GitHub-visalmysore/nicroster-server:neurocaster服务器基于模型积分协议,该协议旨在将LLM模型与基于java的应用程序和工具无缝积分

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GitHub-visalmysore/nicroster-server:neurocaster服务器基于模型积分协议,该协议旨在将LLM模型与基于java的应用程序和工具无缝积分

齐思GPT 2025-03-24 00:00:00 88
Neurocaster Server 项目提出了一种创新的方法,将语言和学习模型(LLMs)与基于 Java 的应用程序集成在一起,特别是那些使用 Spring Boot 构建的应用程序。它引入了模型集成协议(MIP),允许开发人员通过简单的注释(如 @Agent 和 @Action)使其 Spring Boot 服务具备 AI 触发功能。这种集成具有重要意义,因为它弥合了 AI 模型与现有 Java 服务之间的差距,实现了动态和无缝的交互。
Neurocaster Server 项目提出了一种创新的方法,将语言和学习模型(LLMs)与基于 Java 的应用程序集成在一起,特别是那些使用 Spring Boot 构建的应用程序。它引入了模型集成协议(MIP),允许开发人员通过简单的注释(如 @Agent 和 @Action)使其 Spring Boot 服务具备 AI 触发功能。这种集成具有重要意义,因为它弥合了 AI 模型与现有 Java 服务之间的差距,实现了动态和无缝的交互。 该项目最值得注意的一个方面是其 WebSocket 集成,可以实现与 LLMs 的实时聊天交互,特别适用于需要即时 AI 响应的应用程序,如客户支持聊天机器人。使用 JSON-RPC 工具进行通信是另一个关键特点,因为它标准化了 LLMs 如何根据查询的上下文选择、调用和与服务交互的方式。 该项目旨在接受社区贡献,这意味着对协作开发和改进持开放态度。这一方面对于那些有兴趣为 Java 应用程序的尖端 AI 集成做出贡献的人来说至关重要。通过自定义提示和通过添加更多的 JSON-RPC 工具来扩展规模的能力表明,Neurocaster Server 不仅是当前需求的实用解决方案,而且还适用于未来的增强。 总的来说,Neurocaster Server 项目以其在 Java 环境中实际应用 AI、实时交互能力以及社区驱动的增长和定制潜力脱颖而出。对于希望在其 Spring Boot 应用程序中利用 AI 的开发人员来说,这是一个宝贵的资源。- Neurocaster Server基于Model Integration Protocol(MIP)实现了LLM模型与Java应用程序和工具的集成。 - 通过使用@Agent和@Action注解,任何现有的Spring Boot服务都可以成为可触发的AI工具。 - 通过WebSocket集成,使用@Agent和@Action注解的Spring服务可以与LLM进行聊天交互。 - 配置WebSocket和依赖项以实现Spring Boot应用程序的聊天交互。 - 添加neurocaster-server依赖项到pom.xml文件。 - 通过neurocaster-client连接到http://localhost:8081/actuator/tools4ai-tools,可以与AI进行聊天或使用工具。 - 使用@Agent和@Action注解将服务暴露为JSON-RPC工具,与LLM集成。 - LLM根据上下文选择最相关的工具,并生成JSON-RPC请求,动态调用Spring Boot服务,并将结果返回给LLM。 - 可以通过添加更多的@Agent和@Action注解的服务,使用@Prompt指定自定义提示,以及添加额外的JSON-RPC工具来扩展和定制化Spring Boot应用程序与LLM的集成。 - 可以通过fork仓库并提交pull request来做出贡献,添加更多服务,改进错误处理或优化JSON-RPC层。

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