

Curiosity
簡介 :
curiosity是一個基於ReAct框架的聊天機器人項目,旨在通過LangGraph和FastHTML技術棧探索和構建類似Perplexity的用戶交互體驗。項目核心是一個簡單的ReAct代理,使用Tavily搜索增強文本生成。支持三種不同的LLMs(大型語言模型),包括OpenAI的gpt-4o-mini、Groq的llama3-groq-8b-8192-tool-use-preview以及Ollama的llama3.1。項目通過FastHTML構建前端,儘管在調試過程中可能遇到一些挑戰,但整體上提供了快速的用戶體驗。
需求人群 :
目標受眾主要是對人工智能、自然語言處理和聊天機器人技術感興趣的開發者和研究人員。這個項目適合他們因為它提供了一個實驗平臺,可以探索和比較不同LLMs的性能,並且可以作為構建更復雜聊天機器人應用的基礎。
使用場景
開發者可以利用curiosity項目來測試不同LLMs在特定任務上的表現
研究人員可以使用該項目來研究和比較不同語言模型的文本生成能力
教育工作者可以將其作為教學工具,向學生展示聊天機器人的構建過程
產品特色
支持三種不同的大型語言模型(LLMs)進行文本生成
使用Tavily搜索增強文本生成
通過FastHTML構建快速響應的前端界面
提供WebSockets實現LLM到前端的即時token流
支持SQLite持久化LangGraph訪問
允許靈活更換後端模型以測試不同性能
提供詳細的README文檔和活動記錄
使用教程
克隆倉庫到本地
確保有最新的Python3解釋器
設置虛擬環境並執行pip install -r requirements.txt安裝依賴
創建.env文件並設置必要的環境變量
運行python curiosity.py啟動項目
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