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Open source platform for robots based on LLM

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# 基于 LLM 大模型的 AI 机器人 AI-Robot Based on LLM

一款开源的 AI 语言模型机器人，集成人机对话，信息检索生成，PDF 和 URL 解析对话等功能。该平台优势为全部采用免费开源 API，以最低成本实现 LLM 定制化功能。

An open source AI language model robot that integrates human-machine dialogue, information retrieval generation, PDF and URL parsing and other functions. The advantage of the platform is that all the free open source apis are used to achieve LLM customization functions at the lowest cost.

## 工具和平台 Tools and Platform

Langchain, Streamlit, Oracle Cloud, Groq,Google cloud, Baidu Cloud, Docker

## 展示链接 Demo Link

[Link](http://168.138.28.54:8501)

## 文件结构描述 File Structure Description

<pre>
.
├── ansible-script/        #Automation Orchestration
│   ├── host_vars/
│   │   └── config.yaml #Variable name
|   ├── inventory/
│   │   └── hosts.ini #host name
│   ├── roles/ 
│   │   ├── deploy-docker/tasks    #deploy docker yaml file  
│   └── └── pre-install/tasks   #deploy related environment yaml file 
├── README.md
├── .gitgnore
├── config_setting/
│   ├── model_config.py  #all models
│   └── prompt_config.py  #all prompts
├── test.py   #test cases
├── cralwer_modules.py
├── ui_images
├── web_pages/
│   ├── about_page.py
│   ├── chat_page.py
│   ├── online_chat_page.py
│   ├── pdf_page.py
│   └── url_page.py
├── Dockerfile
├── requirements.txt
├── web_ui.py   # main interface
</pre>

## 功能描述 functional Description

### 爬虫模块 Crawler Modules

- 该模块主要包含三种爬虫方法: [Selenium](https://selenium-python.readthedocs.io/)，[Playwright](https://playwright.dev/python/docs/intro)，[基于 Langchain 的 DuckDuckGo](https://api.python.langchain.com/en/latest/tools/langchain_community.tools.ddg_search.tool.DuckDuckGoSearchResults.html)。

- 实验显示，Playwright 的耗时只有 Selenium 的一半：
  | 模块 | 时间 |
  |-------------------|---------------|
  | selenium_url_crawler | 27s |
  | playwright_url_crawler | 11s |

- 由于 Streamlit 和 Playwright 的同步方式会产生冲突，所以应使用异步方法。[参考](https://discuss.streamlit.io/t/using-playwright-with-streamlit/28380/5)

### 对话模块 (基于在线和离线两种方式) Chat Modules (Online and Offline)

1. 离线对话

- 调用 LLM 大模型
   - 保留对话记录，便于后续分析与应用

2. 在线对话流程
   - 判断是否需要搜索引擎
     - 如果不需要，直接执行离线对话流程
     - 如果需要，则继续下一步
   - 生成用于搜索的 query
     - 调用 DuckDuckGo 或使用自动化爬虫爬取 Google 搜索页面内容
     - 基于对话记录和搜索结果，综合分析并回答问题

### 大语言模型模块 Large Language Model Modules

以下是支持的 LLM 大模型：

| 模型名称                | tokens | 开发者   | 平台         |
| ----------------------- | ------ | -------- | ------------ |
| ERNIE-Lite-8K           | 8192   | Baidu    | Baidu Cloud  |
| ERNIE-speed-128K        | 128k   | Baidu    | Baidu Cloud  |
| Gemma-7B-IT             | 8192   | Google   | Groq         |
| Gemini-1.5-Flash-Latest | 8192   | Google   | Google Cloud |
| Llama3-70B-8192         | 8192   | Meta     | Groq         |
| Llama3-8B-8192          | 8192   | Meta     | Groq         |
| Mixtral-8x7B-32768      | 32768  | Mistral  | Groq         |
| Qwen2-7B-Instruct       | 32000  | Alibaba  | Siliconflow  |
| glm-4-9b-chat           | 32000  | Zhipu AI | Siliconflow  |
| Yi-1.5-9B-Chat-16K      | 32000  | Yi-01.AI | Siliconflow  |

### URL 检索模块 URL Retrieval Modules

1. 基于 [Langchain-RAG 检索生成方法](https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/introduction/)。
2. 检索流程:
   1. 输入 URL 并判断是否正确。
   2. 爬虫 URL 网页内容，生成向量嵌入（当前使用 CohereEmbeddings 嵌入 API）。
   3. 根据问题检索 top_k 个相关文档。
   4. 基于文档内容回答问题。

### PDF 解析模块 PDF Parsing Modules

1. 基于[Streamlit-PDF-API](https://discuss.streamlit.io/t/display-pdf-in-streamlit/62274)和[Langchain-PDFMinerLoader](https://api.python.langchain.com/en/latest/document_loaders/langchain_community.document_loaders.pdf.PDFMinerLoader.html)
2. 使用流程:
   1. 上传 PDF
   2. 解析 PDF 内容大模型基于 prompt 总结 PDF
   3. 根据问题和 PDF 内容进行回答

## 使用教程 Tutorial

### 本地部署 Local Deployment

1. 下载依赖库

```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

2. 申请 API key

| API Key              | 网址                                             |
   | -------------------- | ------------------------------------------------ |
   | Groq API KEY         | [Groq 网页](https://console.groq.com/playground) |
   | COHERE API KEY       | [COHERE 网页](https://dashboard.cohere.com/)     |
   | Gemini API KEY       | [谷歌云网页](https://ai.google.dev/)             |
   | BaiduQianfan API KEY | [百度智能云网页](https://cloud.baidu.com/)       |
   | Siliconflow API KEY  | [Siliconflow 网页](https://siliconflow.cn/)      |

3. 项目根目录建立.env
   ```bash
   GROQ_API_KEY= <Groq-API-KEY>
   COHERE_API_KEY= <COHERE-API-KEY>
   GOOGLE_API_KEY= <GOOGLE-API-KEY>
   QIANFAN_AK= <QIANFAN-AK>
   QIANFAN_SK= <QIANFAN-SK>
   OPENAI_API_KEY=<OPENAI-API-KEY OR Siliconflow API>
   ```
4. 运行
   ```bash
   play playwright install
   ```
   ```bash
   streamlit run web_ui.py
   ```

### 服务器部署 Server Deployment

方法一: Linux 环境本地安装和执行 Docker

- 服务器拉取 github 仓库
- 构建镜像

方法二: Docker Hub 拉取和执行镜像

- [Docker Hub 链接](https://hub.docker.com/repository/docker/jiyuanc1/aibot/general)

部署教程

- 服务器部署教程：[wiki 链接](https://github.com/Boomm-shakalaka/AIBot-LLM/wiki/Oracle%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E6%90%AD%E5%BB%BA%E6%95%99%E7%A8%8B)

## Docker 构建镜像已知问题 The Known Issues with Building Docker Images

1. Google-genai 打包失败,没有找到该问题原因
   ```bash
   ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement langchain-google-genai (from -r requirements.txt (line 11)) (from >versions: none)
   ERROR: No matching distribution found for langchain-google-genai (from -r requirements.txt (line 11))
   ```
2. 对于 windows 和 linux 不同操作系统，异步方法也不同 [参考](https://stackoverflow.com/questions/67964463/what-are-selectoreventloop-and-proactoreventloop-in-python-asyncio)
   ```python
   if sys.platform == "win32":
       loop = asyncio.ProactorEventLoop() #windows系统
   else:
       loop = asyncio.SelectorEventLoop()#linux系统
   ```
3. playwright 无法直接打包进 Docker! 需要基于 Ubuntu 镜像环境[参考](https://stackoverflow.com/questions/72181737/issue-running-playwright-python-in-docker-container)

## 版本更新 Version Update Records

v1.1.0

1. 接入 Siliconflow API，新增 Qwen,GLM,Yi 模型
2. 优化模型选择布局，新增温度系数选择

v1.0.1 (oracle)

1. 解决 Docker 构建镜像问题，解决不同操作系统存在的异步方法
2. 更新 Readme

v1.0.0

1. 优化 pdf chat 功能中的简历评估功能，增加对话
2. 新增 playwright 爬虫模块，优化异步调用
3. 新增 url chat 爬虫模块调用和来源检索选择功能
4. 实现基于 playwright 在线搜索功能
5. 优化 chat history
6. 整合 cralwer 模块
7. 整合 prompt 配置内容
8. 页面美化
9. 新增 about 页面
10. 更新 Dockerfile

v0.0.5

1. 新增百度千帆大模型(ERNIE-Lite-8K 和 ERNIE-Speed-128K 免费开放)
2. 新增 gemini 模型(gemini 模型不支持 streaming 输出，暂未开放)
3. 新增 online chat 功能，使用 duckduck-search 进行在线搜索
4. 优化在线搜索调用方式
5. 实现 pdf chat 功能中的简历评估功能

v0.0.4.1

1. 新增 selenium 爬虫，优化网页解析能力
2. 优化 urlbot 架构
3. 增加 url_page 参考内容来源
4. 新增 headers 内容，防止反爬
5. 新增 max tokens 限制
6. Gemma 存在输出乱码问题

v0.0.4

1. 使用 streamlit_option_menu 框架重构界面
2. 新增在线搜索功能，基于 duckduckDuckDuckGoSearch
3. 优化异步方法处理搜索功能
4. 新增搜索 agent 提示词

v0.0.3

1. 优化和完善 URLBot 检索能力
2. 优化和完善 URLPage 网页架构
3. 使用 Cohere API 进行 Embedding

v0.0.2.1

1. 优化侧边栏架构
2. 优化 chatbot 对话能力，优化 prompt
3. 优化 chatbot 对话体验，更改为 streaming 输出流模式
4. 由于服务器 memory 限制，暂时关闭 URL 检索功能
5. 新增 docker 文件
6. 修改页面布局默认为 wide

v0.0.2

1. chatbot 新增聊天记录功能
2. 新增 prompt_config，优化 prompt
3. 构建 URLPage 网页基本框架
4. 新增 URLBot，可以根据 URL 进行检索
5. 优化 URL 解析动画

v0.0.1

1. 构建 Streamlit 网页基本框架
2. 新增 chatBot 页面，编辑聊天窗口及侧边栏
3. 添加 Groq API，新增 5 种 LLM 模型
4. 添加大模型于 chatBot 页面，完成聊天对话基本功能
5. 新增模型选择功能

</details>

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