DeepGemini

Раскройте объединенную мощь различных AI-моделей через единый, унифицированный интерфейс. DeepGemini – это инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для разработчиков и энтузиастов AI, которым необходимо беспрепятственно интегрировать и управлять множеством AI-провайдеров и моделей в своих приложениях. Созданный на Python и FastAPI, он предлагает надежную платформу для создания сложных рабочих процессов AI, сохраняя при этом совместимость с существующими интеграциями OpenAI.

По своей сути, DeepGemini решает задачу использования уникальных сильных сторон различных AI-моделей без сложности управления множеством API и конфигураций. Вы получаете гибкость выбора наилучшей модели для конкретных задач – возможно, одной для сложного анализа и другой для тонкой генерации текста – и с легкостью организуете их взаимодействие.

Ключевые особенности

• ✨ Оркестрация нескольких моделей: Определите пользовательские рабочие процессы, которые объединяют несколько AI-моделей вместе. Динамически направляйте запросы на основе требований задачи, что позволит вам объединить сильные стороны различных AI-архитектур (например, используйте DeepSeek для рассуждений, а затем Claude для генерации).

• 🔌 Широкая поддержка провайдеров: Легко интегрируйтесь с различными ведущими AI-провайдерами, включая DeepSeek, Claude, Gemini, Grok, OpenAI и такие платформы, как OneAPI, OpenRouter и Siliconflow. Избегайте привязки к поставщику и переключайтесь между провайдерами по мере необходимости.

• 🔄 API, совместимый с OpenAI: Используйте DeepGemini в качестве прямой замены стандартного API OpenAI. Направьте существующие приложения на конечную точку DeepGemini (/openai/v1/chat/completions) с минимальными изменениями кода, чтобы мгновенно получить доступ к его возможностям работы с несколькими моделями.

• 🤖 Управление ролями и дискуссионные группы: Создавайте отдельные AI-"роли" с определенными системными подсказками, конфигурациями и назначенными моделями. Объединяйте эти роли в дискуссионные группы для имитации сложных взаимодействий, используя различные режимы, такие как мозговой штурм, дебаты, SWOT-анализ или "Шесть шляп мышления".

• 🔗 Конфигурация цепочки ретрансляции: Разрабатывайте многоэтапные AI-процессы. Определите отдельные этапы "Рассуждение" и "Выполнение", потенциально используя разные модели или конфигурации для каждого этапа задачи, что позволит создавать более сложные конвейеры решения проблем.

• ⚡ Поддержка потоковой передачи: Включите потоковую передачу ответов в режиме реального времени от совместимых моделей непосредственно через API DeepGemini, обеспечивая более интерактивный опыт для конечных пользователей в таких приложениях, как чат-боты.

• ⚙️ Расширенная конфигурация: Осуществляйте точный контроль над параметрами модели (такими как temperature, top_p) и системными подсказками для каждой настроенной модели или роли непосредственно через веб-интерфейс или переменные среды.

• 🖥️ Веб-интерфейс управления: Получите доступ ко встроенному веб-интерфейсу (/dashboard) для интуитивно понятного управления AI-провайдерами, конфигурациями моделей, ролями и дискуссионными группами. Отслеживайте состояние системы и управляйте ключами API.

• 💾 Интеграция с базой данных: Конфигурации постоянно хранятся в базе данных SQLite, а Alembic обрабатывает миграции схемы для упрощения обновлений и обслуживания.

• 🐳 Развертывание Docker: Легко развертывайте DeepGemini с помощью Docker или Docker Compose, обеспечивая согласованную и изолированную среду. Предварительно созданные образы доступны для быстрой установки.

• 🌐 Многоязыковая поддержка: Веб-интерфейс доступен на английском и китайском языках.

Сценарии использования

1. Простая модернизация модели: Ваше приложение в настоящее время использует GPT-3.5 от OpenAI. Вы хотите протестировать модель Claude от Anthropic для определенной задачи генерации текста без переписывания логики интеграции API. Настройте Claude в DeepGemini и просто перенаправьте вызовы API вашего приложения на конечную точку DeepGemini. Вы можете переключаться между моделями через конфигурацию, а не изменения кода.

2. Создание специализированного исследовательского агента: Создайте цепочку ретрансляции, в которой первый шаг использует модель, оптимизированную для поиска и анализа информации (например, Gemini, настроенную для рассуждений), для обработки научных работ, а второй шаг использует другую модель, сильную в обобщении и написании отчетов (например, Claude), для создания краткого обзора на основе результатов первого шага.

3. Имитация многоаспектного анализа: Настройте дискуссионную группу для "Дебатов" по новому предложению функции. Создайте AI-роли, представляющие различных заинтересованных лиц (например, "Оптимистичный инженер", "Осторожный менеджер по продукту", "Защитник пользователей"), каждая из которых настроена с различными системными подсказками и, возможно, разными базовыми моделями. Инициируйте дебаты через API для автоматического сбора различных точек зрения.

Заключение

DeepGemini позволяет вам выйти за рамки ограничений одной модели. Он предлагает гибкое, удобное для разработчиков решение с открытым исходным кодом для организации множества AI-моделей через унифицированный API, совместимый с OpenAI. Независимо от того, интегрируете ли вы различные возможности AI в существующие приложения, экспериментируете со сложными рабочими процессами AI или стремитесь к большему контролю над своим стеком AI, DeepGemini предоставляет инструменты, необходимые для создания более сложных и адаптируемых решений на основе AI. Простая настройка и веб-интерфейс делают управление сложными конфигурациями доступным.