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https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow.git
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bug fix: wechat-py
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c3eef25af3
commit
7534c520f7
@ -65,7 +65,7 @@ wiseflow自2024年6月底发布 V0.3.0版本来受到了开源社区的广泛关
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🌹 点赞、fork是好习惯 🌹
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**windows 用户请提前下载 git bash 工具，并在 bash 中执行如下命令** [bash下载链接](https://git-scm.com/downloads/win)
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**windows 用户请提前下载 git bash 工具，并在 bash 中执行如下命令 [bash下载链接](https://git-scm.com/downloads/win)**
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```bash
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git clone https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow.git
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@ -90,6 +90,10 @@ wiseflow 0.3.x版本使用 pocketbase 作为数据库，你当然也可以手动
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🌟 **这里与之前版本不同**，V0.3.5开始需要把 .env 放置在 [core](./core) 文件夹中。
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**windows 用户可以参考 core文件夹下的 windows.env windows_run.py 文件，执行 windows_run.py 脚本**
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感谢 @c469591 贡献的 windows 下原生启动脚本
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#### 3.1 大模型相关配置
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wiseflow 是 LLM 原生应用，请务必保证为程序提供稳定的 LLM 服务。
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@ -41,7 +41,7 @@ At this stage, **submitting test results is equivalent to submitting project cod
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🌟**V0.3.x Roadmap**
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- ~~Attempt to support WeChat Official Account subscription without wxbot (V0.3.7);~~
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- ~~Attempt to support WeChat Official Account subscription without wxbot (V0.3.7);Done~~
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- Introduce support for RSS feeds and search engines (V0.3.8);
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- Attempt partial support for social platforms (V0.3.9).
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@ -91,6 +91,10 @@ For details, please refer to [pb/README.md](/pb/README.md)
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🌟 **This is different from previous versions** - starting from V0.3.5, the .env file needs to be placed in the [core](./core) folder.
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**Windows users can refer to the windows.env and windows_run.py files in the core folder and execute the windows_run.py script**
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Thanks to @c469591 for contributing the native Windows startup script
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#### 3.1 Large Language Model Configuration
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Wiseflow is a LLM native application, so please ensure you provide stable LLM service for the program.
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@ -41,7 +41,7 @@ https://github.com/user-attachments/assets/fc328977-2366-4271-9909-a89d9e34a07b
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🌟**V0.3.x プラン**
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- ~~WeChat公式アカウントのwxbotなしでの購読をサポートする（V0.3.7）；~~
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- ~~WeChat公式アカウントのwxbotなしでの購読をサポートする（V0.3.7）；done~~
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- RSS情報源と検索エンジンのサポートを導入する（V0.3.8）;
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- 部分的なソーシャルプラットフォームのサポートを試みる（V0.3.9）。
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@ -91,6 +91,10 @@ Wiseflow 0.3.xはデータベースとしてpocketbaseを使用しています
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🌟 **これは以前のバージョンとは異なります** - V0.3.5以降、.envファイルは[core](./core)フォルダに配置する必要があります。
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**Windowsユーザーはcoreフォルダ内のwindows.envとwindows_run.pyファイルを参照し、windows_run.pyスクリプトを実行してください**
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@c469591によるWindows用ネイティブ起動スクリプトの貢献に感謝いたします
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#### 3.1 大規模言語モデルの設定
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Wiseflowは LLMネイティブアプリケーションですので、プログラムに安定したLLMサービスを提供するようにしてください。
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README_KR.md
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README_KR.md
@ -41,7 +41,7 @@ https://github.com/user-attachments/assets/fc328977-2366-4271-9909-a89d9e34a07b
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🌟**V0.3.x 계획**
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- ~~WeChat 공개 계정 wxbot 없이 구독 지원 (V0.3.7);~~
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- ~~WeChat 공개 계정 wxbot 없이 구독 지원 (V0.3.7); Done ~~
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- RSS 정보 소스 및 검색 엔진 지원 도입 (V0.3.8);
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- 일부 사회적 플랫폼 지원 시도 (V0.3.9).
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@ -52,8 +52,8 @@ wiseflow는 2024년 6월 말 V0.3.0 버전 출시 이후 오픈소스 커뮤니
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그러나 우리는 일부 관심 있는 분들이 wiseflow의 기능 위치에 대해 일부 이해 오류가 있음을 알게 되었습니다. 아래 표는 전통적인 크롤러 도구, AI 검색, 지식 베이스(RAG) 프로젝트와의 비교를 통해 wiseflow 제품의 최신 위치에 대한 우리의 생각을 나타냅니다.
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| | **수석 정보 책임자 (Wiseflow)**와의 비교 설명 |
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| | **수석 정보 책임자 (Wiseflow)**와의 비교 설명 |
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| **크롤러 도구** | 먼저, wiseflow는 크롤러 도구를 기반으로 한 프로젝트이지만, 전통적인 크롤러 도구는 정보 추출을 위해 명시적인 Xpath 등의 정보를 수동으로 제공해야 합니다... 이는 일반 사용자를 막을 뿐만 아니라 범용성도 없습니다. 다양한 웹사이트(기존 웹사이트 업그레이드 후 포함)에 대해 수동으로 재분석하고 프로그램을 업데이트해야 합니다. wiseflow는 LLM을 사용하여 웹 페이지의 분석과 추출을 자동화하는 데 주력하고 있으며, 사용자는 프로그램에 자신의 관심사를 알리기만 하면 됩니다. Crawl4ai를 예로 들어 비교하자면, Crawl4ai는 LLM을 사용하여 정보를 추출하는 크롤러이고, wiseflow는 크롤러 도구를 사용하는 LLM 정보 추출기입니다. |
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| **AI 검색** | AI 검색의 주요 응용 시나리오는 **구체적인 문제의 즉각적인 질문 및 답변**입니다. 예: "XX 회사의 창립자는 누구인가", "xx 브랜드의 xx 제품은 어디서 구매할 수 있는가". 사용자는 **하나의 답변**을 원합니다. wiseflow의 주요 응용 시나리오는 **특정 측면의 정보 지속적 수집**입니다. 예: XX 회사의 관련 정보 추적, XX 브랜드의 시장 행동 지속 추적 등. 이러한 시나리오에서 사용자는 관심사 (특정 회사, 특정 브랜드) 및 신뢰할 수 있는 소스 (사이트 URL 등)를 제공할 수 있지만, 구체적인 검색 질문을 제시할 수 없습니다. 사용자는 **일련의 관련 정보**를 원합니다. |
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| **지식 베이스 (RAG) 프로젝트** | 지식 베이스 (RAG) 프로젝트는 일반적으로 기존 정보를 기반으로 한 하류 작업을 기반으로 하며, 일반적으로 개인 지식 (예: 기업 내 운영 매뉴얼, 제품 매뉴얼, 정부 부서의 문서 등)을 대상으로 합니다. wiseflow는 현재 하류 작업을 통합하지 않으며, 인터넷상의 공개 정보를 대상으로 합니다. "에이전트"의 관점에서 볼 때, 둘은 서로 다른 목적으로 구축된 에이전트입니다. RAG 프로젝트는 "내부 지식 보조 에이전트"이며, wiseflow는 "외부 정보 수집 에이전트"입니다. |
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@ -91,6 +91,10 @@ Wiseflow 0.3.x는 데이터베이스로 pocketbase를 사용합니다. pocketbas
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🌟 **이전 버전과 다릅니다** - V0.3.5부터 .env 파일은 [core](./core) 폴더에 위치해야 합니다.
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**windows 사용자는 core 폴더의 windows.env와 windows_run.py 파일을 참조하여 windows_run.py 스크립트를 실행할 수 있습니다**
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@c469591님이 기여해 주신 windows용 네이티브 실행 스크립트에 감사드립니다
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#### 3.1 대규모 언어 모델 구성
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Wiseflow는 LLM 네이티브 애플리케이션이므로 프로그램에 안정적인 LLM 서비스를 제공하도록 해주세요.
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@ -71,7 +71,7 @@ async def get_public_msg(websocket_uri):
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while True:
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response = await websocket.recv()
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datas = json.loads(response)
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todo_urls = set()
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for data in datas["data"]:
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if "StrTalker" not in data or "Content" not in data:
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wiseflow_logger.warning(f"invalid data:\n{data}")
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@ -80,7 +80,7 @@ async def get_public_msg(websocket_uri):
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items = item_pattern.findall(data["Content"])
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# Iterate through all < item > content, extracting < url > and < summary >
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todo_urls = set()
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for item in items:
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url_match = url_pattern.search(item)
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url = url_match.group(1) if url_match else None
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@ -95,7 +95,8 @@ async def get_public_msg(websocket_uri):
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# summary_match = summary_pattern.search(item)
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# addition = summary_match.group(1) if summary_match else None
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todo_urls.add(url)
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await main_process(todo_urls)
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if todo_urls:
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await main_process(todo_urls)
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except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e:
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wiseflow_logger.error(f"Connection closed with exception: {e}")
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reconnect_attempts += 1
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