OpenGPTs - die Open-Source-Alternative zu individuellen GPTs

In der sich ständig entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz stellen OpenGPTs eine bedeutende Entwicklung dar und bieten eine Open-Source-Alternative zu den eigenen GPTs von OpenAI. Diese bahnbrechende Plattform ist nicht nur eine Reproduktion bestehender Modelle; es handelt sich um ein umfassendes System, das Benutzern beispiellose Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten für ihre KI-Anwendungen bietet. In diesem Artikel gehen wir auf die komplexen Funktionen von OpenGPTs, ihre Konfigurationsmöglichkeiten und die Vorteile ein, die sie im Bereich der KI und des maschinellen Lernens bieten.

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Einführung in OpenGPTs

OpenGPTs sind eine bahnbrechende Initiative im Bereich der künstlichen Intelligenz. Diese Plattform basiert auf LangChain, LangServe und LangSmith und bietet eine ähnliche Erfahrung wie OpenAIs GPTs und Assistants API. Was OpenGPTs jedoch auszeichnet, ist ihre Flexibilität und das Maß an Kontrolle, das sie Benutzern bietet. Sie decken eine Vielzahl von Anforderungen ab, von der Auswahl von Sprachmodellen und Prompt-Konfigurationen bis zur Auswahl von Tools und Vektordatenbanken.

Hauptfunktionen von OpenGPTs

1. Auswahl von Sprachmodellen (LLMs):

OpenGPTs bieten die Möglichkeit, aus über 60 Sprachmodellen von LangChain auszuwählen. Diese Flexibilität ermöglicht es Benutzern, ein Modell auszuwählen, das ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht, sei es für die natürliche Sprachverarbeitung, die Datenanalyse oder andere KI-basierte Aufgaben.

2. Anpassbare Prompts:

Mit LangSmith können Benutzer ihre Prompts anpassen und debuggen. Diese Funktion ist entscheidend für die Feinabstimmung der Antworten der KI, um sicherzustellen, dass die Ausgabe den Absichten des Benutzers und dem Kontext der Anwendung entspricht.

3. Umfangreiche Auswahl an Tools:

OpenGPTs bieten eine beeindruckende Auswahl von über 100 Tools aus der Bibliothek von LangChain. Benutzer können auch ihre eigenen Tools erstellen, um sie in das System zu integrieren und die Funktionalität und Anpassungsfähigkeit der Plattform zu verbessern.

4. Integration von Vektordatenbanken:

Die Plattform unterstützt die Integration von über 60 Vektordatenbanken von LangChain. Diese Funktion ist instrumental für die Bearbeitung komplexer Datensätze und die Durchführung anspruchsvoller Datenanalyseaufgaben.

5. Anpassbare Abrufalgorithmen:

OpenGPTs ermöglichen es Benutzern, ihre Abrufalgorithmen auszuwählen und zu konfigurieren, um den Prozess der Extraktion und Verarbeitung von Informationen zu optimieren.

6. Chat-Verlaufdatenbank:

Die Plattform bietet Optionen zur Einrichtung einer Chat-Verlaufdatenbank, eine wesentliche Funktion für Anwendungen, die eine Verfolgung und Analyse von Konversationsdaten erfordern.

Erweiterte Installation und Anpassung von OpenGPTs

Die Installation und Anpassung von OpenGPTs sind entscheidend für ihre Nützlichkeit und Flexibilität. Dieser Abschnitt bietet einen umfassenden Einblick in den Prozess, einschließlich ausführlicher Schritte und Beispielcode-Schnipsel.

So installieren Sie OpenGPTs

Einrichten des Backends:

• Installieren Sie die erforderlichen Voraussetzungen:

cd backend
pip install -r requirements.txt

• Richten Sie die Persistenzschicht mit Redis ein. Hierfür muss die Umgebungsvariable REDIS_URL festgelegt werden. Sie können diese Variable in Ihrer Shell exportieren:

export REDIS_URL='Ihre_redis_url'

Konfigurieren der Vektordatenbank:

• Wenn Redis als Vektor-Datenbank verwendet wird, reicht die zuvor festgelegte REDIS_URL aus. Befolgen Sie jedoch die spezifischen Einrichtungsanleitungen von LangChain, um andere Vektordatenbanken aus deren Angeboten zu integrieren.

Konfiguration des Sprachmodells:

• Legen Sie Umgebungsvariablen für das gewünschte Sprachmodell fest. Beispielweise für die Verwendung von OpenAI:

export OPENAI_API_KEY="Ihr_openai_api_key"

• Wenn Sie sich für andere Modelle wie Azure OpenAI oder Anthropic entscheiden, legen Sie deren entsprechende Umgebungsvariablen fest. Hier sind Beispiele für Azure OpenAI und Anthropic:
• Für Azure OpenAI:

export AZURE_OPENAI_API_BASE="Ihre_azure_openai_api_base_url"
export AZURE_OPENAI_API_VERSION="Ihre_azure_openai_api_version"
export AZURE_OPENAI_API_KEY="Ihr_azure_openai_api_key"
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME="Ihr_azure_openai_deployment_name"

Für Claude 2 von Anthropic:

export ANTHROPIC_API_KEY="Ihr_anthropic_api_key"

Für Amazon Bedrock stellen Sie sicher, dass gültige AWS-Anmeldeinformationen vorhanden sind:

export AWS_ACCESS_KEY_ID="Ihre_aws_access_key_id"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="Ihr_aws_secret_access_key"

Einrichtung von Tools:

• Viele in OpenGPTs verfügbare Tools erfordern zusätzliche Umgebungsvariablen. Beispielsweise sind für die Aktivierung der DuckDuckGo-Suche keine zusätzlichen Einstellungen erforderlich, aber für die Tavily-Suche legen Sie Folgendes fest:

export TAVILY_API_KEY="Ihr_tavily_api_key"

Überwachung und Debugging:

• Richten Sie LangSmith für eine verbesserte Überwachung und Fehlerbehebung ein:

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="Ihr_langchain_api_key"

Starten des Backend-Servers:

• Starten Sie den Backend-Server mithilfe von LangChain:

langchain serve --port=8100

Einrichten des Frontends:

• Wechseln Sie zum Frontend-Verzeichnis und installieren Sie die Abhängigkeiten:

cd frontend
yarn

• Starten Sie den Entwicklungsserver für das Frontend:

yarn dev

Anpassungsschritte

Benutzerdefinierte LLMs und Agentenkonfiguration:

• Um LLMs hinzuzufügen oder zu bearbeiten, navigieren Sie zu backend/packages/gizmo-agent/gizmo_agent/agent_types.
• Hier können Sie bestehende Konfigurationen ändern oder neue hinzufügen und die Parameter anpassen, um Ihren spezifischen Anforderungen gerecht zu werden.

Definition benutzerdefinierter Tools:

• OpenGPTs ermöglichen die Definition benutzerdefinierter Tools in Python. Befolgen Sie die von LangChain bereitgestellte Anleitung für detaillierte Anweisungen.
• Hier ist eine grundlegende Struktur zur Erstellung eines benutzerdefinierten Tools:

class CustomTool:
    def __init__(self, param1, param2):
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

    def perform_action(self, input):
        # Logik für die Ausführung der Tool-Aktion
        return result

Integration benutzerdefinierter Tools in OpenGPTs:

• Nachdem Sie Ihr benutzerdefiniertes Tool definiert haben, integrieren Sie es in das Backend von OpenGPTs. Dies kann erreicht werden, indem die relevanten Konfigurationsdateien aktualisiert werden, in denen Werkzeuge definiert und importiert werden.

Anpassen der Benutzeroberfläche:

• Die Benutzeroberfläche kann in Bezug auf das UI/UX an die Markenbildung oder spezifische Benutzeroberflächenanforderungen angepasst werden.
• Dies beinhaltet die Bearbeitung der React-Komponenten im Verzeichnis frontend unter Verwendung gängiger Webentwicklungsmethoden.

Anpassungen bereitstellen:

• Nach Änderungen an Backend oder Frontend sollten die Server neu gestartet werden, um die Änderungen anzuwenden.
• Für Docker-basierte Setups sollten Sie die Docker-Images mit Ihren Änderungen neu erstellen, indem Sie Folgendes verwenden:

docker-compose up --build

Mit diesen Schritten können OpenGPTs für eine Vielzahl von Anwendungen angepasst werden, von einfachen Chatbots bis hin zu komplexen KI-gesteuerten Systemen. Die Open-Source-Natur von OpenGPTs fördert nicht nur die Anpassung, sondern fördert auch communitybasierte Verbesserungen, um sicherzustellen, dass sie sich im Einklang mit den neuesten Fortschritten in der KI-Technologie weiterentwickelt.

GitHub - langchain-ai/opengpts

Langchain-AI/opengpts auf GitHub beitragen, indem Sie ein Konto erstellen.

GitHublangchain-ai

OpenGPTs gegenüber OpenAI's benutzerdefinierten GPTs: Vor- und Nachteile

Die Architektur von OpenGPTs bietet mehrere Vorteile gegenüber traditionellen benutzerdefinierten GPT-Modellen:

1. Anpassung: Die Möglichkeit, aus einer Vielzahl von Sprachmodellen, Tools und Vektordatenbanken zu wählen, ermöglicht eine hohe Anpassungsfähigkeit von OpenGPTs, sodass sie für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet sind.
2. Kontrolle: Benutzer haben mehr Kontrolle über die Eingabeaufforderungen, Abrufalgorithmen und die allgemeine Konfiguration, was es ihnen ermöglicht, das KI-System ihren spezifischen Anforderungen anzupassen.
3. Flexibilität: Die Open-Source-Natur von OpenGPT bedeutet, dass es sich kontinuierlich weiterentwickelt und Beiträge aus der Community erhält, um sicherzustellen, dass es an vorderster Front der KI-Technologie bleibt.
4. Zugänglichkeit: Als Open-Source-Plattform ist OpenGPT für ein breiteres Publikum zugänglich, einschließlich Forscher, Entwickler und kleine bis mittlere Unternehmen, für die proprietäre Modelle zu kostspielig sein könnten.
5. Community-Support: OpenGPT profitiert von der Unterstützung und den Beiträgen einer lebendigen Community, was zu schneller Entwicklung, Fehlerbehebungen und Funktionsverbesserungen führt.

Fazit

Zusammenfassend stellen OpenGPTs einen großen Fortschritt in der Welt der künstlichen Intelligenz dar. Das anpassbare, flexible und benutzerzentrierte Design macht es zu einer überzeugenden Alternative zu OpenAI's benutzerdefinierten GPTs und deckt die unterschiedlichen Bedürfnisse der heutigen von KI angetriebenen Welt ab. Ob es um Forschung, Entwicklung oder kommerzielle Anwendungen geht, OpenGPTs bieten eine robuste und anpassungsfähige Plattform für jeden, der die Kraft der KI nutzen möchte.

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