最优秀的无锡网站建设,网站做整站做优化,石家庄核酸机构造假视频,phpstudy 网站空白先说坑#xff1a;
1.使用git clone模式安装metagpt
2.模型尽量使用在线模型或本地高参数模型。
这里使用python3.10.11调试成功
一#xff0c;安装
安装 | MetaGPT#xff0c;参考这里的以开发模型进行安装
git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
cd /you…先说坑
1.使用git clone模式安装metagpt
2.模型尽量使用在线模型或本地高参数模型。
这里使用python3.10.11调试成功
一安装
安装 | MetaGPT参考这里的以开发模型进行安装
git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
cd /your/path/to/MetaGPT
pip install -e .
在下载后的目录中有一个config文件夹里面有一个config2.yaml的文件修改并保存这里使用zhipu的api进行实现示例
llm:api_type: zhipuaiapi_key: YOUR_API_KEYmodel: MODEL_NAME
ollama也是可以的不过模型参数不高的还是用在线的成功率会高一些。
验证
metagpt --help
出现提示就代表安装成功记住那个--code-review的命令
二Hello world
metagpt 制作一个贪吃蛇的游戏 --code-review
一般是在workspace目录下生成会有个main.py的运行文件不过这里需要手动安装一下pygame包运行后这个游戏是可以执行的目测可以直接用来可以当demo。
三概念让大模型具备agent能力你需要指定动作action这个动作可以是写教程做诗和自己吵架辩论OCR处理网页自动化等。有了动作还需创建角色role这个角色可以拥有记录决策执行动作的能力。role是具有执行action的综合实体---有一定的规划能力action是role可执行的流程的具化---有胳膊腿可以进行交互。
MetaGPT/metagpt/roles/tutorial_assistant.py at main · geekan/MetaGPT · GitHub
以官网写脚本的例子来看定义好就可以写执行代码:
import asyncio
from metagpt.logs import logger
from metagpt.roles.tutorial_assistant import TutorialAssistantasync def main():msg Python语言教程role TutorialAssistant()logger.info(msg)result await role.run(msg)logger.info(result)
asyncio.run(main())
写好的教程以md格式存储于data目录下粗看还可以总体思路是先生成标题目录然后在目录里填充内容。
更多示例请查阅
数据分析和可视化 | MetaGPT
ps:windows用户如果装完不生效可以看下在C:\Users\xxx\.metagpt下是否有config2.yaml文件默认是这个优先级高。
四高级应用
1.RAG示例---需要先在config2.yaml中设置嵌入模型这里使用ollama。
embedding:api_type: ollamabase_url: http://xxxxxxx:11434api_key: ollamamodel: bge-m3:latestembed_batch_size: 256dimensions: 128
坑1运行时报了一堆错初步判断是版本兼容的问题这里给出几个关键包的版本给大家参考下
llama-index-core0.12.14
llama-index-llms-openai0.3.14
pydantic2.9.2
pydantic-settings2.7.1
坑2运行时报“ValueError: Calculated available context size -277 was not non-negative.”官方解释需要在llm里配置max_token比如2048。但我在config2.yaml没找打配置的地方于是简单粗暴改成这个DEFAULT_CONTEXT_WINDOW 5000这个值在constants.py中有知道怎么设置max_token解决的童鞋欢迎留言指正。
代码没啥难的就是直接拿来匹配用就可以
import asynciofrom metagpt.rag.engines import SimpleEngine
from metagpt.const import EXAMPLE_DATA_PATHDOC_PATH EXAMPLE_DATA_PATH / ./Dify文档.txtasync def main():engine SimpleEngine.from_docs(input_files[DOC_PATH])answer await engine.aquery(Dify是什么)print(answer)if __name__ __main__:asyncio.run(main())
结果是可以正确的回答。
2.使用playwright获取网页信息官网例子
MetaGPT/examples/di/crawl_webpage.py at main · geekan/MetaGPT · GitHub
在这之前要先配置playwright同样在config2.yaml中定义
browser:engine: playwrightbrowser_type: chromium
自己改写的例子验证通过。
from metagpt.roles.di.data_interpreter import DataInterpreterNEWS_BaiDu_REQ 从百度新闻https://news.baidu.com/获取信息, **注意: 这是一个中文网站**;
下面是一个大致流程, 你会根据每一步的运行结果对当前计划中的任务做出适当调整:
1. 爬取html结构;
2. 找到并打印第一个*春晚*关键词后100个字符的html内容;
async def main():di DataInterpreter(tools[scrape_web_playwright])await di.run(NEWS_BaiDu_REQ)if __name__ __main__:import asyncioasyncio.run(main())
