OpenGPTs：开启AI助手的无限可能

在人工智能快速发展的今天，聊天机器人和AI助手正在改变我们与技术互动的方式。而OpenGPTs项目的出现，为开发者和企业提供了一个强大的开源替代方案，可以创建高度定制化的AI助手，突破了闭源解决方案的限制。让我们深入了解这个激动人心的项目，看看它如何为AI助手的开发带来新的可能性。

什么是OpenGPTs？

OpenGPTs是一个开源项目，旨在创造类似于OpenAI的GPTs和Assistants API的体验。它由LangGraph提供支持，这是一个用于创建agent运行时的框架。此外，它还建立在LangChain、LangServe和LangSmith等技术之上。OpenGPTs最大的优势在于它给予用户更多的控制权，允许用户灵活配置多个关键组件：

• 语言模型（LLM）：从LangChain提供的60多个选项中选择
• 提示词：使用LangSmith进行调试
• 工具：从LangChain的100多个工具中选择，或轻松编写自己的工具
• 向量数据库：从LangChain的60多个向量数据库集成中选择
• 检索算法
• 聊天历史数据库

最重要的是，OpenGPTs让用户完全掌控应用程序的认知架构。目前，它实现了三种不同的架构：

1. 助手（Assistant）
2. RAG（检索增强生成）
3. 聊天机器人（Chatbot）

由于是开源项目，如果这些预设架构不能满足需求，用户可以轻松修改或创建自己的架构。

OpenGPTs的核心特性

OpenGPTs strive了尽可能实现与OpenAI功能对等，同时提供更多的灵活性：

1. 沙盒环境：提供了一个导入、测试和修改现有聊天机器人的环境。所有聊天机器人都以代码形式存在，便于编辑。

2. 自定义动作：使用OpenAPI规范为聊天机器人定义额外功能，通过添加工具来支持。

3. 知识文件：允许附加额外文件，供聊天机器人参考。可以通过UI或API上传文件，由检索工具使用。

4. 工具集成：提供基本工具，如网页浏览、图像创建等。默认启用DuckDuckGo搜索和Python REPL工具。

5. 分析功能：使用LangSmith查看和分析聊天机器人的使用数据。

6. 草稿功能：保存和共享正在创建的聊天机器人草稿，支持保存配置。

7. 发布功能：通过LangServe部署，公开分发完成的聊天机器人。

8. 共享管理：通过LangServe部署，设置和管理聊天机器人的共享。

9. 市场功能：搜索和部署其他用户创建的聊天机器人（即将推出）。

OpenGPTs的认知架构

OpenGPTs支持三种不同的认知架构，每种架构都有其特点和适用场景：

1. 助手（Assistant）

助手可以配备任意数量的工具，并使用LLM来决定何时使用它们。这使得助手成为最灵活的选择，但它们只能与少数模型良好配合，可靠性也可能较低。

创建助手时，需要指定以下内容：

• 语言模型：只有少数语言模型可以可靠使用，如GPT-3.5、GPT-4、Claude和Gemini。
• 工具：可以是预定义工具或从上传文件构建的检索器。可以选择任意数量的工具。

助手的认知架构可以看作是一个循环：

1. 首先，调用LLM来决定是否采取行动。
2. 如果决定采取行动，则执行这些行动并返回循环。
3. 如果决定不采取行动，则LLM的回应作为最终回应，结束循环。

这种架构非常强大和灵活，可能最接近人类的思考方式。然而，它可能不太可靠，通常只有性能更强的模型才能很好地工作（即使如此也可能出错）。

2. RAGBot

RAGBot是一个专注于检索的GPT，具有简单直接的架构：

1. 首先检索一组文档。
2. 然后将这些文档作为系统消息传递给语言模型，以生成响应。

与助手相比，RAGBot更加结构化（但功能较弱）。它总是会查找信息，这在已知用户需要查询信息时很有用，但如果用户只是想进行普通对话，可能会造成资源浪费。

尽管架构较简单，RAGBot仍有其优势：

• 可以与更广泛的模型（包括许多开源模型）良好配合。
• 适用于不需要助手灵活性的使用场景（例如，已知用户每次都会查找信息）。
• 与纯聊天机器人相比，可以使用外部知识。

3. ChatBot

ChatBot是最简单的架构 - 仅仅是对语言模型的调用，通过系统消息进行参数化。这允许GPT承担不同的角色和性格。虽然功能远不如助手或RAGBot（无法访问外部数据源或计算），但仍然有其价值。许多流行的GPT本质上就是系统消息，而CharacterAI也主要依赖于系统消息就取得了巨大成功。

如何使用OpenGPTs

要开始使用OpenGPTs，您可以按照以下步骤操作：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/langchain-ai/opengpts.git
   cd opengpts
   

2. 设置环境变量： 创建一个.env文件，添加必要的API密钥和配置信息。

3. 安装依赖： 对于后端，使用poetry管理依赖：

   cd backend
   poetry install
   

   对于前端：

   cd frontend
   npm install
   

4. 启动应用： 启动后端服务器和前端开发服务器。

5. 访问应用： 打开浏览器，访问http://localhost:5173即可开始使用OpenGPTs。

结语

OpenGPTs为AI助手的开发开辟了新的道路。通过提供更多的控制权和定制选项，它使开发者能够创建真正符合特定需求的AI助手。无论是想要构建一个强大的多功能助手，还是专注于特定领域的知识检索机器人，或是简单的角色扮演聊天机器人，OpenGPTs都能满足这些需求。

随着项目的不断发展和社区的贡献，我们可以期待看到更多创新的AI应用被开发出来。OpenGPTs不仅是一个工具，更是一个平台，它正在重新定义我们与AI互动的方式，为未来的AI应用开发铺平道路。

如果你对AI开发感兴趣，不妨深入探索OpenGPTs，看看它能为你的项目带来什么样的可能性。开源的力量加上AI的潜力，未来值得期待！