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llm/
resources/
.env.example
LICENSE
__init__.py
handler.py
requirements.txt

With-AI-Agents

_ NoneBot AI 助理插件，有页面内容学习、页面内容提取、联网实时查询回答、天气查询、命令执行等功能 _

## 快速安装 第一步：右上角 ↗ 点个不要钱的 star 吧，这是不断维护更新的动力。 ### nb-cli ```shell nb plugin install nonebot-plugin-with-ai-agents ``` ### pip ```shell pip install nonebot-plugin-with-ai-agents ``` ### git ```shell cd /your-nonebot-project-home/plugins/ git clone https://github.com/yejue/nonebot-plugin-with-ai-agents.git ``` ## 功能描述 AI Agents 功能包括不限于以下功能： 1. 联网搜索：即当 AI 认为当前应该使用网络搜索时，进行搜索后回答 2. 页面提取：在问题中自动提取 URL，将 URL 的内容提取学习后进行回答 3. 天气预报：暂时是没有了，等下个版本更新 4. 新闻内容：目前 AI 可以根据需要对某个事件来搜索到大概信息，例如：”了解下珠海暴雨“，再进行回答，之后会做成专门的新闻模块。 5. 命令执行：AI 从接收到的信息语义中解析出要执行的指令，执行完成将结果转达。执行命令使用的是 subprocess 模块。 注意：由于未做任何的权限控制，这个功能有非常高的风险。 ## TODOs ”！！“ 为近期要做的事情 ”~~“ 为可能会鸽的更新，慢慢来 待解决问题: - [ ] ！！命令执行安全问题，方案：对特定 ID 可用，并提供可关停配置。 - [ ] 新闻查询增强，方案：从各类新闻网获取聚合数据。 - [ ] Prompt 调整，方案：优化和精简 Prompt。 - [ ] AI 聊天历史对群聊和私聊做区分（考虑中，如果加的话可能会使用数据库）。 - [x] 主动清理聊天历史指令，`清空AI记录` - [ ] ~~天气预报，没有很大兴趣。 - [ ] ~~知识库，采用 Embeddings + PGVector 完成数据向量化和存储搜索。对于一个插件来说，体量可能过大。 - [x] 聊天历史过长的问题。方案：策略性选取历史。 - [x] 聊天历史存入优化，方案：压缩存入策略 ## 一些说明 1. 本 plugin 采用 Agents 基本原理实现。 2. 本 plugin 中的联网能力基于百度、bing（暂时忽略不计）、或者 Tavily，推荐只使用百度。Tavily 确实提供了良好的聚合搜索，但是有可能会出现“50万”内容。 3. 本 plugin 中可以配置接入并不限于这些大模型，ChatGLM 系列、通义千问系列、ChatGPT 系列、以及魔塔社区 Dashscope 提供的所有模型（百川、Llama3等）。插件开发时使用的是 **dashscope** 的 **qwen-turbo** 模型，在调整了 **temperature** 之后效果还可以。预估效果应该是 ChatGPT 系列 > ChatGLM ≈ 通义千问 >> 百川、Llama3。 4. 本 plugin 的优先级为 999，因为用的是全部文本匹配，会响应任意文本，所以应尽量在别的插件之后 5. 推荐 COMMAND_START 设置为空 ## 可用模型 以下是本插件可以使用的平台和模型配置项，包含但不限于。 openai 的话效果肯定是拔尖的，但是价格也是拔尖的。对于国内大模型来说，GLM 系列算是各方面都比较好的，这个模型在申请之后可以免费使用一个月。本插件在开发时使用的是 **qwen-turbo** ，这个是阿里云的通义千问系列大模型，在调整了 temperature 之后表现还不错，申请之后可以在一定额度内使用半年。 | 平台（platform） | 模型（model_name） | 相关文档 | |--------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| ------------------------------------------------------------ | | openai | gpt-3.5-turbo-0125（推荐，毕竟便宜一点）、gpt-3.5-turbo、gpt-3.5-turbo-16k、gpt-4-turbo、gpt-4-turbo-2024-04-09、gpt-4-32k | [openai](https://platform.openai.com/docs/models) | | dashscope | qwen-turbo（推荐，开发时使用）、qwen-plus、qwen-max-longcontext、llama3-8b-instruct（不尽人意）、llama3-70b-instruct（不尽人意）、baichuan-7b-v1（不尽人意） | [dashscope](https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/model-introduction?spm=a2c4g.11186623.0.i2) | | glm | glm-3-turbo（推荐）、glm-4 | [glm](https://open.bigmodel.cn/dev/api#language) | ## 配置项 在 nonebot2 项目的 `.env` | `.env.prod` | `.env.dev` 中添加下表中的配置项。 | 配置项 | 必填 | 默认值 | 说明 | | :---------------: | :--: | :------: | :----------------------------------------------------------: | | WITH_AI_AGENTS__API_KEY | 是 | 空字符串 | 你的大模型 API Key | | WITH_AI_AGENTS_PLATFORM | 是 | 空字符串 | 你的 AI 模型平台，支持 ChatGPT 系列，ChatGLM 系列，Llama 系列，百川，通义千问 | | WITH_AI_AGENTS__TAVILY_API_KEY | 否 | 空字符串 | （打算弃用）搜索引擎的 Key，不填使用百度搜索，获取地址：[Tavily AI](https://app.tavily.com/sign-in) | | WITH_AI_AGENTS__MODEL_NAME | 否 | 空字符串 | 你的 AI 模型名称，不填将根据平台使用默认模型 | ## 使用 @机器人+任意文本或者私聊机器人+任意文本。 ## 示例 ### 页面内容学习 ### 页面提取 ### 联网实时查询 ### AI聊天 ### 命令执行 ###

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