使用 MimirLLM 建立去中心化 AI 聊天機器人:逐步教程
與 MimirLLM 一起探索去中心化聊天機器人前景
本教學將指導您使用 MimirLLM(用於 AI 語言模型的點對點通訊庫)建立去中心化聊天機器人。 您將建立一個系統,其中節點透過去中心化網路託管大型語言模型 (LLM) 並與之互動。
主要學習目標:
- 在節點和客戶端模式下設定 MimirLLM。
- 利用
/mimirllm/1.0.0
協定進行同儕發現和LLM通訊。 - 整合 OpenAI 或 Ollama 等自訂模型。
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 金鑰(用於 OpenAI 或 Ollama 模型整合)。
第 1 步:儲存庫複製與相依性安裝
複製 MimirLLM 儲存庫並安裝其相依性:
git clone https://github.com/your-repo/mimirllm.git cd mimirllm npm install
這將安裝 libp2p
(用於點對點通訊)和 openai
(用於 OpenAI 模型互動)。
第 2 步:設定 LLM 託管節點
配置一個節點來託管 LLM 並使其在網路上可發現。
建立節點腳本 (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); });
運行節點:
tsx node.ts
節點將開始監聽並公佈其託管的 LLM。 輸出將顯示其監聽位址(例如,/ip4/127.0.0.1/tcp/12345/p2p/QmPeerId
)。
第 3 步:建構 LLM 互動客戶端
建立一個客戶端來發現託管的 LLM 並與之互動。
建立客戶端腳本 (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)
運行客戶端:
tsx client.ts
客戶端提示訊息、發現節點、發送訊息並串流回應。
第 4 步:協定概述
MimirLLM 使用:
-
發現協定 (
/mimirllm/1.0.0/identify
): 用於對等發現和初始通訊。客戶查詢LLM;節點以其託管模型回應。 -
LLM互動協定(
/mimirllm/1.0.0
):用於訊息交換。客戶端發送訊息;節點將它們轉發給 LLM 並流迴回應。
第 5 步:LLM 客製化
MimirLLM 支援 OpenAI 和 Ollama。 配置 MimirP2PClient
以使用您首選的 LLM。 對於 Ollama,將 baseUrl
設定為您的端點;對於 OpenAI,請提供您的 API 金鑰。
第 6 步:未來的增強
未來潛在的改進包括強大的發現機制、用於激勵節點參與的區塊鏈整合以及對其他法學碩士的支持。
MimirLLM 賦能去中心化人工智慧。 探索其功能,為其開發做出貢獻,並分享您的去中心化人工智慧應用程式。 快樂編碼! ?
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