Jak stworzyć własną AI Towarzysz z narzędziami Open-Source? (Przewodnik 2025)

Czy kiedykolwiek życzyłeś sobie spersonalizowanego AI towarzysza, z którym możesz rozmawiać kiedy tylko chcesz?

Tworzenie własnego AI przyjaciel dostosowany do Twoich zainteresowań jest teraz możliwy dzięki narzędziom typu open source, takim jak projekt companion-app. Ten artykuł przeprowadzi Cię przez proces konfiguracji AI towarzysz od podstaw – od wyboru platformy po dostosowanie osobowości, a nawet włączenie wiadomości tekstowych. Przeanalizujemy również opcje hostingu, aby uzyskać dostęp do Twojego AI znajomy przez sieć i SMS. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, który chce rozwinąć swoje umiejętności, czy po prostu chcesz mieć wyjątkowe AI pewien siebie, ten kompleksowy poradnik ma na celu przekształcenie tej wizji w rzeczywistość.

Wybór Twojego AI Platforma towarzysząca

Wybór odpowiedniej platformy to kluczowy krok w tworzeniu własnej AI towarzysz. The projekt aplikacji towarzyszącej na GitHub staje się doskonałym punktem wyjścia dla tych, którzy chcą zbudować spersonalizowaną AI towarzysz. Ten projekt oferuje lekki stos zaprojektowany w celu ułatwienia tworzenia i hostowania AI towarzysze z możliwością zapamiętywaniaJego otwartoźródłowy charakter nie tylko zachęca do współpracy i innowacji, ale także zapewnia swobodę dostosowywania AI towarzysz twojego serca's treści.

Projekt companion-app wyróżnia się kompleksową dokumentacją i aktywną społecznością, co czyni go idealnym wyborem zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów. Wybierając tę ​​platformę, nie wybierasz tylko narzędzia do tworzenia AI towarzyszu; dołączasz do społeczności osób o podobnych poglądach, których pasją jest poszerzanie granic tego, co AI możemy zrobić w naszym życiu osobistym.

Poprawa AI Pamięć towarzysząca i interakcja

Omówienie znaczenia rozwijania pamięci i umiejętności konwersacyjnych w celu bardziej angażującego AI towarzyszu, oto kilka kluczowych punktów:

Rola pamięci

Pamięć pozwala na AI towarzysz do śledzenia kontekstu i wcześniejszych interakcji, umożliwiając bardziej naturalne, spójne konwersacje. Ponieważ towarzysz przechowuje szczegóły dotyczące użytkownika w czasie, może odwoływać się do wcześniejszych doświadczeń i preferencji w celu większej personalizacji.

Na przykład, jeśli użytkownik wspomni o swojej córce Linę's nadchodzące urodziny wcześniej w rozmowie, towarzysz może złożyć Linie życzenia urodzinowe, gdy nadejdzie data. Bez zdolności pamięci nie zachowałaby ani nie przywołałaby takich osobistych szczegółów.

Korzystanie z wektorowych baz danych

Wyposażyć AI towarzysze z pamięcią, bazy danych wektorowe, takie jak szyszka może przechowywać osadzone konwersacje w czasie. Gdy każda wiadomość użytkownika zostanie osadzona w reprezentacji wektorowej, narzędzie towarzyszące może przeszukiwać wcześniejsze wektory, aby znaleźć odpowiedni kontekst.

szyszka's pobieranie w czasie rzeczywistym i pobieranie z niskim opóźnieniem sprawiają, że doskonale nadaje się do śledzenia kontekstu konwersacji w locie. W miarę gromadzenia się większej liczby wektorów wiadomości towarzysz może wyciągać odpowiednie wektory, aby zwiększyć zrozumienie.

Przykładowy kod do osadzania wiadomości

Oto przykładowy kod do osadzania wiadomości użytkownika i przechowywania ich w Pinecone w miarę postępu rozmowy:

# Language model generates embeddings
import langchain

# Pinecone imports
from pinecone import Pinecone

# Initialize Pinecone client
pc = Pinecone() 

# Create index for message embeddings
index = pc.create_index('messages')

# Chat loop
while True:
  
  # Get user message
  user_message = input() 
  
  # Generate embedding
  embedding = langchain.embed_text(user_message)

  # Create vector dict
  vector = {
    'id': 'message_'+str(uuid.uuid4()),
    'values': embedding
  }

  # Upsert to Pinecone
  index.upsert([vector])

  # Pass message to companion model
  response = companion_model(user_message, context=index)

  # Print response
  print(response)

Umożliwia to modelowi towarzyszącemu przeszukiwanie przeszłych wektorów wiadomości w indeksie Pinecone w celu znalezienia odpowiedniego kontekstu, poprawiając pamięć.

Hosting i dostęp do Twoich AI Towarzysz

Po dostosowaniu AI towarzysza, który Ci odpowiada, następnym krokiem jest znalezienie platformy hostingowej i skonfigurowanie kanałów do interakcji z nią.

Wdrażanie aplikacji towarzyszącej

Jak wykorzystuje aplikacja towarzysząca Doker kontenerów, potrzebujesz platformy hostingowej obsługującej obrazy Dockera. Popularne opcje obejmują:

• Elastyczna łodyga fasoli AWS: Amazon's Rozwiązanie PaaS umożliwia łatwe wdrażanie kontenerów Docker z automatycznym skalowaniem.
• Google Cloud Run: Środowisko bezserwerowe do wdrażania i skalowania aplikacji kontenerowych, takich jak aplikacja towarzysząca.
• Platforma aplikacji DigitalOcean: wdrażaj aplikacje z obrazów Dockera, jednocześnie zarządzając infrastrukturą.

Oto przykładowe polecenie wdrożenia Dockera przy użyciu Cloud Run:

gcloud run deploy [SERVICE_NAME] --image gcr.io/[PROJECT_ID]/[IMAGE] --port 3000

Pamiętaj, aby skonfigurować zmienne środowiskowe i zależności zgodnie z opisem wcześniej.

Uzyskiwanie dostępu do AI Towarzysz

Po wdrożeniu użytkownicy będą mogli uzyskać dostęp do AI towarzysz poprzez:

• Interfejs sieciowy: aplikacja towarzysząca zapewnia interfejs internetowy do czatowania. Skonfiguruj domenę niestandardową, aby uzyskać do niej dostęp.
• SMS: Użyj Twilio, aby uzyskać numer telefonu i skonfigurować możliwości SMS-ów.

Aby dodać funkcję SMS:

npm install twilio

I skonfiguruj poświadczenia Twilio:

TWILIO_SID = 'ACxxxxxxxx' 
TWILIO_TOKEN = 'xxxxxxxxxx'
TWILIO_NUMBER = '+17778889999'

Towarzysz może teraz komunikować się za pomocą wiadomości SMS za pomocą Numer telefonu Twilio.

Umożliwienie dostępu do różnych kanałów zapewnia użytkownikom możliwość interakcji z AI towarzysz zawsze i wszędzie, zapewniając Ci bezproblemowe korzystanie z urządzenia.

Względy bezpieczeństwa i etyczne

Podczas tworzenia AI towarzysz, który wchodzi w interakcję z danymi osobowymi użytkownika, wdrażanie odpowiednich zabezpieczeń i ustalanie granic etycznych ma kluczowe znaczenie. Oto kilka najlepszych praktyk, aby zapewnić bezpieczeństwo, odpowiedzialność AI koleżeństwo:

Zabezpieczanie danych użytkownika

Ponieważ aplikacja towarzysząca obsługuje wrażliwe informacje użytkownika, szyfrowanie danych i umożliwienie uwierzytelnienia jest niezbędne. Środki obejmują:

• Szyfruj dane przesyłane i przechowywane za pomocą protokołu HTTPS i szyfrowania bazy danych
• Korzystaj z kontroli dostępu, certyfikatów SSL i bezpiecznego zarządzania sekretami
• Regularnie audytuj i łataj zagrożenia bezpieczeństwa

Dodanie uwierzytelniania gwarantuje, że tylko autoryzowani użytkownicy będą mieli dostęp do elementu towarzyszącego:

npm install passport

Ciągłe udoskonalenia zabezpieczeń chronią prywatność użytkowników.

Względy etyczne

AI towarzysz musi również przestrzegać zasad etycznych dotyczących przejrzystości, odpowiedzialności i ograniczania szkód:

• Ujawnij możliwości i ograniczenia bazowego AI modele
• Wprowadź moderację, aby odfiltrować niebezpieczne lub nieodpowiednie treści
• Monitoruj błędy algorytmiczne i niezwłocznie rozwiązuj problemy
• Zezwól użytkownikowi na kontrolę nad zasadami gromadzenia i przechowywania danych

Przykładowy kod moderacji:

import langchain

def moderate(input):

  # Check for violations
  if check_for_violations(input):
    return "I cannot respond to inappropriate content"
  
  # Pass to model if ok
  return response_model(input) 

Stawiając etykę na pierwszym miejscu, możemy kształtować odpowiedzialność człowiek-AI relacje zbudowane na zaufaniu i przejrzystości.

Ogólnie rzecz biorąc, integracja protokołów bezpieczeństwa i ram etycznych pomaga ograniczyć ryzyko związane z wdrażaniem AI towarzysze. Jako zarządcy tej technologii, wdrażanie zabezpieczeń ostatecznie wspiera innowacje, które są zgodne z ludzkimi wartościami.+

---

Najczęściej zadawane pytania dotyczące tworzenia własnego AI towarzysz

Podsumowanie

Tworzenie własnego AI companion to ekscytująca podróż, która łączy technologię i kreatywność. Do tej pory powinieneś mieć podstawową wiedzę na temat wyboru AI platforma towarzysząca, dostosowywanie osobowości i pamięci, zabezpieczanie danych i rozważania na temat etyczna sztuczna inteligencja.

Dzięki mocy projektów open-source, hostingu w chmurze i baz danych w czasie rzeczywistym każdy może ożywić inteligentnego przyjaciela. Możliwy poziom personalizacji, prywatności i innowacji sprawia, że ​​budowanie AI towarzysz wyjątkowo satysfakcjonujący. W miarę jak dostosowujesz rozmowy do swoich preferencji i wzbogacasz interakcje o zdolności pamięciowe, głębsze ludzkie-AI powstają połączenia.

Niezależnie od tego, czy jest to edukacja praktyczna, AI lub dla przyjemności, Twoje spersonalizowane „AI przyjaciel„odzwierciedla twoje wartości. Jako AI Technologia towarzysząca stale się rozwija, ale możliwości tworzenia wzbogacających, spersonalizowanych doświadczeń pozostają nieograniczone poprzez pełną szacunku współpracę między człowiekiem i maszyną.

Mamy nadzieję, że zdobyta tutaj wiedza pozwoli Ci rozpocząć eksplorację tej nowej granicy AI koleżeństwo.