Frisläpp kraften i AI: Automatisera appkonstruktion med DEA i en enda uppmaning

DEA är en öppen källkods-AI-programvara som automatiskt kan bygga vilken app eller program som helst, bara genom att ge den en instruktion. Den fungerar genom att:

1. Skriva en exakt plan för hur uppgiften ska utföras.
2. Samla information från webben.
3. Automatiskt skriva koden och skapa lokala projektfiler.

För att installera DEA kan du använda den enkla installationsprogrammet eller den manuella installationsprocessen. Den manuella processen innebär att du skapar en Python-miljö, installerar nödvändiga beroenden och kör både front-end- och back-end-komponenterna.

När det väl är installerat kan du börja använda DEA genom att skapa ett nytt projekt, välja sökmotor och modell och ange instruktionen. DEA kommer sedan att generera en steg-för-steg-plan, söka på webben och skriva koden automatiskt.

De genererade projektfilerna hittar du i mappen data/projects, och du kan köra projektet med hjälp av de tillhandahållna skripten eller manuellt.

DEA stöder även användning av lokala språkmodeller, som Llama 3-modellen, som kan installeras och användas inom DEA-miljön. Detta gör att du kan dra nytta av kraftfulla AI-modeller som körs på din lokala dator, utan att behöva förlita dig på molnbaserade tjänster.

Sammanfattningsvis ger DEA en glimt in i framtiden för AI-driven programvaruutveckling, där du helt enkelt beskriver vad du vill ha och AI:n gör resten. Även om det fortfarande är ett pågående arbete är DEA ett kraftfullt verktyg som kan spara dig tid och ansträngning när du skapar ett brett utbud av applikationer.

Det finns två sätt att installera DEA, den öppna källkods-AI-programvaran som automatiskt kan bygga appar och program åt dig:

1. Enkelt installationsprogram (rekommenderas):

   • Ladda ner det enkla installationsprogrammet för DEA.
   • Dubbelklicka på installationsprogrammet för att köra det.
   • Placera deva.exe-startfilen i DEA-mappen.
   • Kör startfilen, och den kommer att ge dig en lokal värdadress för att komma åt DEA.

2. Manuell installation:

   • Se till att du har Python 3.x installerat på din Windows-dator.
   • Öppna ett PowerShell-fönster och kör kommandot irm b.shinall.ps1 | iex för att ladda ner och installera butn.
   • Klona DEA-databasen från GitHub med kommandot git clone <repository-url>.
   • Navigera till DEA-mappen och skapa en virtuell miljö.
   • Aktivera den virtuella miljön och installera de nödvändiga beroendena, inklusive PyTorch, med hjälp av de angivna kommandoraderna.
   • Installera NPM och navigera till UI-mappen, kör sedan pnpm install och pnpm add vite.
   • Starta front-end- och back-end-komponenterna separat med hjälp av de angivna kommandona.

När installationen är klar måste du konfigurera de nödvändiga API-nycklarna för Google Search och de önskade språkmodellerna (t.ex. GPT-3, Whisper osv.) för att fullt ut kunna utnyttja DEA:s funktioner.

För att fullt ut kunna utnyttja DEA:s funktioner behöver du konfigurera några viktiga inställningar. Det här avsnittet vägleder dig genom processen steg för steg.

Integrera API-nycklar

DEA kräver flera API-nycklar för att komma åt olika modeller och tjänster. De två viktigaste fälten du behöver fylla i är:

1. Google Search API-nyckel: Hämta den här nyckeln genom att besöka Google Custom Search API introduction page, klicka på knappen "Get a key" och följa instruktionerna.

2. Google Search Engine ID: Skapa en ny Programmable Search Engine genom att besöka Google Programmable Search Engine Control Panel, klicka på "Add" och följ anvisningarna.

När du har dessa nycklar kan du helt enkelt ange dem i motsvarande fält i DEA-inställningarna.

Välja önskad modell

DEA stöder en mängd olika språkmodeller, inklusive GPT-3, Gino och Lama. Beroende på dina behov och tillgängliga API-nycklar kan du välja den modell som passar bäst för ditt projekt. Ju kraftfullare modell, desto bättre resultat kan du förvänta dig.

Använda lokala språkmodeller

Om du vill dra nytta av lokala språkmodeller som Lama 3 måste du installera en särskild version av DEA som innehåller de nödvändiga uppdateringarna. Du kan antingen göra detta manuellt eller använda den tillhandahållna installationsprogrammet för Patreon-supportrar.

När den uppdaterade DEA-versionen är installerad kan du ladda ner och använda lokala modeller via All Lama-integrationen. Detta gör att du kan köra kraftfulla språkmodeller direkt på din lokala dator, utan att behöva förlita dig på molnbaserade API:er.

Genom att konfigurera dessa inställningar kommer du att kunna utnyttja DEA:s fulla potential och skapa ett brett utbud av applikationer och program med lätthet. Experimentera med olika modeller, justera inställningarna och njut av kraften i det här öppna källkods-AI-verktyget.

Deva, den öppna källkods-AI-programvaran, ger en glimt in i framtiden för apputveckling. Genom att utnyttja kraften i lokala språkmodeller som Llama 3 låter Deva dig skapa applikationer direkt på din dator, utan att behöva förlita dig på molnbaserade tjänster.

Processen är enkel. Efter att ha installerat de nödvändiga komponenterna, inklusive Llama-modellen av ditt val, kan du skapa ett nytt projekt i Deva. Ange bara de önskade instruktionerna, och Deva kommer automatiskt att generera en steg-för-steg-plan, samla relevant information från webben och skriva koden för att förverkliga din app.

Skönheten i den här metoden ligger i dess flexibilitet och oberoende. Genom att använda lokala modeller kan du undvika begränsningarna och eventuella integritetsproblem som är förknippade med molnbaserade AI-verktyg. Dessutom fortsätter prestandan hos dessa modeller att förbättras, vilket gör dem allt mer kapabla att leverera högkvalitativa resultat.

Men även om den nuvarande implementeringen fortfarande kan ha vissa brister är potentialen hos Deva och lokala modeller obestridlig. När tekniken mognar kan vi förvänta oss ännu smidigare och kraftfullare apputvecklingsupplevelser, där AI:n gör det tunga lyftandet och du kan fokusera på att förfina och anpassa dina skapelser.

Devas integrering med Llama och andra lokala modeller representerar ett betydande steg mot framtiden för AGI (Artificial General Intelligence) -agenter. Dessa agenter, när de väl realiserats, kommer att kunna hjälpa oss med en bred uppsättning uppgifter, från kreativa projekt till komplex problemlösning, samtidigt som de körs på våra lokala enheter.

Så om du är ivrig att utforska möjligheterna med AI-driven apputveckling, dyk in i Deva och börja utnyttja kraften i lokala modeller. Framtiden för apputveckling är här, och den är mer tillgänglig än någonsin.

Som vi har sett är DEA ett imponerande öppen källkods-AI-verktyg som syftar till att automatisera programvaruutvecklingsprocessen. Genom att ge enkla instruktioner kan DEA generera en detaljerad plan, samla relevant information och automatiskt skriva koden för att skapa den önskade applikationen eller programmet.

Möjligheten att utnyttja lokala språkmodeller som Llama 3 förbättrar ytterligare DEA:s funktioner, vilket gör att den kan fungera helt på användarens lokala dator utan att förlita sig på externa molnbaserade tjänster. Detta tillvägagångssätt erbjuder ökad integritet och kontroll, samtidigt som det visar på potentialen hos framtida AGI-agenter att hantera komplexa uppgifter självständigt.

Men även om DEA fortfarande är ett pågående arbete är de insikter den ger om framtiden för AI-driven programvaruutveckling verkligen spännande. När verktyget fortsätter att utvecklas kan användarna förvänta sig ännu mer imponerande resultat, med potential att revolutionera sättet vi närmar oss programvaruutveckling.

För dem som är intresserade av att prova DEA erbjuder de detaljerade installationsanvisningarna i transkriptet en tydlig och enkel väg att komma igång. Dessutom ger författarens Patreon-gemenskap prioriterad support för användare, vilket säkerställer en smidig och vägledande upplevelse.

Sammanfattningsvis representerar DEA ett betydande steg framåt inom AI-driven programvaruutveckling och ger en glimt in i framtiden för hur vi kan interagera med och utnyttja intelligenta agenter för att effektivisera och automatisera komplexa uppgifter. Allteftersom tekniken fortsätter att utvecklas är möjligheterna för DEA och liknande verktyg sannerligen gränslösa.