Verschreibung
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine schnelle Bereitstellung von KI-Chatbots zu ermöglichen und mehrere LLM-Modelle zu integrieren:
- Vorbereitung der UmweltDocker und Python 3.8+ installieren, es wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung zu verwenden, um Abhängigkeiten zu isolieren
- Bereitstellung von KerndienstenEin-Klick-Bereitstellung der TaskingAI Community Edition über Docker Compose (docker-compose -p taskingai up -d)
- Modell Konfiguration: API-Schlüssel für Modelle wie OpenAI/Claude in der Konsole hinzufügen oder lokale Ollama-Modelle konfigurieren
- Erstellung von AgentenErstellen eines KI-Agenten und Binden eines Modells über Python SDK (taskingai.assistant.create())
- Multimodell-Umschaltungmodel_id: Geben Sie verschiedene Modelle an, die beim Aufruf der API dynamisch über den Parameter model_id umgeschaltet werden sollen.
Fortgeschrittene Lösung: Verwendung von Aufgaben-Warteschlangen für den Modelllastausgleich und Verbesserung der Antwortgenauigkeit durch ein RAG-System.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTaskingAI: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung nativer KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich ein KI-Chatbot mit der Integration mehrerer großer Sprachmodelle schnell einrichten?
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