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Loyal-Elephie

智能记忆增强型AI助手 打造个性化对话体验

Loyal-Elephie是一个创新型AI对话助手项目,融合Next.js前端和Python后端技术。该项目利用先进的大语言模型和检索增强生成技术,提供可控的记忆功能,支持对话内容的自定义保存和编辑。Loyal-Elephie还集成了混合搜索技术,支持日期查询,并确保安全的Web访问。项目优化了LLM代理,兼容多种开源和专有模型,旨在提供灵活、高效的AI交互体验。此外,Loyal-Elephie还支持Markdown编辑器集成,实现实时LLM知识更新,并可兼容多种本地LLM模型,为开发者提供更多可能性。

🐘 忠诚的小象:您值得信赖的具有记忆功能的AI伙伴 🧠

图片描述

🚀 与忠诚的小象一起开启激动人心的冒险吧,它是您忠实的AI助手!这个项目结合了简洁的Next.js网页界面和强大的Python后端,利用大型语言模型(LLMs)和检索增强生成(RAG)的最新进展,为您提供流畅而有意义的聊天体验!🎉

特点

  1. 🎛️ 可控记忆: 掌控忠诚小象的记忆!您可以决定保存哪些时刻,并可以根据需要轻松编辑上下文。它是您的情景记忆第二大脑。✍️

  2. 🔍 混合搜索: 体验Chroma和BM25结合的强大搜索功能!它还针对处理基于日期的查询进行了优化。📅

  3. 🔒 安全的网络访问: 内置登录功能,只有授权用户才能访问您的AI伙伴,确保您的对话在互联网上保持私密和安全。🛡️

  4. 🤖 精简的LLM代理: 忠诚的小象使用XML语法,无需函数调用。它还针对更少的令牌使用进行了优化,可以使用Llama.cpp或ExllamaV2与优秀的本地LLMs顺畅工作。💬

  5. 📝 (可选)Markdown编辑器集成: 连接在线Markdown编辑器,在聊天过程中查看原始参考文档,并在在线编辑笔记后体验实时LLM知识集成。🌐

忠诚的小象支持开源和专有的LLMs和嵌入,这些都作为OpenAI兼容的API提供服务。

警告:这个项目最初是为Linux设计的,与Windows或macOS的兼容性尚未完全测试。如果您使用Windows,我强烈建议您在WSL中运行此项目。

截图

以下截图使用Meta-Llama-3-70B-Instruct.Q4_K_S.gguf模型捕获

使用SilverBulletMd,您可以在浏览器上编辑笔记,然后让忠诚的小象记住它!

UI修改自https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui-lite,感谢作者Mckay Wrigley!

部署

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/v2rockets/Loyal-Elephie.git

2. 安装前端依赖

cd frontend
npm i

3. 配置登录用户

frontend/users.json

[{
    "username":"admin",
    "password":"admin"
}]

4. 安装后端依赖

cd backend
pip install -r requirements.txt

5. 配置后端设置

# backend/settings.py
NICK_NAME = 'Peter' # 这是您的昵称。确保在开始时设置它,并且不要更改,以免LLM感到困惑。

CHAT_BASE_URL = 'https://api.openai.com/v1' # 修改为您的OpenAI兼容API url
CHAT_API_KEY = 'your-api-key'
CHAT_MODEL_NAME = "gpt-3.5-turbo"

# 语言偏好(实验性)
# 支持的语言:英语、中文、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、荷兰语、捷克语、波兰语、俄语、阿拉伯语
LANGUAGE_PREFERENCE = "English"

6. 运行应用

前端:

cd frontend
npm run build
npm run start

后端:

cd backend
python app.py

使用技巧

  • 默认情况下,从http://localhost:8080访问忠诚的小象
  • 使用"保存"按钮将当前对话保存到忠诚小象的记忆中
  • 使用"重置"按钮清除当前对话(不影响保存状态,相当于刷新页面)
  • 点击"参考"中的标题可导航到相应的Markdown笔记(但需要托管和配置SilverBulletMd或其他Web Markdown编辑器)

一些测试过的可用本地LLMs:

  • OpenHermes-2.5-Mistral-7B
  • Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
  • c4ai-command-r-v01
  • Meta-Llama-3-70B-Instruct(目前最佳)
  • Qwen2-72b-instruct(非英语语言最佳)

对于那些需要本地嵌入API的人,在"external_example"中添加了一个嵌入服务器示例。

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