Créer un chatbot IA décentralisé avec MimirLLM : un didacticiel étape par étape

Explorez le paysage des chatbots décentralisés avec MimirLLM

Ce tutoriel vous guide dans la création d'un chatbot décentralisé à l'aide de MimirLLM, une bibliothèque de communication peer-to-peer pour les modèles de langage d'IA. Vous créerez un système dans lequel les nœuds hébergent et interagissent avec des modèles linguistiques étendus (LLM) sur un réseau décentralisé.

Objectifs d'apprentissage clés :

• Configuration de MimirLLM en modes Nœud et Client.
• Utiliser le protocole /mimirllm/1.0.0 pour la découverte par les pairs et la communication LLM.
• Intégrer OpenAI ou des modèles personnalisés comme Ollama.

Prérequis :

• Node.js v22.13.0 (LTS) ou version ultérieure (téléchargement depuis nodejs.org).
• Facultatif : clé API Ollama ou OpenAI (pour l'intégration du modèle OpenAI ou Ollama).

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Étape 1 : Clonage du référentiel et installation des dépendances

Clonez le dépôt MimirLLM et installez ses dépendances :

<code class="language-bash">git clone https://github.com/your-repo/mimirllm.git
cd mimirllm
npm install</code>

Cela installe libp2p (pour la communication peer-to-peer) et openai (pour l'interaction du modèle OpenAI).

Étape 2 : Configuration d'un nœud d'hébergement LLM

Configurez un nœud pour héberger un LLM et rendez-le visible sur le réseau.

Création du script de nœud (node.ts) :

<code class="language-typescript">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);
});</code>

Exécuter le nœud :

<code class="language-bash">tsx node.ts</code>

Le nœud commencera à écouter et à annoncer ses LLM hébergés. La sortie affichera son adresse d'écoute (par exemple, /ip4/127.0.0.1/tcp/12345/p2p/QmPeerId).

Étape 3 : Créer un client d'interaction LLM

Créez un client pour découvrir et interagir avec le LLM hébergé.

Création du script client (client.ts) :

<code class="language-typescript">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)</code>

Exécution du client :

<code class="language-bash">tsx client.ts</code>

Le client demande des messages, découvre le nœud, envoie des messages et diffuse les réponses.

Étape 4 : Présentation du protocole

MimirLLM utilise :

• Protocole de découverte (/mimirllm/1.0.0/identify) : Pour la découverte par les pairs et la communication initiale. Requête des clients pour les LLM ; les nœuds répondent avec leurs modèles hébergés.
• Protocole d'interaction LLM (/mimirllm/1.0.0) : Pour l'échange de messages. Les clients envoient des messages ; les nœuds les transmettent au LLM et renvoient les réponses.

Étape 5 : personnalisation LLM

MimirLLM prend en charge OpenAI et Ollama. Configurez le MimirP2PClient pour utiliser votre LLM préféré. Pour Ollama, définissez baseUrl sur votre point de terminaison ; pour OpenAI, fournissez votre clé API.

Étape 6 : améliorations futures

Les améliorations futures potentielles incluent des mécanismes de découverte robustes, l'intégration de la blockchain pour encourager la participation des nœuds et la prise en charge de LLM supplémentaires.

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