ElasticAGI 介绍

ElasticAGI 是一个开源的、支持知识、能力动态扩展的，且基于LLMs的AGI引擎框架。

使用方式

硬件需求

量化等级	最低 GPU 显存（推理）	最低 GPU 显存（高效参数微调）
FP16（无量化）	13 GB	14 GB
INT8	8 GB	9 GB
INT4	6 GB	7 GB

环境安装

除了需要满足 chatglm 的安装环境外，还需要部署 ElasticFlow 与ElasticSearch搜索引擎。 ElasticSearch安装不再赘述。

软件要求

• Python >= 3.8
• ElasticFlow >= 5.6.2

部署步骤

• 1. 下载ElasticFlow 5.6.1 jar包，并参考 elasticflow部署运行 进行部署。
• 2. 拷贝ExampleDatas/config.properties 到 /opt/EF/config 文件夹下;
• 3. 拷贝ExampleDatas/resource.xml 到 /opt/EF/datas 文件夹下，注意修改csv_folder该项的地址以及kges中的elasticsearch的地址;
• 4. 拷贝ExampleDatas/files_es 文件夹到 /opt/EF/datas/INSTANCES 文件夹下;
• 4. 拷贝ExampleDatas/kg 知识数据文件夹到 /opt/EF/ 文件夹下;
• 5. 启动ElasticFlow
• 5. 修改web_demo2.py中的ef_path变量为ElasticFlow主机地址，启动web_demo2.py。

说明

知识更新参照 kg 知识数据文件夹中的范例往下添加即可，系统会在线自动更新系统整体知识，注意其中 id字段不能重复,content字段为知识的主体内容

变更

• 增加领域自动判断决策
• 增加回答信息控制

计划

• 增加插件能力向AGI方向靠拢

Citing ElasticAGI

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  title={ElasticAGI: 一个开源的、支持知识、能力动态扩展的，且基于LLMs的AGI引擎框架},
  author={chengwen}, 
  year={2023}
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