使用 MimirLLM 构建去中心化 AI 聊天机器人:分步教程
与 MimirLLM 一起探索去中心化聊天机器人前景
本教程将指导您使用 MimirLLM(一个用于 AI 语言模型的点对点通信库)构建去中心化聊天机器人。 您将创建一个系统,其中节点通过去中心化网络托管大型语言模型 (LLM) 并与之交互。
主要学习目标:
- 在节点和客户端模式下设置 MimirLLM。
- 利用
/mimirllm/1.0.0
协议进行同行发现和LLM通信。 - 集成 OpenAI 或 Ollama 等自定义模型。
先决条件:
- Node.js v22.13.0 (LTS) 或更高版本(从nodejs.org 下载)。
- 可选:Ollama 或 OpenAI API 密钥(用于 OpenAI 或 Ollama 模型集成)。
第 1 步:存储库克隆和依赖项安装
克隆 MimirLLM 存储库并安装其依赖项:
git clone https://github.com/your-repo/mimirllm.git cd mimirllm npm install
这将安装 libp2p
(用于点对点通信)和 openai
(用于 OpenAI 模型交互)。
第 2 步:设置 LLM 托管节点
配置一个节点来托管 LLM 并使其在网络上可发现。
创建节点脚本 (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); });
运行节点:
tsx node.ts
节点将开始监听并公布其托管的 LLM。 输出将显示其监听地址(例如,/ip4/127.0.0.1/tcp/12345/p2p/QmPeerId
)。
第 3 步:构建 LLM 交互客户端
创建一个客户端来发现托管的 LLM 并与之交互。
创建客户端脚本 (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)
运行客户端:
tsx client.ts
客户端提示消息、发现节点、发送消息并流式传输响应。
第 4 步:协议概述
MimirLLM 使用:
-
发现协议 (
/mimirllm/1.0.0/identify
): 用于对等发现和初始通信。客户查询LLM;节点以其托管模型进行响应。 -
LLM交互协议(
/mimirllm/1.0.0
):用于消息交换。客户端发送消息;节点将它们转发给 LLM 并流回响应。
第 5 步:LLM 定制
MimirLLM 支持 OpenAI 和 Ollama。 配置 MimirP2PClient
以使用您首选的 LLM。 对于 Ollama,将 baseUrl
设置为您的端点;对于 OpenAI,请提供您的 API 密钥。
第 6 步:未来的增强
未来潜在的改进包括强大的发现机制、用于激励节点参与的区块链集成以及对其他法学硕士的支持。
MimirLLM 赋能去中心化人工智能。 探索其功能,为其开发做出贡献,并分享您的去中心化人工智能应用程序。 快乐编码! ?
以上是使用 MimirLLM 构建去中心化 AI 聊天机器人:分步教程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python更适合初学者,学习曲线平缓,语法简洁;JavaScript适合前端开发,学习曲线较陡,语法灵活。1.Python语法直观,适用于数据科学和后端开发。2.JavaScript灵活,广泛用于前端和服务器端编程。

JavaScript在Web开发中的主要用途包括客户端交互、表单验证和异步通信。1)通过DOM操作实现动态内容更新和用户交互;2)在用户提交数据前进行客户端验证,提高用户体验;3)通过AJAX技术实现与服务器的无刷新通信。

JavaScript在现实世界中的应用包括前端和后端开发。1)通过构建TODO列表应用展示前端应用,涉及DOM操作和事件处理。2)通过Node.js和Express构建RESTfulAPI展示后端应用。

理解JavaScript引擎内部工作原理对开发者重要,因为它能帮助编写更高效的代码并理解性能瓶颈和优化策略。1)引擎的工作流程包括解析、编译和执行三个阶段;2)执行过程中,引擎会进行动态优化,如内联缓存和隐藏类;3)最佳实践包括避免全局变量、优化循环、使用const和let,以及避免过度使用闭包。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python和JavaScript在开发环境上的选择都很重要。1)Python的开发环境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,适合数据科学和快速原型开发。2)JavaScript的开发环境包括Node.js、VSCode和Webpack,适用于前端和后端开发。根据项目需求选择合适的工具可以提高开发效率和项目成功率。

C和C 在JavaScript引擎中扮演了至关重要的角色,主要用于实现解释器和JIT编译器。 1)C 用于解析JavaScript源码并生成抽象语法树。 2)C 负责生成和执行字节码。 3)C 实现JIT编译器,在运行时优化和编译热点代码,显着提高JavaScript的执行效率。

JavaScript在网站、移动应用、桌面应用和服务器端编程中均有广泛应用。1)在网站开发中,JavaScript与HTML、CSS一起操作DOM,实现动态效果,并支持如jQuery、React等框架。2)通过ReactNative和Ionic,JavaScript用于开发跨平台移动应用。3)Electron框架使JavaScript能构建桌面应用。4)Node.js让JavaScript在服务器端运行,支持高并发请求。
