prescrição
Para permitir a rápida implementação de chatbots de IA e integrar vários modelos de LLM, siga estas etapas:
- Preparação ambientalInstalação do Docker e do Python 3.8+: é recomendável usar um ambiente virtual para isolar as dependências
- Implantação de serviços essenciaisImplementação com um clique do TaskingAI Community Edition por meio do Docker Compose (docker-compose -p taskingai up -d)
- Configuração do modeloAdicionar chaves de API para modelos como o OpenAI/Claude no console ou configurar um modelo Ollama local
- Criação de agentesCriar um agente de IA e vincular um modelo por meio do Python SDK (taskingai.assistant.create())
- Comutação de vários modelosEspecifique modelos diferentes para alternar dinamicamente por meio do parâmetro model_id ao chamar a API.
Solução avançada: use filas de tarefas para balanceamento de carga de modelos e aprimore a precisão das respostas por meio de um sistema RAG.
Essa resposta foi extraída do artigoTaskingAI: uma plataforma de código aberto para o desenvolvimento de aplicativos nativos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como conseguir a rápida implementação de um chatbot de IA com a integração de vários modelos de linguagem grandes?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch