NeuralGPT ist ein Python-basiertes KI-Agent-Framework, das Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Konversationsagenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es bietet retrieval-augmented generation, Speicherverwaltung, Vektor-Datenbankintegrationen (Chroma, Pinecone usw.) und dynamische Werkzeugs-Ausführung. Benutzer können benutzerdefinierte Agenten definieren, Aufgaben mit Ketten-von-Denken-Reasoning umwickeln und über CLI oder API bereitstellen. NeuralGPT unterstützt mehrere Backends, darunter OpenAI, Hugging Face und Azure OpenAI.
NeuralGPT ist ein Python-basiertes KI-Agent-Framework, das Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Konversationsagenten mit großen Sprachmodellen zu erstellen. Es bietet retrieval-augmented generation, Speicherverwaltung, Vektor-Datenbankintegrationen (Chroma, Pinecone usw.) und dynamische Werkzeugs-Ausführung. Benutzer können benutzerdefinierte Agenten definieren, Aufgaben mit Ketten-von-Denken-Reasoning umwickeln und über CLI oder API bereitstellen. NeuralGPT unterstützt mehrere Backends, darunter OpenAI, Hugging Face und Azure OpenAI.
NeuralGPT soll die Entwicklung von KI-Agenten vereinfachen, indem modulare Komponenten und standardisierte Pipelines angeboten werden. Im Kern verfügt es über anpassbare Agentenklassen, retrieval-augmented generation (RAG) und Speicherschichten, um den Konversationskontext zu bewahren. Entwickler können Vektor-Datenbanken (z. B. Chroma, Pinecone, Qdrant) für semantische Suche integrieren und Werkzeugs-Agenten definieren, um externe Befehle oder API-Aufrufe auszuführen. Das Framework unterstützt mehrere LLM-Backends wie OpenAI, Hugging Face und Azure OpenAI. NeuralGPT umfasst eine CLI für schnelle Prototypentwicklung und ein Python-SDK für programmatischen Zugriff. Mit integrierter Protokollierung, Fehlerbehandlung und erweiterbarer Plugin-Architektur beschleunigt es die Bereitstellung intelligenter Assistenten, Chatbots und automatisierter Workflows.
Wer wird NeuralGPT verwenden?
KI-Entwickler und Ingenieure
Datenwissenschaftler
Lösungsarchitekten
Startups, die Konversationsagenten bauen
Forschungsteams, die RAG und LLM-Pipelines erforschen
Wie verwendet man NeuralGPT?
Schritt 1: Installation via pip install neuralgpt
Schritt 2: Framework importieren und LLM-Backend konfigurieren
Schritt 3: Agentenklasse definieren und Retrieval-, Memory- und Tool-Module hinzufügen
Schritt 4: Mit einer Vektor-Datenbank verbinden (Chroma, Pinecone usw.)
Schritt 5: Agent via Python SDK oder CLI initialisieren und ausführen
Schritt 6: Protokolle überwachen und Eingabeaufforderungen oder Tool-Definitionen iterieren
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