Generation, die spezifische Typen von Ketten beinhalten, die zuerst mit einer externen Datenquelle interagieren, um Daten für den Generierungsschritt abzurufen.

Einführung in Flask

Flask ist ein leichtgewichtiges Webframework für Python. Es ist darauf ausgelegt, einfach und benutzerfreundlich zu sein, ist aber auch leistungsstark genug, um komplexe Webanwendungen zu erstellen. Mit Flask können Sie Routen erstellen, um HTTP-Anfragen zu verarbeiten, Vorlagen zur Anzeige von HTML zu rendern und Erweiterungen zu verwenden, um Funktionalitäten wie Benutzerauthentifizierung und Datenbankintegration hinzuzufügen.

Die Grundlagen von ReactJS erkunden

ReactJS, oft einfach React genannt, ist eine beliebte JavaScript-Bibliothek zum Erstellen von Benutzeroberflächen. Entwickelt von Facebook, ermöglicht React Entwicklern die Erstellung wiederverwendbarer UI-Komponenten und die effiziente Verwaltung des Zustands ihrer Anwendungen. React ist bekannt für sein virtuelles DOM, das das Rendern optimiert und die Leistung in Webanwendungen verbessert.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Python, vorzugsweise mit Webframeworks wie Flask.
• Grundkenntnisse in LangChain und/oder KI-Agenten wie AutoGPT.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in TypeScript und ReactJS für die Frontend-Entwicklung sind von Vorteil, aber nicht notwendig.

Gliederung

1. Umgebung initialisieren
2. Backend entwickeln
3. Frontend entwickeln
4. Die AI Research Assistant App testen

Umgebung initialisieren

Bevor wir mit dem Bau unserer Anwendung beginnen, müssen wir unsere Entwicklungsumgebung einrichten. Dies umfasst die Erstellung eines neuen Projekts für sowohl das Backend als auch das Frontend und die Installation der notwendigen Abhängigkeiten.

Backend-Einrichtung

Unser Backend wird mit Flask, einem leichten Webframework für Python, erstellt. Um zu beginnen, erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt und wechseln Sie hinein:

mkdir ai-research-assistant
cd ai-research-assistant

Als nächstes erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung. Dadurch werden die Abhängigkeiten, die von verschiedenen Projekten benötigt werden, durch die Erstellung isolierter Python-Umgebungen getrennt:

python -m venv venv

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

source venv/bin/activate  # Unter Windows verwenden Sie `venv\Scripts\activate`

Jetzt installieren Sie Flask und andere notwendige Bibliotheken:

pip install Flask langchain python-dotenv google-search-results openai tiktoken faiss-cpu

In diesem Abschnitt werden wir die für unser Projekt notwendigen Bibliotheken durchgehen:

• Flask: Dies ist ein leichtgewichtiges und flexibles Python-Webframework, das die grundlegende Funktionalität bietet, die benötigt wird, um webanwendungen zu erstellen, wie Routing, Anfrage- und Antwortbearbeitung sowie Vorlagenrendering.
• LangChain: LangChain ist ein KI-orientiertes Tool, das uns hilft, Anwendungen mit dem OpenAI GPT-3-Modell zu erstellen. Es bietet Funktionen wie das Management von Chatverlauf, Werkzeugmanagement und Nachrichtenformatierung.
• python-dotenv: Diese Bibliothek hilft uns, die Anwendungskonfiguration in einer .env-Datei zu verwalten, die dann in die Umgebung geladen wird, wenn die Anwendung gestartet wird.
• google-search-results: Dieser Python-Client für die SerpApi ermöglicht es uns, programmgesteuert Google-Suchen durchzuführen und die Ergebnisse abzurufen.
• OpenAI: Dies ist der offizielle Python-Client für die OpenAI-API, die eine praktische Schnittstelle bietet, um mit den Modellen von OpenAI zu interagieren.
• tiktoken: Diese von OpenAI entwickelte Bibliothek erlaubt es uns, Tokens in Textstrings zu zählen, ohne einen API-Anruf zu tätigen.
• faiss-cpu: FAISS ist eine Bibliothek, die für effiziente Ähnlichkeitssuche und Clustering von hochdimensionalen Vektoren entwickelt wurde.

Diese Bibliotheken werden zusammenarbeiten, um unseren KI-Forschungshilfe zu erstellen.

Frontend-Einrichtung

Unser Frontend wird mit ReactJS und TypeScript erstellt. Zuerst stellen Sie sicher, dass Sie Node.js und npm auf Ihrem Rechner installiert haben. Sie können Node.js hier herunterladen, und npm ist in der Installation enthalten.

Installieren Sie als nächstes Create React App, ein Tool, das eine moderne Webanwendung mit einem einzigen Befehl einrichtet:

npx create-react-app ai-research-client --template typescript

Wechseln Sie in Ihr neues Projektverzeichnis:

cd ai-research-client

Jetzt installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

npm install axios tailwindcss

Backend entwickeln

Lassen Sie uns mit dem Codieren beginnen! Erstellen Sie eine app.py-Datei und geben Sie dann den notwendigen Code ein, um Ihre Flask-Anwendung zu erstellen...

Die AI Research App testen

In Ordnung, es ist Zeit für den entscheidenden Moment! Stellen Sie sicher, dass unser Backend bereits läuft, bevor wir unser Frontend starten...

Fazit

Während dieses Tutorials haben wir die Kraft von AutoGPT erforscht...

Die Ergebnisse waren ziemlich zufriedenstellend! Der KI-Agent lieferte effektiv Ergebnisse in einem konsistenten Zeitrahmen, ohne auf Schleifen zu stoßen.