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使用 MimirLLM 构建去中心化 AI 聊天机器人:分步教程

Jan 20, 2025 am 12:33 AM

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。

Building a Decentralized AI Chatbot with MimirLLM: A Step-by-Step Tutorial

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
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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);
});
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运行节点:

tsx node.ts
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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)
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运行客户端:

tsx client.ts
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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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