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CodeFuse-ChatBot：基于私有知识增强的智能助手

CodeFuse-ChatBot 是蚂蚁集团 CodeFuse 团队开发的开源 AI 智能助手，旨在简化和优化软件开发生命周期的各个环节。项目结合了多智能体（Multi-Agent）协同调度机制，并集成了丰富的工具库、代码库、知识库和沙盒环境，使大语言模型（LLM）能够在 DevOps 领域高效执行和处理复杂任务。

🔔 更新

• [2024.01.29] 开放可配置化的多智能体框架：codefuse-muAgent，详情见使用说明
• [2023.12.26] 基于 FastChat 开放接入开源私有化大模型及大模型接口的能力
• [2023.12.14] 量子位公众号专题报道：文章链接
• [2023.12.01] 开放 Multi-Agent 和代码库检索功能
• [2023.11.15] 增加基于本地代码库的问答增强模式
• [2023.09.15] 开放本地/隔离环境的沙盒功能，并实现基于爬虫的指定 URL 知识检索

📜 目录

• 🤝 介绍
• 🎥 演示视频
• 🧭 技术路线
• 🌐 模型接入
• 🚀 快速使用
• 🤗 致谢
• 🗂 其他
• 📱 联系我们
• ✨ 点赞历史

🤝 介绍

💡 本项目旨在通过检索增强生成（RAG）、工具学习（Tool Learning）和沙盒环境，构建覆盖软件设计、编码、测试、部署和运维全生命周期的 AI 智能助手。推动开发运维模式从传统分散的资料查询和平台操作，向基于大模型问答的智能化模式转变，改变人们的开发运维习惯。

本项目核心差异技术与功能点：
- 🧠 智能调度核心： 构建了链路完善的调度核心，支持多模式一键配置，简化操作流程。使用说明
- 💻 代码整库分析： 实现了仓库级的代码深度理解，以及项目文件级的代码编写与生成，提升开发效率。
- 📄 文档分析增强： 融合文档知识库与知识图谱，通过检索和推理增强，为文档分析提供更深层次支持。
- 🔧 垂类专属知识： 为 DevOps 领域定制的专属知识库，支持垂类知识库的自助一键构建，便捷实用。
- 🤖 垂类模型兼容： 针对 DevOps 领域的小型模型，保证与相关平台的兼容性，促进技术生态整合。

🌍 依托开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现基于开源模型的离线私有部署。同时，也支持 OpenAI API 的调用。接入 Demo

👥 核心研发团队长期专注于 AIOps + NLP 领域的研究。我们发起了 Codefuse-ai 项目，希望广泛汇集高质量的开发和运维文档，共同完善这套解决方案，以实现“让天下没有难做的开发”的目标。

🎥 演示视频

为帮助您更直观地了解 Codefuse-ChatBot 的功能和使用方法，我们录制了一系列演示视频。您可以通过观看这些视频，快速了解本项目的主要特性和操作流程。

• 知识库导入和问答：演示视频
• 本地代码库导入和问答：演示视频

🧭 技术路线

• 🧠 Multi-Agent Schedule Core： 多智能体调度核心，简易配置即可打造交互式智能体。
• 🕷️ Multi Source Web Crawl： 多源网络爬虫，提供对指定 URL 的爬取功能，以搜集所需信息。
• 🗂️ Data Processor： 数据处理器，轻松完成文档载入、数据清洗及文本切分，整合不同来源的数据。
• 🔤 Text Embedding & Index： 文本嵌入索引，用户可以轻松上传文件进行文档检索，优化文档分析过程。
• 🗄️ Vector Database & Graph Database： 向量与图数据库，提供灵活强大的数据管理解决方案。
• 📝 Prompt Control & Management： Prompt 控制与管理，精确定义智能体的上下文环境。
• 🚧 SandBox： 沙盒环境，安全地执行代码编译和动作。
• 💬 LLM： 智能体大脑，支持多种开源模型和 LLM 接口。
• 🛠️ API Management： API 管理工具，实现对开源组件和运维平台的快速集成。

具体实现明细见：技术路线明细
项目计划跟进见：Projects

🌐 模型接入

如果您需要集成特定的模型，请通过提交 issue 来告知我们您的需求。

🚀 快速使用

muagent-py

完整文档见：CodeFuse-muAgent

pip install codefuse-muagent

使用 ChatBot

请自行安装 NVIDIA 驱动程序。本项目已在 Python 3.9.18、CUDA 11.7 环境下，于 Windows 及 X86 架构的 macOS 系统中完成测试。

Docker 安装、私有化 LLM 接入及相关启动问题见：快速使用明细

对于 Apple Silicon（苹果 M 系列芯片），您可能需要首先通过 brew install qpdf 安装依赖。

1. Python 环境准备

• 推荐使用 conda 管理 Python 环境（可选）

# 准备 conda 环境
conda create --name devopsgpt python=3.9
conda activate devopsgpt

• 安装相关依赖

cd codefuse-chatbot
# python=3.9，notebook 用最新即可；python=3.8 用 notebook=6.5.6
pip install -r requirements.txt

2. 启动服务

# 完成 server_config.py 配置后，可一键启动
cd examples
bash start.sh
# 开始在页面进行相关配置，然后打开`启动对话服务`即可

或者通过 start.py 进行启动（老版启动方式）
更多 LLM 接入方法见更多细节...

贡献指南

非常感谢您对 Codefuse 项目感兴趣，我们非常欢迎您对 Codefuse 项目的各种建议、意见（包括批评）、评论和贡献。

您对 Codefuse 的各种建议、意见、评论可以直接通过 GitHub 的 Issues 提出。

参与 Codefuse 项目并为其作出贡献的方法有很多：代码实现、测试编写、流程工具改进、文档完善等等。任何贡献我们都会非常欢迎，并将您加入贡献者列表。详见贡献指南...

🤗 致谢

本项目基于 langchain-chatchat 和 codebox-api，在此深深感谢他们的开源贡献！

🗂 其他

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