Self_Agent 宁宁小助理

介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1wW421w7Ue/

程序主体框架使用flask作为前后端链接，对话记忆存储使用SQLite轻量存储，代理内部使用LangChain作为处理框架，梳理用户请求、分发对应处理工具、定制执行逻辑，语音处理使用Whisper、GPT_SOVITS，画图使用StableDiffusion模型等。

整体架构图

整体思路

程序的整体思路是仿照电影剧本，设计出不同用户请求下需要执行的定制逻辑，智能体本身判断、分发，内置大模型作为剧本之外的补充和细节部分的优化

基本流程

->前端读取音频信息
->flask服务端
->whsiper转化成文本
->agent梳理用户请求并分发
->agent-tool定制化处理逻辑
->agent总结并输出最终结果
->GPT_SOVITS文本转为音频信息
->前端直接播放音频文件

使用说明

Agent使用的文本转语音tts模型和语音转文本whisper模型的推理比较耗计算资源和内存，不推荐无GPU电脑使用。如果不想使用tts模型，可以自行在routes类中修改。

使用流程

python版本需要为3.10

1. 下载程序

git clone git@github.com:viking-man/self_agent.git

2. 下载必备程序

   1. ffmpeg

3. 配置本地文件：app/agent_openai/custom_config.py

配置项	配置解释	示例	网址
RAPID_API_KEY	Google搜索用到的rapid-api-key	"3b5dd7d5f5mshd78f146dc498a60p143d49jsn07023d199"	https://rapidapi.com/UnlimitedAPI/api/google-web-search1
STABLE_DIFFUSION_MODEL_PATH	本地下载的stable-diffusion模型文件路径	"G:\data\stablediffusion\models\dream\ghostmix_v20Bakedvae.safetensors"	https://civitai.com/models
MUSIC_DIRECTORY	Spotify音乐存储路径	"E:\music\spotify\songs"
SPOTIFY_CLIENT_ID	Spotify-APP的client_id	"55ed24ee34534fe48d1"	https://developer.spotify.com/dashboard
SPOTIFY_CLIENT_SECRET	Spotify-APP的client_secret	"55ed24ee34534fe48d1"	https://developer.spotify.com/dashboard
ENABLE_SOVITS	是否使用GPT_SOVITS的TTS工具，具体使用情况查询后面的github地址	True	https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
BERT_PATH	GPT_SOVITS相关	/GPT-SoVITS/GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-roberta-wwm-ext-large	https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
CNHUBERT_BASE_PATH	GPT_SOVITS相关	/pretrained_models/cnhubert_base_path	https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
GPT_MODEL_PATH	GPT_SOVITS相关	/GPT-SoVITS/GPT_weights/ningning-e15.ckpt	https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
SOVITS_MODEL_PATH	GPT_SOVITS相关	/GPT-SoVITS/SoVITS_weights/ningning_e8_s80.pth	https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
EXAMPLE_WAV	GPT_SOVITS相关	/GPT_SoVITS/prepare_datasets/stage.wav_1266880_1398080.wav
EXAMPLE_TEXT	GPT_SOVITS相关	我爱大自然，我爱人间一切美好的东西
EXAMPLE_TEXT_LANG	GPT_SOVITS相关	all_zh

GPT_SOVITS模型下载地址：https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main

4. 初始化项目虚拟环境

  python -m venv venv
  . venv/bin/activate

windows用户在使用python -m venv venv创建虚拟环境后，通过命令cd venv/Scripts/到Scripts目录，直接使用activate命令激活创建的虚拟环境

5. 安装对应python包 pip install \external\package\GPT_SoVITS-1.0.tar.gz 安装GPT_SOVITS引用包

   pip install -r requirements.txt

6. 初始化对应数据库

   flask db init
   flask db migrate
   flask db upgrade
   

7. 配置本地参数

8. 运行启动

   flask run

9. 网页打开环境运行地址

127.0.0.1:5000

注意事项

1. .flaskenv中的OPENAI_API_KEY需要换成你自己的openai_api_key，这个可能不好用，建议直接export OPENAI_API_KEY=your_api_key
2. chatgpt_proxy中需要填写你自己的openai_api_key
3. whsiper第一次使用会默认下载medium的模型，大概1.3G，需要等待；如果觉得转换效果不好或者响应太慢，可以到WhisperModel.py文件中将medium换成small或者large