自從2023年生成式AI崛起，我們看到各家的大模型都湧現出來，大家也根據自己的使用習慣和大模型能力，選擇了適合自己的AI小助手
AI很強，但是使用過程中卻發現，很多問題他回答的並不是很好，跟我們日常的生產生活完全結合起來有困難
通常，我們的解決方案是不斷的調整、更換提示詞，結果還是得不到需要的回復
其實，AI並沒有什麽功能問題，而是整合上有問題
Fabric 就是為了解決大模型使用上的問題，可以讓復雜的問題得到更好的回答
計畫簡介
Fabric 是由 Daniel Miessler 開發的開源框架，旨在利用 AI 增強人類能力。該計畫透過將問題拆解成多個元件，並逐一套用 AI，解決了 AI 整合難題。
Fabric 提供了多種功能模式，稱為 Patterns，可以幫助使用者處理日常任務，如提取視訊精華、寫作、學術論文摘要、社交媒體內容創作等。其獨特之處在於使用 Markdown 結構，提高了可讀性和編輯性。此外，Fabric 將在近期從 Python 轉向 Go 語言，以簡化安裝和提高效能。
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工作原理
Fabric 依賴於其核心元件 Mill、Patterns、Stitches和Looms的協同運作。 每個元件在整個AI處理流程中扮演著特定的角色 ，彼此配合以實作高效、靈活的任務處理。
1. Mill
Mill是Fabric的任務分解器，負責將復雜的問題分解為更易於管理的小任務。其工作原理如下：
·輸入分析 ：Mill首先對輸入的任務進行初步分析，確定任務的整體結構和需求。這一步驟通常涉及自然語言處理（NLP）技術，用於理解使用者的意圖和任務內容。
·任務分解 ：在了解任務需求後，Mill將其分解為多個子任務。這個過程類似於計畫管理中的WBS（工作分解結構），將大任務細化為具體的、可操作的小任務。
·模組載入 ：根據任務的具體要求，Mill載入相應的處理模組。這些模組可以是各種AI模型和演算法，能夠處理不同型別的數據和任務。
·任務排程 ：Mill負責將子任務分配給不同的處理模組，確保每個子任務得到及時處理。
2. Patterns
Patterns是定義任務處理步驟和方法的元件。其工作原理如下：
·模式建立 ：使用者或開發者可以建立Patterns，定義AI處理任務的具體步驟。這包括選擇適當的AI模型、設定參數、以及確定數據處理流程。
·模型訓練 ：對於需要訓練的AI模型，Patterns提供訓練數據和訓練方法，確保模型能夠準確完成任務。
·處理執行 ：在任務執行過程中，Patterns根據預先定義的步驟進行處理。每個步驟可能包括數據預處理、特征提取、模型推理等。
·結果輸出 ：完成任務處理後，Patterns生成處理結果，並將結果傳遞給Stitches進行下一步處理。
3. Stitches
Stitches負責將多個Patterns組合成完整的處理流程。其工作原理如下：
·模式連線 ：Stitches將不同的Patterns按順序連線起來，形成一個連續的處理流程。這類似於工作流管理，將各個獨立的處理步驟串聯在一起。
·數據傳遞 ：在Patterns之間，Stitches負責傳遞中間數據，確保每個步驟都能獲取到所需的輸入數據。
·流程控制 ：Stitches還負責控制處理流程的執行順序和邏輯，包括條件判斷和分支處理，確保流程的靈活性和準確性。
·流程最佳化 ：透過分析和最佳化處理流程，Stitches能夠提升整體效率，減少處理時間和資源消耗。
4. Looms
Looms是Fabric的協調和管理元件，負責整體流程的執行和監控。其工作原理如下：
·任務協調 ：Looms負責協調Mill、Patterns和Stitches之間的工作，確保每個元件都能按時完成任務。
·資源管理 ：Looms管理系統資源的分配，包括計算資源、儲存資源和網路資源，確保AI處理任務在資源約束下高效完成。
·即時監控 ：Looms提供即時監控功能，跟蹤任務的執行進度和狀態。使用者可以透過監控界面了解任務的即時情況，並在必要時進行幹預和調整。
·反饋機制 ：Looms還提供反饋機制，根據任務執行結果和使用者反饋，不斷最佳化和改進處理流程和模型，提升AI系統的效能和效果。
透過這些核心元件的緊密合作，Fabric能夠將AI功能高效整合到日常生活和工作中，解決復雜的問題。
Fabric不僅具備強大的處理能力，還具有高度的靈活性和可延伸性，使其能夠適應不同場景和需求。
具體的部署使用，大家在github連結裏看就可以了
計畫連結
https://github.com/danielmiessler/fabric
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