Inferable 开源项目安装与配置指南

Inferable 开源项目安装与配置指南

inferable Build reliable AI Workflows and Agents with humans in the loop, structured outputs and durable execution. inferable 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/inferable

1. 项目基础介绍

Inferable 是一个支持创建具有人工干预的可靠 AI 工作流的平台。它允许开发者构建在自身基础设施上执行的工作流,即使在防火墙或私有 VPC 后也不需要部署步骤。Inferable 提供了版本控制的工作流、人工审批流程、结构化输出以及自动重试机制等功能。该项目主要用于构建包含人工在环的人工智能工作流。

主要的编程语言:

  • TypeScript
  • Go
  • C#

2. 关键技术和框架

  • TypeScript/Go/C#:项目主要使用这三种编程语言来实现 SDK 和控制平面服务。
  • 长轮询:用于与用户的基础设施进行通信,无需打开任何入站端口。
  • 版本控制工作流:允许逐步推出新版本的工作流,同时保持当前执行工作流的版本亲和性。
  • 结构化输出:自动解析和验证结构化输出,并在执行失败时进行重试。
  • 人工在环:集成人工审批流程,并保留完整的上下文信息。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装 Inferable 之前,请确保您的系统已经安装以下依赖项:

  • Node.js(LTS 版本推荐)
  • Go 1.15 或更高版本
  • .NET Core SDK(对于 .NET SDK)

确保您的系统环境变量已正确设置,以便编译器和工具链可以正常工作。

详细安装步骤

步骤 1:克隆项目仓库

首先,您需要在您的本地环境中克隆 Inferable 的 Git 仓库。

git clone https://github.com/inferablehq/inferable.git
cd inferable
步骤 2:安装依赖

根据您的系统环境安装 Node.js 和 Go 的依赖。

对于 Node.js:

npm install

对于 Go:

go mod tidy

对于 .NET:

dotnet restore
步骤 3:构建项目

构建 Node.js 项目:

npm run build

构建 Go 项目:

go build ./...

构建 .NET 项目:

dotnet build
步骤 4:运行项目

运行 Node.js 服务:

npm start

运行 Go 服务:

go run ./...

运行 .NET 服务:

dotnet run

请按照上述步骤操作,您应该能够成功安装并运行 Inferable 项目。如果遇到任何问题,请参考项目的官方文档或向社区寻求帮助。

inferable Build reliable AI Workflows and Agents with humans in the loop, structured outputs and durable execution. inferable 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/inferable

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档是一份关于大数据开发的笔试题目集合,涵盖了多个计算机科学领域的知识点。主要内容包括:数组排序算法的应用,如给出了一段不完整的冒泡排序代码示例;二叉树的基本操作,包括普通二叉树的遍历方式(先序遍历),以及针对大规模数据(如一亿个节点)时避免服务器崩溃的优化策略——采用分布式计算思想将单棵大树拆分为多棵小树并行处理;人力资源系统的数据库设计方案,涉及到了员工信息存储所需的字段(如ID、姓名、工资、上级ID、层级)、展示公司内部架构的SQL语句(利用CTE公共表达式或者PL/SQL中的特定语法来构建递归查询),还有统计某个管理者所辖人数的方法论。 适合人群:正在准备大数据相关岗位面试的技术人员,尤其是那些希望加深对数据结构、算法以及数据库设计等方面理解的人群。 使用场景及目标:①帮助求职者熟悉常见的编程技巧理论知识,提高解决实际问题的能力;②为从事企业级应用开发工作的程序员提供参考案例,以便更好地理解和实施复杂的数据管理和业务逻辑建模任务。 阅读建议:由于文档中包含了多种类型的题目,建议读者按照自己的薄弱环节选择重点复习的内容。对于排序算法部分,应该注意理解各种经典算法的工作机制及其优缺点;对于二叉树的问题,则要掌握不同遍历顺序的特点,并思考如何应对海量数据带来的挑战;最后,在研究HR系统相关的数据库设计时,除了要学会正确地创建表格外,还应学会运用适当的SQL语句来进行高效的数据检索和分析。
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