# 大模型智能体

**Repository Path**: elfbobo_admin_admin/Light-particle-software-robot

## Basic Information

- **Project Name**: 大模型智能体
- **Description**: 1、私有化部署大模型，并提供api、jdbc、kafka等方式和第3方系统对接。2：提供数据清洗ETL，用户画像以及记忆体等功能，自动生成和优化提示词。3：提供调度、action优化、影刀RPA对接等1000+常用的工具库，方便大模型调用。4：满足常用的AIGC业务，如意图识别、NLP，并生成聊天、多媒体文案、场景和计划等。5：对LLM生成的聊天和计划等，都能无缝实现人工审核和接管。
- **Primary Language**: Java
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: http://8.130.66.117:8080/ui
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 12
- **Created**: 2024-03-18
- **Last Updated**: 2024-03-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 光粒软件机器人
使用普通的PC电脑，没有互联网的情况下，还能享受到快速、私密的AI大模型服务——这不再是科幻小说的情节，而是已经成为现实。


# 大模型编排工具
1. 模型支持 Qwen、ChatGLM、Baichuan等常用大模型私有化部署。
2. 支持AIGC角色,支持生成api、网页、图片等。
3. 支持工作流角色,支持story和工作流配置，让机器按配置执行代码。
4. 支持api角色，支持执行系统里面存在的api。
5. 支持ELT角色，支持执行系统里面存在ELT和调度。
6. 通过大模型中间件,java,python等语言通过jdbc访问大模型.
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## AIGC智能体
1. 内置大模型聊天机器人，根据机器的配置自由选择0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, 72B等模型。
2. 通过平台,定制聊天机器人实现AI助理、旅游AI助理、美食AI助理、购物AI助理等。
3. 通过大模型，自然语言生成sql。
4. 通过大模型，自然语言生成微服务api、网页、BI报表、工作流、调度等。
5. 通过大模型，生成文本、生成图片、生成视频。
6. 通过大模型，实现nlp的情感分析、文本分类、自然语言推理等。
7. 根据用户意图，能自动执行工作流、NLP文本提取和分类、图片识别、调用API、执行数据采集、生成图片等。
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## 工作流和Story智能体
1. 定义工作流和story节点。
2. 运行会话会对应启动一个story实例。
3. 按工作流和story逐一完成实体的提取，并且填充到参数里面。
4. 汇集参数的值，最后调用对应的智能体。

## NLP和OCR智能体
1. 命名实体识别：抽取输入文本中的实体片段。
2. 关系抽取：抽取输入文本中具备特定关系类型的主客实体片段。
3. 事件抽取：抽取输入文本中相互联系的事件论元片段。
4. 属性情感抽取：抽取输入文本中特定对象的相关情感词片段。
5. 指代消解：判断给定代词是否指向文中的某一对象。
6. 情感分类：给定一段文本和候选情感标签，返回可以恰当表示该段文本情感倾向的标签。
7. 文本分类：给定一段文本和候选类别标签，返回可以恰当表示该段文本所属类别的标签。
8. 文本匹配：给定两段文本和相应相似度标签，返回可以恰当表示两段文本相似度的标签，文本相似度标签通常为“相似”，“不相似”两种。
9. 自然语言推理：给定两段文本和相应文本关系标签，返回可以恰当表示两段文本关系的标签，文本关系标签通常为“蕴含”，“矛盾”，“中立”三种。
10. 阅读理解：输入问题及参考文本，返回基于该段参考文本的问题答案，通常分为选择类阅读理解和抽取类阅读理解。
11. 视觉检测跟踪、 光学字符识别、 人脸人体、  视觉分类等。

## 大数据ELT智能体
1. 提供50+常用关系型和非关系型数据库的集成。
2. 常用的txt，csv，excel，pdf等文件集成。
3. 常用的API集成。
4. kafka，rabbitmq等消息队列集成。
5. 通过大模型的OCR等技术，实现图片和视频的集成。

## API编排智能体
1. 每张表自动生成500+微服务接口，100张表自动生成50000+的微服务接口。
2. 通过sql或托拉拽组件编排后发布为微服务接口。
3. 提供1000+以上的常用数据处理组件和函数等。
4. 内置dataops提升数据采集和共享的能力。
5. 内置3种计算引擎，包括flink、spark、微服务。


# 功能介绍
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## 新手必读

1. 数据治理智能机器人演示地址：http://8.130.66.117:8080/ui
2. 基于robotframework+智数通datax-cloud 开发的数据治理前端页面：
3. 抖音视频教程：![抖音.png](%E6%8A%96%E9%9F%B3.png)
4. 接受外包开发。联系邮箱: bie_zm@163.com

## 未来微服务架构要被微脑架构替换
基于yudao-cloud+kettle开源版本构建，通过强化学习，光粒机器人能自我学习，自我进化，越用越省钱！
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光粒软件机器人免费下载，并且功能会定期升级更新。
为了支持教育和培训事业,可以免费使用会员服务。

## 软件机器人使用场景
1. 还在为搭建聊天机器人、订票预约系统、客服系统、医生律师咨询系统、AI平台等困惑吗？
2. 还在熬夜写测试方案和用例吗?
3. 还在搭建低代码平台,为组件版本冲突头疼吗?
4. 还在写需求原型,架构等设计文档?
5. 还在想去找软件外包吗? 
6. 还在为信息集成平台和数据治理,数据安全睡不着吗?
7. 还在熬夜写增删改查的软件代码吗?
8. 还在为数字化转型苦恼吗?
9. 还在为小孩的未来不懂人工智能焦虑吗?
10. 还在为软件工程效率低,成本高不满意吗?

### 使用场景-可视化生成客服聊天机器人
1. 通过界面配置常见的客户问题。
2. 通过界面配置标准答案。
3. 配置机器人自动升级的周期，机器人能自学习和自进化。

### 使用场景-可视化生成专家咨询机器人
1. 通过界面配置专业问题。
2. 通过界面配置标准答案。
3. 配置专家人工咨询规则。
4. 配置机器人自动升级的周期，机器人能自学习和自进化。

### 使用场景-可视化生成订票点餐预约机器人
1. 通过界面配置订票、点餐、预约等常用问题。
2. 通过界面配置标准答案。
3. 定制订票、点餐、预约等用户输入表单。
4. 定制对表单的增加、删除、修改、删除等微服务接口。
5. 配置机器人自动升级的周期，机器人能自学习和自进化。

### 使用场景-可视化生成OA工作流机器人
1. 通过界面配置常用的OA问题。
2. 通过界面配置标准答案。
3. 配置OA工作流的节点、用户、角色、权限等。
4. 配置每个节点上访问数据库的微服务接口。
5. 配置机器人自动升级的周期，机器人能自学习和自进化。

### 使用场景-可视化生成购物机器人
1. 通过界面配置购物问题。
2. 通过界面配置标准答案。
3. 配置对接购物平台。
4. 配置购物工作流和微服务接口。
5. 配置机器人自动升级的周期，机器人能自学习和自进化。


### 使用场景-MLOps和机器人结合
![img.png](img.png)

1. 集成了常用知识图谱、机器学习、深度学习算法等粒子组件。
2. 机器人提供完善的MLOps平台，方便扩展自己的业务算法和模型粒子组件。
3. 采用机器人比传统MLOps，效率提升3倍以上。
4. 使用Huggingface的NLU模型（如BERT）或使用Keras、Tensorflow等库/框架，备用为OpenAI GPT，建立复杂的对话管道。
5. 使用Langchain扩展主体、记忆等能力。
6. 模式支持多租户、会话、数据存储。
7. 自定义智能体个性, 保存所有聊天历史并从所有交互中创建embeddings，以适应未来的检索策略。
8. 从知识库语料库和客户反馈中自动生成embeddings。
9. 支持Telegram，轻松集成Slack、Whatsapp、Line、短信等
10. 通过python组件,拖拉拽把模型直接发布成微服务。
10. 程序员只是需要 做模型开发和数据开发,剩下功能全部交给机器人。

### 使用场景-企业数据集成和治理架构改进
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1. 数据治理分3个套餐：数据集成、轻量治理、智能数据治理。
2. 根据不同的粒子组件，我们可以选择不用的数据治理套餐。
3. 系统提供接近1000+组件，基本能满足常用的数据治理。
4. 传统ELT架构会产生大量中间表，采用数据编织技术，不用中间表实现T+0实时查询，速度提升3倍以上。
5. 通过AI模型辅助对采集的数据筛选、去重、查缺补漏、平滑噪音等。
   通过AI算法对数据进行自动分类和打标签。
   构建图谱模型，形成基于元数据和业务关联的关系。
   准确识别出数据安全风险，提高风险识别的效率和准确性。
   根据自然语言生成BI报表和各种指标。
6. 采用机器人比传统DataOps，效率提升5倍以上。
7. 程序员只是需要 做数据开发,剩下功能全部交给机器人。

### 使用场景-机器人和微服务架构相结合
![img_2.png](img_2.png)

1. 1个表自动生成500+接口,100个表机器人秒级生成50000+常用接口,能满足常用的CRUD场景，基本零代码实现。
2. 多库（文件+关系库，关系库+关系库，关系库+非关系库等）关联查询，采用数据编织技术，不需要中间表，T+0实时查询。
3. 文件读写（excel等）、队列（kafka等）、MQTT等需要通过可视化服务对接。
4. 人工编写业务粒子组件，沉淀出属于自己的特殊行业的粒子组件。
5. 采用机器人比传统开发微服务，效率提升10倍以上。
6. 程序员只是需要 做业务组件开发,剩下功能全部交给机器人。

### 使用场景-企业人AI中台和聊天机器人架构改进

1. 集成了常用知识图谱、机器学习、深度学习算法等粒子组件。
2. 机器人提供完善的MLOps平台，方便扩展自己的业务算法和模型粒子组件。
3. 采用机器人比传统MLOps，效率提升3倍以上。
4. 使用Huggingface的NLU模型（如BERT）或使用Keras、Tensorflow等库/框架，备用为OpenAI GPT，建立复杂的对话管道。
5. 使用Langchain扩展主体、记忆等能力。
6. 模式支持多租户、会话、数据存储。
7. 自定义智能体个性, 保存所有聊天历史并从所有交互中创建embeddings，以适应未来的检索策略。
8. 从知识库语料库和客户反馈中自动生成embeddings。
9. 支持Telegram，轻松集成Slack、Whatsapp、Line、短信等

### 比传统的低代码平台效率提升点
1. 基于yudao低代码平台开发，低代码平台和机器人功能相互补充。
2. 集成了40+基础粒子组件,粒子自动生成800+常用的接口，包括使用常用的函数、视图、存储过程等。
3. 对于复杂流程通过可视化拖拉拽的方式实现微服务。
4. 自动生成测试用例。
5. crud等基本接口不用开发，初级程序员可视化编程，中级程序员完善业务组件库，高级程序员设计数据架构。

### 比传统的数据集成、数据治理效率提升点
1. 通过可视化拖拉拽的实现ELT的数据采集和DataOps。
2. 集成了kettle+nifi+streamsets+公司自定义子组件,接近1000+组件，能满足常用的结构化数据、非结构化数据集成需求。
3. 集成了元数据管理、数据标准、数据质量、数据建模、任务开发、资产目录、微服务市场、主数据、数据安全等组件。
4. 兼容传统的ETL和ELT架构，推荐使用数据编织技术。
5. 用户可以基于数据治理组件库做2次开发和扩展。

### 比传统AI中台效率提升点
1. 通过可视化拖拉拽的实现MLOPS。
2. 集成了30+的常用知识图谱、机器学习、AI算法等粒子组件和模版。
3. 集成了样本标记、样本数据、基础算法组件库、模型中心、AI微服务市场等组件。
4. 用户可以基于AI组件库做2次开发和扩展。

## 对中小型IT企业的价值点

1. 购买机器人会员，企业数字化转型的效率可以提升10倍以上。
1. 数据集成机器人：提供关系型数据库、非关系型数据库、第3方API、消息队列、文件、数据转换、机器学习、NLP等组件600+。
2. 信息系统零代码机器人：全自动生成CRUD和统计接口，复杂的数据处理微服务接口通过拖拉拽实现。
3. 数据治理和编织机器人：利用AI和大模型实现 自动生成数据流、数据质量、主数据等。
4. AI模型机器人:零门槛建模、数据特征工程，模型实验，模型的一键部署等的全生命周期。
5. 软件工程SE机器人：输入IT需求描述，自动生成需求原型，开发任务，测试用例、数据库设计、微服务接口、UI界面、自动化测试脚本、自动部署打包等。
6. 如果感觉系统自带的模型不准，可以切换大模型。
7. 如果感觉大模型不准，可以从组件市场购买第3方模型和组件。
8. 组件市场找不到特殊模型和组件，可以发布外包任务。


## 对微型企业和个人的价值点

1. 通过聊天机器人助理协助企业OA流程的流转和审批。
2. 通过聊天机器人助理提升企业办公效率。
3. 研发模型的算法和模型，发布到组件市场。
4. 对接外包需求和任务，发布到组件市场。
5. 制作学习案例和视频，发布到组件市场。
6. 注册会员,推荐新会员能拿提成。
7. 把重复、繁重的工作交给机器人，像玩游戏一样工作，头发也不掉了，颈椎和腰椎也不疼了，多年的老抑郁症也好了：）


## 对于学生价值点

1. 学习用途的软件机器人 完全免费，对应学生的不同阶段，机器人默认附带相关例子和视频。
2. 如果系统自带案例和教学视频看不懂，可以从组件市场购买第3方案例和教学视频。
3. 幼儿园和小学阶段， 通过机器人学习 变量、数组、条件、循环等
4. 初中阶段， 通过机器人学习 函数、接口、对象等。
5. 高中阶段， 通过机器人学习 数据库 、redis等。
6. 大学初级阶段，通过机器人学习 物联网、消息队列、大数据、数据治理、VRAR等。
7. 大学高级阶段，通过机器人学习 机器学习、深度学习、大模型等。
8. 学好人工智能和大模型等，年薪百万不是梦。


## 软件机器人亮点功能展示

1. 自动生成关系型数据库的增加、修改、删除、查询、统计等常用的微服务接口展示。
2. 拖拉拽自定义生成 跨库查询、spark统计、flink统计、机器学习、深度学习等微服务接口展示。 
3. 编写和发布 自定义组件、模型到组件市场展示。
4. 机器人生成文件展示。
5. 机器人的个性化训练和模型使用展示。
6. 自动生成测试用例展示。
7. 自动生成ui界面、js代码展示。

## 机器人启动环境和命令

1. 需要在Linux上运行，windows系统暂不支持。
2. 从【发行版】下载最新的版本，安装jdk18以上。
3. 安装nacos和git。
4. 设置整个目录有读写权限。
5. 修改./webappsROOT/BOOT-INF/classes/bootstrap.yaml 的nacos配置。
5. 修改./webapps/ROOT/index.js的机器人ip。
6. 启动./bin/start.sh。