言程

用对话为你的每件事定义一智能个小助手

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🚩 平台演示

完整视频

🚩 1：项目背景：

💡应用思路

原来的用代码只能实现结构化、明确的、规范的流程处理,
这里面有逻辑，但逻辑是写死在代码里面的；不能轻易调整；
但有了LLM之后，对非结构化的数据的处理有了质的提高，逻辑不仅仅可以用代码实现，还可以用口述的语言实现;
那么理论上就可以基于语言借助于平台直接实现业务需求。

💡 场景思路：

既然可以通过语言实现业务需求，那么就给每个人提供一个自己定义自己业务需求流程的平台；
给自己的每件事都配上一个有思考能力的小助手。

💡 技术思路：

模型管理：Fastchat
    1: Fastchat模型支持做的比较完善
    2：Fastchat专门做模型管理这块，我们没必要重新做一遍，直接引用是最好的选择

核心库：langchain

后端：python
前端：vue

其他技术点：sse

🚩2: 平台介绍：

1：基础功能：

💡 与文字做交互

• 做分析
  • 一段话中潜在的问题
• 分类：
  • 张三今年没来过医院；张三是否应该归到首次就诊呢？
• 文本信息抽取（结构化）：
  • 从”我的名字是王五，性别为男，去年得得了小细胞癌，没来过咱们医院“提取信息，包括：姓名、性别、患病史、是否来院，以json形式输出
• 流程问答：
  • 张三的治疗流程顺序为：疗程B，疗程A，疗程F，疗程E；现在张三已经完成了疗程A的治疗，下一步应该执行什么疗程？

💡与文档做交互

• 文档总结
• 文档内容提取

💡与网页交互

• http/https
• RSS

💡与数据库交互

• mysql
• oracle

💡与平台交互

• 调用API

💡执行代码

• python

2：高级功能：

• 定义流程
  • 基于用户的每步输入，自动得到用户的整个处理流程；后续用户只需要输入初始问题，即可基于这个流程做完成处理，并给出用户
• 定期执行
  • 每个流程可设置定期执行，并触发对应的流程

🚩 3：应用场景：

💡典型场景

• 路由处理：
  • 基于规范流程文档，输入当前场景状态，给出下一步要进行的流程
• 文档处理
  • 从非结构化文档中（word，pdf，txt，图片）中按照需求提取结构化数据，整理数据
• 人文关怀：
  • 针对每个人的情况，编写一段文字，对他进行定期关怀
• RSS总结：
  • 从特定地址获取内容，并进行总结，发送

💡AI知识库

🎉 有比较有意思的、典型的场景需求，可以一起交流、探讨

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支持模型列表

Fastchat目前支持的模型，具体见 连接

• Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala
• lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0
• BlinkDL/RWKV-4-Raven
• databricks/dolly-v2-12b
• FreedomIntelligence/phoenix-inst-chat-7b
• h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt-v2
• mosaicml/mpt-7b-chat
• OpenAssistant/oasst-sft-1-pythia-12b
• project-baize/baize-lora-7B
• StabilityAI/stablelm-tuned-alpha-7b
• THUDM/chatglm-6b
• Neutralzz/BiLLa-7B-SFT

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🎉友情链接🎉

本项目在开发过程中，基础代码来源于 imClumsyPanda 的项目 langchain-ChatGLM

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🎉 LLMflow项目交流