Chatlab est un cadre d'application de chat AI qui utilise llama-stack-client, Ollama et MCP pour faciliter les tests d'intégration et le déploiement de solutions de chatbot AI avec support pour plusieurs modèles.
Ajouté le :
Créé par :
May 10 2025
Chatlab est un cadre d'application de chat AI qui utilise llama-stack-client, Ollama et MCP pour faciliter les tests d'intégration et le déploiement de solutions de chatbot AI avec support pour plusieurs modèles.
Ajouté le :
Created by:
May 10 2025
Ricardo
Vedettes
Qu'est-ce que Chatlab ?
Chatlab est une application de chat LLM complète conçue pour tester et développer des chatbots AI en utilisant des intégrations de llama-stack-client, Ollama et MCP. Il prend en charge divers modèles d'inférence et fournit un environnement flexible pour déployer des chatbots dans différents contextes. La plateforme permet aux développeurs d'expérimenter avec de grands modèles de langage, d'effectuer des tests d'intégration de manière efficace et de déployer des solutions de chat AI robustes sans heurts. Elle offre une interface conviviale, une gestion des modèles et une intégration d'API, ce qui la rend adaptée tant aux environnements de test qu'à ceux de production pour des outils de communication alimentés par l'AI.
Qui va utiliser Chatlab ?
- Développeurs d'AI
- Développeurs de chatbots
- Chercheurs scientifiques
- Équipes de produits d'AI
Comment utiliser Chatlab ?
- Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Configurez l'environnement virtuel et les dépendances.
- Étape 3 : Configurez les variables d'environnement, y compris les clés API, ou utilisez Ollama en local.
- Étape 4 : Démarrez Ollama ou configurez l'environnement pour utiliser l'API Together.ai dans main.py.
- Étape 5 : Exécutez l'application Gradio pour accéder à l'interface de chat.
- Étape 6 : Utilisez l'interface pour tester et développer des chatbots AI.
Caractéristiques et Avantages Clés de Chatlab
Les fonctionnalités principales
- Supporte llama-stack-client pour la gestion des modèles
- Intègre Ollama pour les services d'inférence
- Permet le test de plusieurs modèles AI
- Fournit une interface de chat interactive via Gradio
- Supporte l'intégration de comptes API pour l'accès aux modèles
Les avantages
- Facilite le test de chatbot AI sans heurts
- Supporte plusieurs modèles d'apprentissage automatique
- Permet le prototypage rapide d'outils de communication AI
- Fournit une interface facile à utiliser pour les développeurs
- Flexibilité des options de déploiement - Ollama local ou APIs cloud
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Chatlab
- Tests de chatbots AI avec divers modèles
- Développement et déploiement de solutions AI conversationnelles
- Réalisation de tests d'intégration pour de grands modèles de langage
- Prototypage de nouvelles fonctionnalités de chatbot dans un environnement contrôlé
FAQs sur Chatlab
Développeur
- ricardoborges
Vous aimerez peut-être aussi：
Outils de développement
Une application de bureau pour gérer les interactions entre serveur et client avec des fonctionnalités complètes.
Un serveur Model Context Protocol pour Eagle qui gère l'échange de données entre l'application Eagle et les sources de données.
Un client basé sur le chat qui intègre et utilise divers outils MCP directement dans un environnement de chat pour augmenter la productivité.
Une image Docker hébergeant plusieurs serveurs MCP accessibles via un point d'entrée unifié avec intégration supergateway.
Fournit un accès aux soldes de compte YNAB, aux transactions et à la création de transactions via le protocole MCP.
Un serveur MCP rapide et évolutif pour gérer les opérations de trading Zerodha en temps réel pour plusieurs clients.
Un client SSH distant facilitant un accès sécurisé basé sur un proxy aux serveurs MCP pour l'utilisation d'outils distants.
Un serveur MCP basé sur Spring intégrant des capacités d'IA pour gérer et traiter les protocoles de communication des mods Minecraft.
Un client MCP minimaliste avec des fonctionnalités de chat essentielles, prenant en charge plusieurs modèles et des interactions contextuelles.
Un serveur MCP sécurisé permettant aux agents IA d'interagir avec l'application Authenticator pour les codes 2FA et les mots de passe.
Recherche et données
Une implémentation de serveur prenant en charge le Modèle de Contexte Protocole, intégrant les capacités d'IA industrielle de CRIC.
Fournit des données en temps réel sur la circulation, la qualité de l'air, la météo et le partage de vélos pour la ville de Valence sur une plateforme unifiée.
Une application React démontrant l'intégration avec Supabase via des outils MCP et Tambo pour l'enregistrement de composants UI.
Un client MCP intégrant l'API Brave Search pour les recherches web, utilisant le protocole MCP pour une communication efficace.
Un serveur de protocole permettant une communication transparente entre Umbraco CMS et des applications externes.
NOL intègre LangChain et Open Router pour créer un serveur MCP multi-client utilisant Next.js.
Connecte les LLMs à Firebolt Data Warehouse pour des requêtes autonomes, un accès aux données et une génération d'analyses.
Un cadre client pour connecter des agents IA à des serveurs MCP, permettant la découverte et l'intégration d'outils.
Spring Link facilite la liaison et la gestion de plusieurs applications Spring Boot de manière efficace dans un environnement unifié.
Un client open-source pour interagir avec plusieurs serveurs MCP, permettant un accès fluide aux outils pour Claude.
Chatbot IA
Intègre des API, de l'IA et de l'automatisation pour améliorer dynamiquement les fonctionnalités du serveur et du client.
Fournit une mémoire à long terme pour les LLM en stockant et en récupérant des informations contextuelles via des normes MCP.
Un serveur avancé d'analyse des preuves cliniques soutenant la médecine de précision et la recherche en oncologie avec des options de recherche flexibles.
Une plateforme regroupant des agents A2A, des outils, des serveurs et des clients pour une communication et une collaboration entre agents efficaces.
Un chatbot basé sur Spring pour Cloud Foundry qui s'intègre aux services d'IA, MCP et memGPT pour des capacités avancées.
Un agent IA contrôlant macOS via des outils au niveau du système d'exploitation, compatible avec MCP, facilitant la gestion du système via l'IA.
Bibliothèque cliente PHP permettant l'interaction avec des serveurs MCP via SSE, StdIO ou processus externes.
Une plateforme pour gérer et déployer des agents autonomes, des outils, des serveurs et des clients pour des tâches d'automatisation.
Permet d'interagir avec des API puissantes de synthèse vocale et de génération de vidéos pour la création de contenu multimédia.
Un serveur MCP fournissant un accès API à RedNote (XiaoHongShu, xhs) pour une intégration transparente.