ChainFury 开源项目教程

ChainFury 开源项目教程

ChainFury 🦋 Production grade chaining engine behind TuneChat. Self host today! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChainFury

1、项目介绍

ChainFury 是一个生产级别的链式引擎，主要用于 TuneChat 和 Tune Studio。它是一个开源项目，旨在帮助开发者轻松构建和部署复杂的链式工作流。ChainFury 提供了强大的功能，包括 DAG（有向无环图）的运行、自托管服务器以及用于 GUI 的前端代码。

2、项目快速启动

安装 ChainFury

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，使用以下命令安装 ChainFury：

pip install chainfury

安装 ChainFury 服务器

接下来，安装 ChainFury 服务器：

pip install chainfury_server

启动服务器

使用以下命令启动 ChainFury 服务器：

python3 -m chainfury_server

使用 Docker 启动

如果你更喜欢使用 Docker，可以使用以下命令构建并运行 ChainFury：

docker build -f Dockerfile -t chainfury:latest
docker run -p 8000:8000 chainfury:latest

从源代码构建

如果你想从源代码构建 ChainFury，可以按照以下步骤操作：

git clone https://github.com/NimbleBoxAI/ChainFury.git
cd ChainFury
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
sh build_ui.sh
pip install -e .
pip install -e server/
python3 -m chainfury_server

3、应用案例和最佳实践

案例1：检索增强生成（RAG）

ChainFury 可以用于加载 PDF 文件并提问。以下是一个简单的示例代码：

from chainfury import ChainFury

# 初始化 ChainFury
cf = ChainFury()

# 加载 PDF 文件
cf.load_pdf("example.pdf")

# 提问
answer = cf.ask("What is the main topic of this document?")
print(answer)

案例2：图像生成

ChainFury 还可以用于图像生成。以下是一个示例代码：

from chainfury import ChainFury

# 初始化 ChainFury
cf = ChainFury()

# 生成图像
image = cf.generate_image("A beautiful sunset over the ocean")
image.save("sunset.png")

4、典型生态项目

生态项目1：TuneChat

TuneChat 是一个基于 ChainFury 构建的聊天应用，它利用 ChainFury 的链式引擎来处理复杂的对话逻辑。

生态项目2：TuneStudio

TuneStudio 是一个用于创建和编辑链式工作流的工具，它与 ChainFury 紧密集成，提供了直观的 GUI 界面。

通过这些模块，你可以快速了解并开始使用 ChainFury 项目。

ChainFury 🦋 Production grade chaining engine behind TuneChat. Self host today! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChainFury