访问官网
Github
文档Nucleo AI Alpha
一款混合了AI功能和传统个人生产力的AI助手应用。AI可以在后台工作，回答多个聊天、处理任务和处理流/提要条目。
以下是演示视频（使用OpenHermes Mistral 7b和llama.cpp录制）：
https://github.com/AndrewVeee/nucleo-ai/assets/153542699/60526628-62f5-462f-a6a4-affdbdb6d7c1
警告：
这是"alpha"版软件。它是新的，存在错误和问题。
某些功能（特别是助手模式）可能会使用大量令牌。在使用付费API时请注意这一点。这是一个早期版本，存在错误，需要改进。
安装和设置
你应该安装了Python 3和git。我试图保持应用轻量级，但RAG需要下载一些大文件（嵌入和交叉编码器约850MB）。
该应用不包含LLM引擎。你可以将其连接到任何兼容openai的端点，如llama.cpp、带--api标志的oobabooga以及较新版本的ollama。我经常使用llama-cpp-python和together ai。
步骤1
如果你使用Windows，请参阅此安装说明。
$ git clone git@github.com:AndrewVeee/nucleo-ai.git
# 创建python虚拟环境，安装仅CPU版torch和requirements.txt中的依赖。复制配置文件。
$ ./setup.sh
步骤2
编辑./data/config.toml中的配置文件
找到[llm]块并设置你的openai_base_url（类似http://localhost:5000/v1）和
如果需要的话设置openai_api_key。如果你想要求认证来连接Nucleo，也可以在顶部设置secret_key。
步骤3
运行./start.sh启动应用。首次运行时会花一些时间下载用于RAG支持的SentenceTransformers模型。
应用启动后，你会看到类似这样的一行：
* Running on http://127.0.0.1:4742
在浏览器中打开该链接即可开始使用Nucleo！
步骤4
如果有时间，请在r/nucleoai分享你的初步反馈 - 这将有助于改进应用！
功能
常规聊天
Nucleo支持常规聊天。你可以创建多个聊天，并在创建时选择保存或临时（一次性）聊天。
助手
助手聊天模式让AI根据请求制定任务列表并执行。它可以执行网络搜索、添加待办事项、创建文档和回复。
这仍处于早期阶段，大多数模型会犯错。Mixtral表现相当不错。我个人在测试时使用OpenHermes Mistral 7b，除非你非常小心措辞，否则成功率约为50%。
研究员
在流中，你可以从"添加到你的流..."中点击"研究"选项，让AI深入研究一个主题。
它会生成一个初始研究主题列表，并允许你配置最大深度、最长研究时间、是否应该搜索网络等选项。
研究员会生成一个包含该主题研究内容的文档，底部包括使用的链接。
文档（RAG）
你可以在文档标签中上传PDF（我现在建议<5MB）或上传纯文本/markdown文件。你可以在顶部创建新文档，或粘贴URL以下载并将其转换为markdown。
上传文件后，你可以启用文档聊天模式，它应该能很好地找到相关内容并回应。当然，这取决于你的模型。对于小上下文模型，请确保将"过去消息"聊天选项设置得较低，否则RAG结果的空间不会太多。
流
流标签显示助手执行的操作列表。你还可以将一次性聊天添加到你的流中 - 助手任务、快速聊天或消息（粘贴电子邮件等以分类和总结）。创建条目后，你可以稍后重播它们。
待办事项
应用中有一个非常基础的待办事项列表，因此AI可以为你创建条目。你可以通过该标签添加、编辑或删除条目。
下一步是什么？
目前，我主要在寻求反馈和想法，以了解它离其他人的日常使用还有多远。
我有一些真正想尝试的想法：
- 研究员：在流中输入一个主题，让AI运行几分钟，选择子主题，进行网络搜索，并在"实时文档"中写下其发现。
- 助手模式：有很多方法可以实现助手模式，从快速的1次或2次请求到复杂的ReAct LLM循环。我想尝试多种选项，一些适用于小模型，一些适用于大模型。
- 流/提要：我想要与电子邮件、日历和其他个人数据源进行有用的集成，这样所有内容都可以在一个地方，AI可以参考它。
- 更多功能：每个功能都让助手更有用，我想列出流行请求的列表以构建。
- 微调模型：有一个可以处理助手模式的微小微调模型（如TinyLlama、Phi等）会非常好。
开发者
我对Nucleo的长期目标是一个平台，帮助开发者构建和测试想法，并让其他人可以轻松尝试。我不太喜欢大多数LLM框架，所以我更喜欢Nucleo作为一个工具集合，你可以根据需要挑选和选择。
代码相当混乱，但这里有一些关键点可以尝试：
- 如果你想添加自己的功能，可以查看
app/functions/functions.py。 - Nucleo是API优先的。你可以使用OpenAI客户端连接到
/api/v1/chat/completions。 - Nucleo使用"虚拟"模型。你可以将模型设置为'assistant'以在助手模式下聊天，'chat'以在基本模式下聊天，或'message'以总结消息。
- 在聊天模式下，你还可以附加一条消息{'role': 'config', 'content': '{"rag": true}'}以在聊天中启用RAG。
- 未来的一个关键功能是能够创建自己的虚拟模型，但目前这是一个相当混乱的过程。查看
backend/app/ai_models/default_model.py以了解聊天模型，或查看assistant_model2.py以了解复杂示例。
还有很多工作要做。如果你想贡献，我很乐意提供帮助。
获取帮助
需要帮助吗？
我设立了一个subreddit来讨论问题和想法： https://www.reddit.com/r/nucleoai/
你也可以在问题标签中发帖，但社区可能会给出更快的回应。
