https://mp.weixin.qq.com/s/yxXO6eNyIz_5921pUnlmHg
AI原生应用开发利器——AI推荐
首先，从 GitHub 克隆 TaskingAI（社区版）仓库。

https://github.com/taskingai/taskingai.git

git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git
cd taskingai
在克隆的仓库内，进入 docker 目录并使用 Docker Compose 启动服务。

cd docker
docker-compose -p taskingai up -d
一旦服务启动，通过浏览器使用 URL [http://localhost:8080]访问 TaskingAI 控制台。默认的用户名和密码是admin和 TaskingAI321。

在人工智能盛起的当下，AI正以非常迅猛的速度重塑着很多行业。可以预见的是2024将是AI原生应用开发元年，将会涌现出数不清的AI原生应用来重塑我们的工作和生活的方方面面。而在AI原生应用里面将会以AI Agent即AI智能体为主要代表，将会有很多个像crewAI—用于编排角色扮演的AI agent（超级智能体）一样的Agent出现在我们的面前。今天要重点介绍的便是一款AI原生应用开发工具—TaskingAI。

图片

TaskingAI

TaskingAI 的协调设计确保了 AI 应用开发中的高效、智能和用户友好体验。

主要特点：
1.全能 LLM 平台：使用统一的 API 访问数百种 AI 模型。
2.直观的 UI 控制台：简化项目管理并允许在控制台内进行工作流测试。
3.BaaS 灵感的工作流程：将 AI 逻辑（服务器端）与产品开发（客户端）分开，通过 RESTful API 和客户端 SDK 提供从控制台原型设计到可扩展解决方案的清晰路径。
4.可定制集成：使用可定制工具和先进的检索增强生成（RAG）系统增强 LLM 功能。
5.异步效率：利用 Python FastAPI 的异步特性进行高性能、并发计算，提高应用程序的响应性和可扩展性。

图片

使用 TaskingAI 能建造什么？
•交互式应用程序演示：使用 TaskingAI 的 UI 控制台快速创建并部署引人入胜的应用程序演示。这是展示 AI 本地应用潜力的理想环境，具有实时互动和用户参与。
•团队协作的 AI 代理：开发利用集体知识和工具的 AI 代理，增强团队合作和效率。TaskingAI 促进创建支持协作和组织内部支持的共享 AI 资源。
•面向商业的多租户 AI 本地应用程序：使用 TaskingAI 构建适用于生产的强大多租户 AI 本地应用程序。它非常适合处理各种客户需求，同时保持个性化定制、安全性和可扩展性。

为什么选择 TaskingAI？
现有产品的问题
OpenAI 的助手 API 虽然在类似 GPT 的功能上很强大，但由于其设计将关键功能（如工具和文档检索）绑定在单个助手上，这种结构可能限制了多租户应用程序的灵活性，其中共享数据至关重要。

TaskingAI 如何解决问题
TaskingAI 通过解耦关键模块，提供更广泛的模型支持和一个开源框架来克服这些障碍。其适应性使其成为需要更多样化、能够共享数据的 AI 解决方案的开发人员的更好选择，尤其是对于复杂、可定制的项目。

对比
下面是主流代理开发框架与 TaskingAI 之间的比较表：

特征 LangChain TaskingAI
LLM 提供商多个提供商多个提供商
检索系统需要第三方解耦；灵活
工具集成需要第三方解耦；灵活
代理记忆可配置可定制
开发方法基于 Python 的 SDK RESTful API 和 SDK
异步支持选择模型支持全面
多租户支持复杂设置简化设置
架构
TaskingAI 的架构以模块化和灵活性为核心设计，使其能够与广泛的 LLMs 兼容。这种适应性使它能够轻松支持各种应用程序，从简单的演示到复杂的多租户 AI 系统。TaskingAI 建立在开源原则的基础上，集成了众多开源工具，确保平台不仅多功能，而且可定制。

图片

•Nginx：作为前端 Web 服务器，有效地将流量路由到架构内的指定服务。
•前端（TypeScript + React）：使用 TypeScript 和 React 构建的交互式和响应式用户界面，允许用户顺畅地与后端 API 交互。
•后端（Python + FastAPI）：后端采用 Python 和 FastAPI 构建，其异步设计带来高性能。它管理业务逻辑、数据处理，并作为前端和 AI 推理服务之间的桥梁。Python 的广泛使用邀请更广泛的贡献，促进持续改进和创新的协作环境。
•TaskingAI-推理：专用于 AI 模型推理，这个组件熟练处理响应生成和自然语言输入处理等任务。它是 TaskingAI 开源套件中的另一个亮点项目。
•TaskingAI 核心服务：包括模型、助手、检索和工具等各种服务，每个服务都对平台的运行至关重要。
•PostgreSQL + PGVector：作为主要数据库，PGVector 通过增强嵌入比较的向量操作，对 AI 功能至关重要。
•Redis：提供高性能数据缓存，对加快响应时间和提高数据检索效率至关重要。

通过 Docker 快速开始
使用 Docker 是启动自托管的 TaskingAI 社区版的一种简单方法。

先决条件
•在您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose。
•安装了 Git 用于克隆仓库。
•Python 环境（Python 3.8 以上）用于运行客户端 SDK。

安装
首先，从 GitHub 克隆 TaskingAI（社区版）仓库。

git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git
cd taskingai
在克隆的仓库内，进入 docker 目录并使用 Docker Compose 启动服务。

cd docker
docker-compose -p taskingai up -d
一旦服务启动，通过浏览器使用 URL [http://localhost:8080]访问 TaskingAI 控制台。默认的用户名和密码是admin和 TaskingAI321。

TaskingAI UI 控制台
图片

点击上面的图片查看 TaskingAI 控制台演示视频

TaskingAI 客户端 SDK
一旦控制台启动，您可以使用 TaskingAI 客户端 SDK 以编程方式与 TaskingAI 服务器进行交互。

确保安装了 Python 3.8 或以上版本，并设置了虚拟环境（可选但推荐）。使用 pip 安装 TaskingAI Python 客户端 SDK。

pip install taskingai
这里有一个客户端代码示例：

import taskingai
from taskingai.assistant.memory import AssistantNaiveMemory

taskingai.init(api_key=’YOUR_API_KEY’, host=’http://localhost:8080')

创建一个新的助手

assistant = taskingai.assistant.create_assistant(
model_id=”YOUR_MODEL_ID”,
memory=AssistantNaiveMemory(),
)

创建一个新的聊天

chat = taskingai.assistant.create_chat(
assistant_id=assistant.assistant_id,
)

发送用户消息

taskingai.assistant.create_message(
assistant_id=assistant.assistant_id,
chat_id=chat.chat_id,
text=”Hello!”,
)

生成助手响应

assistant_message = taskingai.assistant.generate_message(
assistant_id=assistant.assistant_id,
chat_id=chat.chat_id,
)

print(assistant_message)
请注意，YOUR_API_KEY 和YOUR_MODEL_ID应该替换为您在控制台中创建的实际 API 密钥和聊天完成模型 ID。

您可以在文档[1]中了解更多信息。

资源
•文档[2]
•API 参考[3]
•联系我们[4]

其他
本文由山行翻译整理自：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI，核心目的是为大家科普更多AI相关的知识，如果对您有帮助，请帮忙点赞、收藏、关注，谢谢～

文档更新时间: 2024-04-11 11:17 作者：admin

（推荐）TaskingAI

创建一个新的助手

创建一个新的聊天

发送用户消息

生成助手响应