用LLM搭建100个应用：从0到1搭建自己的Windows贾维斯

news2025/1/21 3:01:05

从ChatGPT发布至今，确实所有的应用都值得用大模型重新做一遍。国内外对基底大模型卷了又卷，新生的应用也在模型的迭代过程中，起起伏伏。

但可以坚信的是，AGI的方向和每个时代人们永远在变的不变的需求。

而求外不如求己，生活中的点点滴滴，就是我这个小码农的产品经理，所以也决定开个系列，监督自己，整合下学到的东西给自己留个记录。

第一个应用灵感来源于钢铁侠的Jarvis，喊一声可以帮你做任何事。

例如，我有事情在忙，我没法操作手机和电脑，需要Jarvis帮我用微信哄一哄老婆先。

这时候Jarvis接收到我的信息，解析出操作步骤和内容，执行打开微信，搜索老婆，再输入“老婆，我等等就回来跪榴莲。”并发送，完毕。

当然，说不玄乎点就是一个超级智能体 + 多感知 + 多机互联。

根据上述Jarvis场景，我们拆解详细的技术方案：

  • 智能体：我们有大模型，结合自己写plan，写workflow
  • 多感知：做个电脑应用，支持键盘输入+语音输入
  • 多机互联：自动抓取windows窗体，到特定模块实现交互（这里可能不止是多个系统终端、网页，也可以不断地加入其他新的终端交互形式，但我们暂时以操作windows窗体为目标）

完整项目☞：github.com/metaimagine… ⭐持续更新，欢迎Star⭐

下面我们开始第一部分吧！

语言：Python

ASR：[Sherpa-onnx]

LLM：[Deepseek]

Agent框架：[Agently]

一、 接入ASR

这里使用👉[Sherpa-onnx]，实测用cpu都跑得六六的。

因为我们语音交互，必不可少用到麦克风，我们直奔主题： image.png

1. 安装依赖

pip install sounddevice sherpa_onnx

2. 代码

其中，使用带节点检测的代码： [github.com/k2-fsa/sher…] 也可以直接用我改后的，新建文件microphone_asr.py，填入：

#!/usr/bin/env python3

# Please refer to
# https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/online-paraformer/paraformer-models.html#
# to download pre-trained sherpa
import os.path
import queue
from typing import Generator

import sounddevice as sd
import sys
import logging
import sherpa_onnx

logger = logging.getLogger(__name__)

class AsrHandler:
    def __init__(self, model_path, debug=False):
        self.recognizer = None
        self.sentence_q = queue.Queue()
        self.init_recognizer(model_path)
        self.debug = debug

    def init_recognizer(self, model_path):
        encoder = os.path.join(model_path, "encoder.int8.onnx")
        decoder = os.path.join(model_path, "decoder.int8.onnx")
        tokens = os.path.join(model_path, "tokens.txt")
        self.recognizer = sherpa_onnx.OnlineRecognizer.from_paraformer(
            tokens=tokens,
            encoder=encoder,
            decoder=decoder,
            num_threads=2,
            sample_rate=16000,
            feature_dim=80,
            enable_endpoint_detection=True,
            rule1_min_trailing_silence=2.4,
            rule2_min_trailing_silence=1.2,
            rule3_min_utterance_length=300,  # it essentially disables this rule
        )

    @staticmethod
    def show_devices():
        devices = sd.query_devices()
        if len(devices) == 0:
            logger.info("No microphone devices found")
            sys.exit(0)

        logger.info(devices)
        default_input_device_idx = sd.default.device[0]
        logger.info(f'Use default device: {devices[default_input_device_idx]["name"]}')

    def handle(self) -> Generator:
        logger.info("Microphone Asr Started! Please speak...")

        # The model is using 16 kHz, we use 48 kHz here to demonstrate that
        # sherpa-onnx will do resampling inside.
        sample_rate = 48000
        samples_per_read = int(0.5 * sample_rate)  # 0.1 second = 100 ms

        stream = self.recognizer.create_stream()

        last_result = ""
        segment_id = 0
        try:
            with sd.InputStream(
                channels=1, dtype="float32", samplerate=sample_rate
            ) as s:
                while True:
                    samples, _ = s.read(samples_per_read)  # a blocking read
                    samples = samples.reshape(-1)
                    stream.accept_waveform(sample_rate, samples)
                    while self.recognizer.is_ready(stream):
                        self.recognizer.decode_stream(stream)

                    is_endpoint = self.recognizer.is_endpoint(stream)

                    result = self.recognizer.get_result(stream)

                    if result and (last_result != result):
                        last_result = result
                        if self.debug: logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                    if is_endpoint:
                        if result:
                            if self.debug:logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                            segment_id += 1
                            # generator result
                            yield result

                        self.recognizer.reset(stream)
        except sd.PortAudioError as e:
            logger.exception(f"no input device found: {e}")

if __name__ == "__main__":
    try:
        asr_gen = AsrHandler(model_path="YOUR_MODEL_DIR_PATH").handle()
        for chunk in asr_gen:
            print("ASR Result : ", chunk)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nCaught Ctrl + C. Exiting")

3. 模型下载

模型下载指导： [k2-fsa.github.io/sherpa/onnx…] 实际上，就是里边wget的地址，我直接给其中一个模型地址的： [hub.nuaa.cf/k2-fsa/sher…] 下载后需要双解压(.tar.bz2)，不清楚的可以问LLM。

4. 运行

解压后，把路径填到上述文件的YOUR_MODEL_DIR_PATH中，

运行python microphone_asr.py代码即可。

运行截图

至此，ASR部分大功告成。

二、基于Agently接入大模型

这一部分讲解如何结合LLM + ASR，实现流畅交互。

接入LLM免不了后续的管理，如workflow、长短期记忆等等，那就需要引入个Agent框架，可选方案有llama-index、langchain、Agently。而从易用性、可视化上，后者Agently则比较契合我们，主打一个上手就用。

[Agently官网]

1. 安装

pip install -U Agently

2. 调用大模型

创建agent.py设置环境变量API_KEY \ API_URL \ MODEL，加入以下代码运行之：

import os
import Agently
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

agent_factory = Agently.AgentFactory()
agent_factory \
    .set_settings("current_model", "OpenAI") \
    .set_settings("model.OpenAI.auth", {"api_key": os.environ["API_KEY"]}) \
    .set_settings("model.OpenAI.url", os.environ["API_URL"]) \
    .set_settings("model.OpenAI.options", {"model": os.environ["MODEL"]})

agent = agent_factory.create_agent("agent_id_1", is_debug=True)

agent \
    .input("Hello, how are you?") \
    .start()

显示以下内容，说明调试成功： image.png

关联ASR和LLM

我们需要实现个简单的 [ 麦克风说法 - 大模型显示回复 ] 的流程，就需要将asr从语音转到的文字，作为问题传给LLM大模型，让大模型回复。

在ASR部分我们知道，ASR输出的是个生成器Generator，生成的内容是单句检测出来的文本，调用方法为：

asr_gen = AsrHandler(model_path="YOUR_MODEL_DIR_PATH").handle()
for sentence in asr_gen:
    process(sentence)

那么，对应LLM在Agently框架下，即为：

for sentence in asr_gen:
    agent \
        .input(sentence) \
        .start()

整合后的代码如下：

import os
import Agently
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

#!/usr/bin/env python3

# Please refer to
# https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/online-paraformer/paraformer-models.html#
# to download pre-trained sherpa
import os.path
import queue
from typing import Generator

import sounddevice as sd
import sys
import logging
import sherpa_onnx

logger = logging.getLogger(__name__)

class AsrHandler:
    def __init__(self, model_path, debug=False):
        self.recognizer = None
        self.sentence_q = queue.Queue()
        self.init_recognizer(model_path)
        self.debug = debug

    def init_recognizer(self, model_path):
        encoder = os.path.join(model_path, "encoder.int8.onnx")
        decoder = os.path.join(model_path, "decoder.int8.onnx")
        tokens = os.path.join(model_path, "tokens.txt")
        self.recognizer = sherpa_onnx.OnlineRecognizer.from_paraformer(
            tokens=tokens,
            encoder=encoder,
            decoder=decoder,
            num_threads=2,
            sample_rate=16000,
            feature_dim=80,
            enable_endpoint_detection=True,
            rule1_min_trailing_silence=2.4,
            rule2_min_trailing_silence=1.2,
            rule3_min_utterance_length=300,  # it essentially disables this rule
        )

    @staticmethod
    def show_devices():
        devices = sd.query_devices()
        if len(devices) == 0:
            logger.info("No microphone devices found")
            sys.exit(0)

        logger.info(devices)
        default_input_device_idx = sd.default.device[0]
        logger.info(f'Use default device: {devices[default_input_device_idx]["name"]}')

    def handle(self) -> Generator:
        logger.info("Microphone Asr Started! Please speak...")

        # The model is using 16 kHz, we use 48 kHz here to demonstrate that
        # sherpa-onnx will do resampling inside.
        sample_rate = 48000
        samples_per_read = int(0.5 * sample_rate)  # 0.1 second = 100 ms

        stream = self.recognizer.create_stream()

        last_result = ""
        segment_id = 0
        try:
            with sd.InputStream(
                channels=1, dtype="float32", samplerate=sample_rate
            ) as s:
                while True:
                    samples, _ = s.read(samples_per_read)  # a blocking read
                    samples = samples.reshape(-1)
                    stream.accept_waveform(sample_rate, samples)
                    while self.recognizer.is_ready(stream):
                        self.recognizer.decode_stream(stream)

                    is_endpoint = self.recognizer.is_endpoint(stream)

                    result = self.recognizer.get_result(stream)

                    if result and (last_result != result):
                        last_result = result
                        if self.debug: logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                    if is_endpoint:
                        if result:
                            if self.debug:logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                            segment_id += 1
                            # generator result
                            yield result

                        self.recognizer.reset(stream)
        except sd.PortAudioError as e:
            logger.exception(f"no input device found: {e}")

if __name__ == "__main__":
    agent_factory = Agently.AgentFactory()
    agent_factory \
        .set_settings("current_model", "OpenAI") \
        .set_settings("model.OpenAI.auth", {"api_key": os.environ["API_KEY"]}) \
        .set_settings("model.OpenAI.url", os.environ["API_URL"]) \
        .set_settings("model.OpenAI.options", {"model": os.environ["MODEL"]})

    agent = agent_factory.create_agent("agent_id_1", is_debug=True)

    try:
        asr_gen = AsrHandler(model_path=".models/asr/sherpa/sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en").handle()
        for sentence in asr_gen:
            agent \
                .input(sentence) \
                .start()
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nCaught Ctrl + C. Exiting")

三、结束

本文讲述了实现windows上Jarvis的简单技术方案，同时完成了ASR和LLM的接入，实现了二者的丝滑交互。

下一篇将会进入交互模块，如何展示Agent的强大功能，如何实现窗体交互。

在这里插入图片描述

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

在这里插入图片描述

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

在这里插入图片描述

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

在这里插入图片描述

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3：svgicon的使用的整体步骤

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1：在src下创建icons文件放入svg文件的icon，并切创建index.js, 来处理icon 主要创建：1：src/icons/svg/svg格式icon 2：src/icons/index.js 2：src/icons/index.js 写入代码如下（注释比较明确&#…
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