Floneum

Floneum: 시각적 AI 워크플로 빌더

Floneum은 사용자가 로컬 LLM(Large Language Models)을 활용하여 AI 기반 워크플로를 시각적으로 구축할 수 있도록 설계된 다재다능한 그래프 편집기입니다. 이 오픈 소스 도구는 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하여 숙련된 개발자와 AI를 처음 접하는 사람 모두에게 접근성을 높입니다.

Floneum이란 무엇입니까?

Floneum은 AI 워크플로 생성을 위해 맞춤 제작된 시각적 프로그래밍 환경입니다. 텍스트 생성, 데이터 조작, 외부 API 호출과 같은 다양한 기능을 나타내는 여러 노드를 연결할 수 있는 캔버스를 제공합니다. 이러한 노드를 연결함으로써 사용자는 광범위한 코드를 작성하지 않고도 복잡한 AI 애플리케이션을 설계할 수 있습니다.

Floneum은 어떻게 작동합니까?

Floneum은 각 노드가 특정 작업을 수행하는 그래프 기반 아키텍처에서 작동합니다. 데이터는 한 노드에서 다른 노드로 흐르며 전체 워크플로의 실행을 가능하게 합니다. 이 플랫폼은 로컬 LLM의 통합을 지원하여 오프라인 처리 및 향상된 데이터 개인 정보 보호를 가능하게 합니다.

주요 기능:

• 시각적 인터페이스: 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스로 워크플로를 구축합니다.
• 로컬 LLM 통합: 안전하고 개인 정보가 보호되는 AI 처리를 위해 로컬 Large Language Models의 강력한 기능을 활용합니다.
• 보안 플러그인 확장: 격리된 WebAssembly(WASM) 플러그인으로 Floneum의 기능을 확장합니다.
• 다국어 지원: Rust, C, Java 및 Go를 포함하여 WebAssembly로 컴파일되는 모든 언어로 플러그인을 작성합니다.
• 내장 플러그인: 텍스트 생성, 데이터 포맷, 검색 엔진 통합 등과 같은 다양한 작업을 위한 41개의 사전 구축된 플러그인이 포함되어 있습니다.

Floneum을 선택해야 하는 이유?

• 사용 용이성: 시각적 인터페이스는 복잡한 AI 워크플로의 생성을 단순화합니다.
• 보안: WASM 플러그인은 샌드박스 환경에서 실행되어 시스템 보안을 보장합니다.
• 유연성: 플러그인 개발을 위해 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
• 확장성: 사용자 정의 플러그인으로 기능을 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 개인 정보 보호: 로컬 LLM 통합은 데이터 개인 정보 보호 및 오프라인 처리 기능을 보장합니다.

Floneum은 누구를 위한 것입니까?

Floneum은 다음을 포함한 광범위한 사용자에게 적합합니다.

• AI 애호가: AI 워크플로를 탐색하고 실험하는 데 관심이 있는 사람.
• 개발자: AI 애플리케이션을 설계하고 구현하기 위한 시각적 도구를 찾는 전문가.
• 연구원: AI 모델을 프로토타입하고 테스트할 수 있는 플랫폼을 찾는 학자.
• 기업: AI를 통해 작업을 자동화하고 효율성을 개선하려는 조직.

Floneum 사용 방법?

1. 설치: 공식 웹사이트 또는 GitHub 리포지토리에서 Floneum을 다운로드하여 설치합니다.
2. 워크플로 생성: 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 노드를 추가하고 연결합니다.
3. 구성: 필요한 매개변수 및 설정으로 각 노드를 구성합니다.
4. 실행: 워크플로를 실행하고 결과를 관찰합니다.
5. 플러그인 개발: 사용자 정의 WASM 플러그인을 작성하여 Floneum의 기능을 확장합니다.

내장 플러그인:

Floneum에는 워크플로 생성을 용이하게 하는 다양한 내장 플러그인이 함께 제공됩니다. 주목할 만한 플러그인은 다음과 같습니다.

• Add Embedding: 워크플로에 임베딩을 추가합니다.
• Embedding: 임베딩을 관리합니다.
• Embedding DB: 임베딩을 위한 데이터베이스 기능을 제공합니다.
• Format: 데이터를 포맷합니다.
• Generate Text: 언어 모델을 사용하여 텍스트를 생성합니다.
• Generate Structured Text: 구조화된 텍스트를 생성합니다.
• Search: 검색을 수행합니다.
• Search Engine: 검색 엔진과 통합합니다.
• If Statement: 워크플로에 조건 분기를 만듭니다.
• Contains: 문자열에 특정 하위 문자열이 포함되어 있는지 확인합니다.
• Write To File: 데이터를 파일에 씁니다.
• Read From File: 파일에서 데이터를 읽습니다.
• Run Python: Python 스크립트를 실행합니다.
• Create Browser: 브라우저 인스턴스를 만듭니다.
• Find Node: 워크플로에서 특정 노드를 찾습니다.
• Find Child Node: 지정된 노드의 자식 노드를 찾습니다.
• Click Node: 브라우저 인스턴스에서 노드를 클릭합니다.
• Node Text: 노드에서 텍스트를 검색합니다.
• Type In Node: 노드에 텍스트를 입력합니다.
• Navigate To: 특정 URL로 이동합니다.
• Get Article: URL에서 기사를 검색합니다.
• Read RSS Stream: RSS 피드에서 데이터를 읽습니다.
• Split: 문자열을 여러 부분으로 분할합니다.
• Slice: 문자열의 일부를 추출합니다.
• Join: 여러 문자열을 함께 조인합니다.
• Add To List: 목록에 항목을 추가합니다.
• New List: 새 목록을 만듭니다.
• Length: 목록 또는 문자열의 길이를 결정합니다.
• More Than: 값이 다른 값보다 큰지 확인합니다.
• Less Than: 값이 다른 값보다 작은지 확인합니다.
• Equals: 두 값이 같은지 확인합니다.
• And: 논리적 AND 연산을 수행합니다.
• Or: 논리적 OR 연산을 수행합니다.
• Not: 논리적 NOT 연산을 수행합니다.
• Add: 두 숫자를 더합니다.
• Subtract: 두 숫자를 뺍니다.
• Multiply: 두 숫자를 곱합니다.
• Divide: 두 숫자를 나눕니다.
• Power: 숫자를 거듭제곱합니다.
• Number: 숫자 값을 나타냅니다.

플러그인으로 Floneum을 확장하는 방법?

Floneum은 WASM 플러그인을 통해 기능을 확장하는 것을 지원합니다. 이러한 플러그인은 WebAssembly로 컴파일되는 모든 언어로 작성할 수 있으며 개발자에게 새로운 기능을 추가할 수 있는 유연하고 안전한 방법을 제공합니다. WebAssembly를 사용하면 플러그인이 샌드박스 환경에서 실행되므로 명시적인 권한 없이 시스템 리소스에 액세스할 수 없습니다.

AI 기반 워크플로를 구축하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

Floneum으로 AI 기반 워크플로를 구축하는 가장 좋은 방법은 시각적 인터페이스를 활용하여 사전 구축된 플러그인과 사용자 정의 플러그인을 연결하는 것입니다. 먼저 원하는 결과를 정의한 다음 프로세스를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나눕니다. 사용 가능한 플러그인을 사용하여 데이터 검색, 텍스트 생성 및 데이터 변환과 같은 작업을 처리합니다. 특수한 작업의 경우 사용자 정의 WASM 플러그인을 개발하는 것을 고려해 보십시오. 워크플로를 정기적으로 테스트하고 개선하여 성능과 정확성을 최적화합니다.

Floneum을 사용하면 복잡한 코딩에 얽매이지 않고도 정교한 AI 워크플로를 만들 수 있습니다. 직관적인 디자인과 강력한 플러그인 지원은 AI의 힘을 활용하려는 모든 사람에게 탁월한 선택입니다.