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teamflow's Introduction

TeamFlow

基于Unity和GPT的工作流可视化编辑器

简介 Intro

近几年来,诸如GPT这样的大型语言模型(LLM)应用变得越来越广泛。最基础、稳定的应用场景如下:

  • 了解未知的领域,扩充个人知识库
  • 润色、修改、翻译文章
  • 提取文本信息、总结文本内容
  • ......

这些都是利用了语言模型最基础的能力--文字处理能力的案例,然而,GPT这样的AI的火热显然表明其能力不止于此,在近一年的发展和变化过程中,我们见到的应用场景有:

  • 编程(Copilot)
  • 绘图(GPT+DALLE)
  • 视频总结
  • ......

对于简单的应用场景,通常我们打开网页端的GPT就能做到。然而,对于一些复杂的应用场景,往往需要复杂的提示工程设计。

一言以蔽之,就是将GPT这样的AI,真正嵌入到我们日常的工作流中。做得比较好的有NotionAI、Copilot,但由于其黑盒的特征,我们看不到内部的工作流程,或许都不只是由一个AI所能完成的,是通过调度多个AI,通过Prompt编写、RAG检索增强生成技术、Embedding技术甚至Finetuning技术等一系列的技术栈完成。而其实这些当然不是通过调用网页端的聊天版GPT完成的,需要使用OpenAI所提供的api完成。

本项目,TeamFlow系统,基于Unity和XNode制作了一个可视化的AI工作流编辑器,希望能以节点的形式简化api的使用,使得人人都能将自己觉得好用的工作流保存下来;对于开发者而言,希望能提供一个较好的测试和扩展的开发环境,最终目标是可以部署和发布自定义的GPT。

应用示意图

比如设计两个AI,一个用于整理游戏开发的需求,一个用于编写具体的代码。

image-20240306165945358

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部署和安装

本项目依赖于XNode、QFramework、Unitask以及Odin等插件,除了Odin插件需要自行去安装最新版本之外,其它均已上传在github仓库中。

XNode和QFramework的部分代码,基于TeamFlow系统的需求有所改动,所以必须下载本项目中的版本!

安装Odin

编辑器利用了Odin的很多特性,请下载并安装Odin Inspector,官方网站:

https://odininspector.com/

OpenAI api的配置

1、在Project窗口中的Resources文件夹下,右键创建一个OpenAIConfiguration

image-20240306171114489

2、在该资源对应的Inspector视图中,填写OpenAI的key以及organization id。

image-20240306171253092

快速入门

1、在Scripts/TeamFlow/Data/Resources文件夹下,有名为AssistantData和FileData的SO文件,如果没有,请通过右键-Create Asset-TeamFlow菜单创建一个。

image-20240306171900770

image-20240306172107020

2、在第1步中所示的同样菜单下,有一个TeamFlow Graph的选项,可以点击创建在自己喜欢的地方。

3、双击创建出的资源,可打开工作流的可视化编辑界面

image-20240306172331499

4、在XNode的画布中,右键选择创建节点后,可以看到可创建的所有类型节点的目录,并支持搜索功能

image-20240306172446378

5、如下图所示,可以创建出对应的节点,过程中,一些助手可能需要自己创建,因为这与你自己的OpenAI后台的数据是同步的,我这里有这些助手是因为已经存在于OpenAI服务器中。

image-20240306172541261

6、全部完成后,点击初始化工作流,再点击开始运行即可运行本工作流。

7、通过Unity的Console窗口可以看到Debug数据,推荐的方式是通过显示结果节点接收结果。其利用了一个内置的Markdown渲染器,能够较为整洁的显示出最终结果。你可以通过提示词的形式,让AI以Markdown格式回复。

节点介绍(施工中)

StartNode

特别鸣谢

感谢以下开源库及其作者

感谢以下用户为本库提供的帮助

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