LLMBB-Agent / README_CN.md
vlff李飞飞
优化
a4bff98
|
raw
history blame
6.48 kB
metadata
title: Qwen Agent
emoji: 📈
colorFrom: yellow
colorTo: purple
sdk: docker
pinned: false
license: apache-2.0
app_port: 7860

中文 | English


Qwen-Agent是一个代码框架,用于发掘开源通义千问模型(Qwen)的工具使用、规划、记忆能力。 在Qwen-Agent的基础上,我们开发了一个名为BrowserQwen的Chrome浏览器扩展,它具有以下主要功能:

  • 与Qwen讨论当前网页或PDF文档的内容。
  • 在获得您的授权后,BrowserQwen会记录您浏览过的网页和PDF/Word/PPT材料,以帮助您快速了解多个页面的内容,总结您浏览过的内容,并自动化繁琐的文字工作。
  • 集成各种插件,包括可用于数学问题求解、数据分析与可视化、处理文件等的代码解释器Code Interpreter)。

用例演示

如果您更喜欢观看视频,而不是效果截图,可以参见视频演示

工作台 - 创作模式

根据浏览过的网页、PDFs素材进行长文创作

调用插件辅助富文本创作

工作台 - 对话模式

多网页问答

使用代码解释器绘制数据图表

浏览器助手

网页问答

PDF文档问答

BrowserQwen 使用说明

支持环境:MacOS,Linux,Windows。

第一步 - 部署模型服务

如果您正在使用阿里云提供的DashScope服务来访问Qwen系列模型,可以跳过这一步,直接到第二步。

但如果您不想使用DashScope,而是希望自己部署一个模型服务。那么可以参考Qwen项目,部署一个兼容OpenAI API的模型服务:

# 安装依赖
git clone [email protected]:QwenLM/Qwen.git
cd Qwen
pip install -r requirements.txt
pip install fastapi uvicorn "openai<1.0.0" "pydantic>=2.3.0" sse_starlette

# 启动模型服务,通过 -c 参数指定模型版本
# - 指定 --server-name 0.0.0.0 将允许其他机器访问您的模型服务
# - 指定 --server-name 127.0.0.1 则只允许部署模型的机器自身访问该模型服务
python openai_api.py --server-name 0.0.0.0 --server-port 7905 -c Qwen/Qwen-14B-Chat

目前,我们支持指定-c参数以加载 Qwen 的 Hugging Face主页 上的模型,比如Qwen/Qwen-1_8B-ChatQwen/Qwen-7B-ChatQwen/Qwen-14B-ChatQwen/Qwen-72B-Chat,以及它们的Int4Int8版本。

第二步 - 部署本地数据库服务

在这一步,您需要在您的本地机器上(即您可以打开Chrome浏览器的那台机器),部署维护个人浏览历史、对话历史的数据库服务。

首次启动数据库服务前,请记得安装相关的依赖:

# 安装依赖
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent.git
cd Qwen-Agent
pip install -r requirements.txt

如果跳过了第一步、因为您打算使用DashScope提供的模型服务的话,请执行以下命令启动数据库服务:

# 启动数据库服务,通过 --llm 参数指定您希望通过DashScope使用的具体模型
# 参数 --llm 可以是如下之一,按资源消耗从小到大排序:
#   - qwen-7b-chat (与开源的Qwen-7B-Chat相同模型)
#   - qwen-14b-chat (与开源的Qwen-14B-Chat相同模型)
#   - qwen-turbo
#   - qwen-plus
# 您需要将YOUR_DASHSCOPE_API_KEY替换为您的真实API-KEY。
export DASHSCOPE_API_KEY=YOUR_DASHSCOPE_API_KEY
python run_server.py --model_server dashscope --llm qwen-7b-chat --workstation_port 7864

如果您没有在使用DashScope、而是参考第一步部署了自己的模型服务的话,请执行以下命令:

# 启动数据库服务,通过 --model_server 参数指定您在 Step 1 里部署好的模型服务
# - 若 Step 1 的机器 IP 为 123.45.67.89,则可指定 --model_server http://123.45.67.89:7905/v1
# - 若 Step 1 和 Step 2 是同一台机器,则可指定 --model_server http://127.0.0.1:7905/v1
python run_server.py --model_server http://{MODEL_SERVER_IP}:7905/v1 --workstation_port 7864

现在您可以访问 http://127.0.0.1:7864/ 来使用工作台(Workstation)的创作模式(Editor模式)和对话模式(Chat模式)了。

关于工作台的使用技巧,请参见工作台页面的文字说明、或观看视频演示

Step 3. 安装浏览器助手

安装BrowserQwen的Chrome插件(又称Chrome扩展程序):

  1. 打开Chrome浏览器,在浏览器的地址栏中输入 chrome://extensions/ 并按下回车键;
  2. 确保右上角的 开发者模式 处于打开状态,之后点击 加载已解压的扩展程序 上传本项目下的 browser_qwen 目录并启用;
  3. 单击谷歌浏览器右上角扩展程序图标,将BrowserQwen固定在工具栏。

注意,安装Chrome插件后,需要刷新页面,插件才能生效。

当您想让Qwen阅读当前网页的内容时:

  1. 请先点击屏幕上的 Add to Qwen's Reading List 按钮,以授权Qwen在后台分析本页面。
  2. 再单击浏览器右上角扩展程序栏的Qwen图标,便可以和Qwen交流当前页面的内容了。

视频演示

可查看以下几个演示视频,了解BrowserQwen的基本操作:

  • 根据浏览过的网页、PDFs进行长文创作 video
  • 提取浏览内容使用代码解释器画图 video
  • 上传文件、多轮对话利用代码解释器分析数据 video