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使用 MimirLLM 構(gòu)建去中心化 AI 聊天機(jī)器人:分步教程

Jan 20, 2025 am 12:33 AM

與 MimirLLM 一起探索去中心化聊天機(jī)器人前景

本教程將指導(dǎo)您使用 MimirLLM(一個(gè)用于 AI 語言模型的點(diǎn)對點(diǎn)通信庫)構(gòu)建去中心化聊天機(jī)器人。 您將創(chuàng)建一個(gè)系統(tǒng),其中節(jié)點(diǎn)通過去中心化網(wǎng)絡(luò)托管大型語言模型 (LLM) 并與之交互。

Building a Decentralized AI Chatbot with MimirLLM: A Step-by-Step Tutorial

主要學(xué)習(xí)目標(biāo):

  • 在節(jié)點(diǎn)和客戶端模式下設(shè)置 MimirLLM。
  • 利用/mimirllm/1.0.0協(xié)議進(jìn)行同行發(fā)現(xiàn)和LLM通信。
  • 集成 OpenAI 或 Ollama 等自定義模型。

先決條件:

  • Node.js v22.13.0 (LTS) 或更高版本(從nodejs.org 下載)。
  • 可選:Ollama 或 OpenAI API 密鑰(用于 OpenAI 或 Ollama 模型集成)。

第 1 步:存儲庫克隆和依賴項(xiàng)安裝

克隆 MimirLLM 存儲庫并安裝其依賴項(xiàng):

git clone https://github.com/your-repo/mimirllm.git
cd mimirllm
npm install

這將安裝 libp2p(用于點(diǎn)對點(diǎn)通信)和 openai(用于 OpenAI 模型交互)。

第 2 步:設(shè)置 LLM 托管節(jié)點(diǎn)

配置一個(gè)節(jié)點(diǎn)來托管 LLM 并使其在網(wǎng)絡(luò)上可發(fā)現(xiàn)。

創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)腳本 (node.ts):

import { createLibp2p } from './createNode';
import libp2pConfig from '../../shared/libp2p';
import { MimirP2PClient } from '../../shared/mimir';

createLibp2p(libp2pConfig).then(async (node) => {
    console.log('Node listening on:');
    node.getMultiaddrs().forEach((ma) => console.log(ma.toString()));

    const mimir = new MimirP2PClient(node, {
        mode: "node",
        openaiConfig: {
            baseUrl: process.env.OLLAMA_ENDPOINT || "https://api.openai.com/v1",
            apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY || null
        }
    });
    await mimir.start();
}).catch((e) => {
    console.error(e);
});

運(yùn)行節(jié)點(diǎn):

tsx node.ts

節(jié)點(diǎn)將開始監(jiān)聽并公布其托管的 LLM。 輸出將顯示其監(jiān)聽地址(例如,/ip4/127.0.0.1/tcp/12345/p2p/QmPeerId)。

第 3 步:構(gòu)建 LLM 交互客戶端

創(chuàng)建一個(gè)客戶端來發(fā)現(xiàn)托管的 LLM 并與之交互。

創(chuàng)建客戶端腳本 (client.ts):

import { createLibp2p } from "libp2p";
import libp2pConfig from "../../shared/libp2p";
import { MimirP2PClient } from "../../shared/mimir";
import { createInterface } from "readline";
import { streamToConsole } from "../utils/stream";

// ... (rest of the client.ts code remains the same)

運(yùn)行客戶端:

tsx client.ts

客戶端提示消息、發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)、發(fā)送消息并流式傳輸響應(yīng)。

第 4 步:協(xié)議概述

MimirLLM 使用:

  • 發(fā)現(xiàn)協(xié)議 (/mimirllm/1.0.0/identify): 用于對等發(fā)現(xiàn)和初始通信??蛻舨樵僉LM;節(jié)點(diǎn)以其托管模型進(jìn)行響應(yīng)。
  • LLM交互協(xié)議(/mimirllm/1.0.0):用于消息交換??蛻舳税l(fā)送消息;節(jié)點(diǎn)將它們轉(zhuǎn)發(fā)給 LLM 并流回響應(yīng)。

第 5 步:LLM 定制

MimirLLM 支持 OpenAI 和 Ollama。 配置 MimirP2PClient 以使用您首選的 LLM。 對于 Ollama,將 baseUrl 設(shè)置為您的端點(diǎn);對于 OpenAI,請?zhí)峁┠?API 密鑰。

第 6 步:未來的增強(qiáng)

未來潛在的改進(jìn)包括強(qiáng)大的發(fā)現(xiàn)機(jī)制、用于激勵(lì)節(jié)點(diǎn)參與的區(qū)塊鏈集成以及對其他法學(xué)碩士的支持。


MimirLLM 賦能去中心化人工智能。 探索其功能,為其開發(fā)做出貢獻(xiàn),并分享您的去中心化人工智能應(yīng)用程序。 快樂編碼! ?

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