手记

揭秘四个强大开源库,打造你的AI副驾助手 💻🔥

什么是AI副驾助手?

AI 助手是高级人工智能系统,设计来与用户一起工作,提供在各种任务中的实时指导和个性化帮助。
它们会学习用户的行为,根据用户的需求调整,并在整个过程中给予帮助。

AI副驾的工作原理是怎样的?

AI 助手利用大型语言模型(LLM)、机器学习、自然语言处理和情境感知技术来理解工作环境。预测用户需求并指导用户完成任务,或代为完成任务,从而提高工作效率。
AI 助手可以与各种软件应用、数据库和协作工具集成,简化工作流程并实现任务自动化,例如:

  • 情境感知助手 -
  • 任务自动化 -
  • 数据分析 -
  • 持续的服务优化及更多功能等 -

工作示意图

此图展示了Co-Pilots总体工作流程。

如图

这里正发生很多事情。如果我们想要做一个有效的副驾,我们不需要自己完成所有事情。我们将要探索的开源工具各自解决了其中的一部分。

使用AI助手能带来哪些好处?

通常,AI 共驾旨在自动化常见的重复且琐碎的任务。通过提供见解和建议,并代为执行任务,它们提高工作效率。
例如,

  • 分析财务数据,自动化财务计算,并生成报告和预测性分析。
  • 基于上下文预测代码片段。
  • 监控技术栈,提醒待处理的事件或问题,并进行预测性维护。
  • 自动化任务,比如工单处理、代码补全和生成知识库文章。
开源代码库帮助你创建AI助手

让我们看看图表的各个部分,并使用现有的库来解决每个遇到的问题,从而加快构建AI副驾的速度。

漩涡


漩涡

GitHub 链接: https://github.com/swirlai/swirl-search

SWIRL 是一个由人工智能驱动的搜索框架,提供无缝、实时地访问多个数据源的功能,无需进行数据传输(ETL)。SWIRL 执行动作请求,并从外部系统引入数据。它还包括重排序、聊天和来源意图检测等功能。

  • 统一数据访问:SWIRL 实时连接多个数据源,绕过 ETL,提供无缝且安全的关键数据访问。
  • 企业级安全:其架构优先考虑数据的安全处理,特别适合需要严格权限控制的敏感环境。
  • 洞察生成:借助其 AI 驱动的查询和总结功能,SWIRL 直接在工作流中提供可操作的洞察,增强数据驱动的决策支持。

⭐️ 在 GitHub 上关注 SWIRL.

2. 协作伙伴工具包

GitHub 链接如下: https://github.com/CopilotKit/CopilotKit

CopilotKit 是一个提供构建模块的工具包,用于将核心 AI 功能集成到应用程序中。CopilotKit 可执行上下文感知的任务和互动。

  • 核心AI功能: CopilotKit 提供了实现总结、提取和基于上下文建议等共驾助手功能所需的基本AI工具。
  • 模块化工作流集成: 为了灵活性设计,开发人员可以创建定制工作流,使共驾系统更好地适应个人用户的特定需求。
  • 可扩展的共驾功能: 通过增加任务自动化和个人化功能,CopilotKit 可以无缝集成到共驾框架,从而更快地部署出灵活适应的AI助手。

⭐️ 点击这里访问 CoPilotKit 的 GitHub 项目。

3.GPT 试用版

点击这里查看 GitHub 連結 https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot

GPT Pilot 是一个对话式人工智能平台,它能够快速部署由大型语言模型(LLMs)驱动的自主互动代理。

  • 对话式AI:GPT Pilot 在构建自主、任务导向的对话代理方面表现出色,可提供实时辅助。
  • 快速部署AI模型功能:通过预训练和可定制的模型,它专为需要互动且用户友好的动态共驾框架而设计。
  • 上下文适应性:它能够根据互动调整响应,增强了其智能地参与和支持用户的能力。

⭐️ 星标项目:访问GitHub上的GPT Pilot项目

4.打开双手

GitHub 地址:https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands

OpenHands 是一个协作型AI平台,支持团队项目,提供互动、实时的环境来进行编码和自动化工作。在通过SWIRL从外部系统获取数据时,它还可以帮助自动处理编码部分。

  • 实时协作型AI:OpenHands支持团队共享的AI驱动环境,提升协作项目所需的共驾框架。
  • 协作编码与自动化:让共驾系统能够帮助联合开发工作,自动化重复性编码任务,并实时给予反馈。
  • 适应各种需求的灵活性:其灵活的基础设施使OpenHands能够服务于多种团队环境,成为任何共驾架构中的多功能组件或元素。

⭐️ 查看开手项目。

通过把这些解决方案结合起来,你可以创建一个稳健的AI助手框架,能够满足用户需求、提升工作效率,并改变我们使用技术的方式。

随着人工智能生态系统的演变,拥抱这样的模块化和开源的方法在快速变化的数字环境中保持灵活和快速响应非常重要。

所以,动手玩玩这些工具,试试不同的设置,让你的AI共驾项目飞起来!

如果你对SWIRL感兴趣,可以加入我们的Slack社区,并给我们的GitHub仓库点星。

⭐️ 在GitHub上查看SWIRL项目。

我们将很乐意帮助您在工作中引入SWIRL,谢谢您的关注 :)

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