Cheshire Cat:打造你自己的AI助手的利器
在人工智能快速发展的今天,如何快速构建一个功能强大、可定制的AI助手成为了许多开发者和企业关注的焦点。Cheshire Cat作为一个开源的AI助手开发框架应运而生,为开发者提供了一个灵活而强大的工具,让构建AI助手变得前所未有的简单。
什么是Cheshire Cat?
Cheshire Cat是一个生产就绪的AI助手开发框架,可以基于任何语言模型构建自定义AI。它的设计理念类似于WordPress或Django等web应用开发框架,但专门针对AI助手开发进行了优化。使用Cheshire Cat,开发者可以快速搭建一个具备对话能力、记忆功能、可扩展性的AI助手,而无需从头开始构建复杂的基础设施。
Cheshire Cat的主要特性
Cheshire Cat具备以下几个突出的特性,使其成为AI助手开发的理想选择:
- API优先设计:Cheshire Cat采用API优先的设计理念,可以作为微服务轻松地为应用添加对话层。
- 记忆功能:内置记忆系统,可以记住对话历史和文档,并在后续对话中利用这些信息。
- 插件扩展:支持通过插件进行功能扩展,有公共插件注册表,也允许私有插件。
- 事件回调:提供事件回调机制,可以对AI助手的行为进行细粒度控制。
- 函数调用:支持类似Langchain的工具函数调用功能。
- 对话表单:支持构建目标导向的对话表单。
- 易用的管理面板:提供直观的管理界面,可以进行聊天、查看记忆和插件、调整设置等操作。
- 多语言模型支持:可以使用OpenAI、Google、Ollama、HuggingFace等多种语言模型,也支持自定义模型服务。
- 生产就绪:完全Docker化,便于部署和扩展。
- 活跃的社区:拥有活跃的Discord社区和详细的文档支持。
快速上手Cheshire Cat
要开始使用Cheshire Cat,你只需要安装Docker,然后运行以下命令:
docker run --rm -it -p 1865:80 ghcr.io/cheshire-cat-ai/core:latest
运行后,你可以通过以下方式与Cheshire Cat交互:
- 在浏览器中访问 http://localhost:1865/admin 进行聊天
- 访问 http://localhost:1865/docs 查看和试用REST API端点
首次使用时,Cheshire Cat会引导你配置喜欢的语言模型,这可以在管理界面的设置页面中完成。
开发插件扩展功能
Cheshire Cat的一大亮点是其强大的插件系统。以下是一个最小化的插件示例:
from cat.mad_hatter.decorators import tool, hook
# 使用hook装饰器定义事件回调
@hook
def agent_prompt_prefix(prefix, cat):
prefix = """You are Marvin the socks seller, a poetic vendor of socks.
You are an expert in socks, and you reply with exactly one rhyme.
"""
return prefix
# 使用tool装饰器定义函数调用工具
tool(return_direct=True)
def socks_prices(color, cat):
"""How much do socks cost? Input is the sock color."""
prices = {
"black": 5,
"white": 10,
"pink": 50,
}
price = prices.get(color, 0)
return f"{price} bucks, meeeow!"
这个简单的插件展示了如何通过hook修改AI的行为,以及如何定义可被AI调用的工具函数。
构建对话表单
Cheshire Cat还支持构建目标导向的对话表单,这在需要收集特定信息的场景下非常有用。以下是一个披萨订单表单的示例:
from pydantic import BaseModel
from cat.experimental.form import form, CatForm
# 定义数据结构
class PizzaOrder(BaseModel):
pizza_type: str
phone: int
# 使用form装饰器定义对话表单
@form
class PizzaForm(CatForm):
description = "Pizza Order"
model_class = PizzaOrder
start_examples = [
"order a pizza!",
"I want pizza"
]
stop_examples = [
"stop pizza order",
"not hungry anymore",
]
ask_confirm = True
def submit(self, form_data):
# 在这里处理实际的订单逻辑
return {
"output": f"Pizza order on its way: {form_data}"
}
这个表单可以引导用户完成披萨订单的整个过程,收集必要的信息,并在最后进行确认。
为什么选择Cheshire Cat?
Cheshire Cat的设计理念是开放、注重隐私和创造性,旨在将AI技术带给更多人。它的优势包括:
- 快速开发:提供了完整的框架和工具,大大缩短了AI助手的开发周期。
- 灵活性:支持多种语言模型和自定义插件,可以根据需求进行深度定制。
- 可扩展性:插件系统和事件回调机制使得功能扩展变得简单。
- 生产就绪:完全Docker化,便于部署和扩展。
- 社区支持:活跃的开发者社区和详细的文档提供了强大的支持。
结语
Cheshire Cat为AI助手的开发提供了一个强大而灵活的框架。无论你是想为自己的应用添加一个智能对话接口,还是构建一个完整的AI助手系统,Cheshire Cat都能满足你的需求。随着AI技术的不断发展,Cheshire Cat这样的开源框架将在推动AI民主化和创新方面发挥重要作用。
如果你对AI助手开发感兴趣,不妨试试Cheshire Cat,开始你的AI之旅吧!
🔗 相关链接:
