[Open Source] AI開發倒數計時！Sim.ai助你快速上手，打造AI Agent工作流！

台灣AI開發者必看：Sim.ai讓你輕鬆打造AI Agent工作流！初學者也能快速上手！

在這個AI浪潮席捲全球的時代，你是否也想打造屬於自己的AI應用，卻苦於複雜的程式碼和繁瑣的部署流程？ 今天要介紹一個超棒的工具——Sim.ai，它能讓你用視覺化的方式，輕鬆建立和部署AI Agent工作流，即使是AI初學者也能快速上手！

什麼是Sim.ai？

Sim.ai 是一個讓你用「拖拉拽」的方式，像在畫流程圖一樣設計AI Agent工作流程的平台。你可以把各種AI模型、工具和資料庫串聯起來，打造出能自動執行各種任務的AI Agent。 想像一下，你可以用Sim.ai 打造一個：

• 自動客服機器人：能根據客戶的問題，從你的產品知識庫中找到答案並回覆。
• 內容生成器：能根據你的指令，自動生成文章、圖片或影片。
• 資料分析師：能自動從各種資料來源收集資料，進行分析並生成報告。

一切變得如此簡單，不再需要埋首苦幹於複雜的程式碼！

Sim.ai 的核心優勢：

1. 視覺化工作流設計： 告別複雜的程式碼，用直觀的介面設計AI Agent流程。
2. 強大的 Copilot 輔助： Copilot就像你的AI助手，能自動生成節點、修正錯誤，並根據你的自然語言指令迭代流程。
3. 無縫整合向量資料庫： 將你的文件上傳到向量資料庫，讓AI Agent能根據你的特定內容回答問題。
4. 快速部署： 設計完成後，一鍵部署你的AI Agent，立即開始使用。
5. 支援多種部署方式： 無論是雲端託管、本地部署，還是Docker容器，Sim.ai都能滿足你的需求。
6. 開源與社群支持： Sim.ai是一個開源專案，擁有活躍的社群，你可以從社群中獲得幫助和靈感。

為什麼Sim.ai適合台灣的AI開發者？

• 降低AI開發門檻： Sim.ai的視覺化介面和Copilot輔助功能，讓AI開發變得更加容易，即使是初學者也能快速上手。
• 加速AI應用開發： 用Sim.ai 快速建立和部署AI Agent，縮短開發週期，更快推出產品。
• 提高AI應用靈活性： Sim.ai支援多種AI模型、工具和資料庫，你可以根據需求自由組合，打造出最適合你的AI應用。
• 本地部署選項： 對於注重資料安全和隱私的台灣企業，Sim.ai提供本地部署選項，讓你完全掌控資料。
• 社群支援： 透過 Discord (https://discord.gg/Hr4UWYEcTT)與 Sim.ai 的社群交流，獲得技術支援與靈感。

開始使用Sim.ai：

Sim.ai提供了多種方式讓你開始使用，選擇最適合你的方式：

1. 雲端託管 (Cloud-hosted):

• 網址：https://sim.ai
• 優點： 最簡單快速的方式，無需任何設定，直接在瀏覽器中使用。
• 適合對象： 想要快速體驗Sim.ai 功能的初學者。

2. 本地部署 (Self-hosted):

如果你希望擁有更高的控制權，或者需要在本地環境中使用Sim.ai，可以選擇本地部署。 Sim.ai 提供了多種本地部署方式：

• NPM Package:
  • 指令： npx simstudio
  • 優點： 簡單快捷，適合熟悉Node.js 的開發者。
  • 注意： 需要先安裝 Docker 並確保其正在運行。
• Docker Compose:
  • 步驟：
    1. 複製專案：`git clone https://github.com/simstudioai/sim.git`
    2. 進入專案目錄：cd sim
    3. 啟動 Sim.ai：docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
  • 優點： 方便管理，適合在生產環境中使用。
  • 網址： http://localhost:3000/
• Dev Containers:
  • 步驟：
    1. 在 VS Code 中安裝 Remote – Containers 擴充功能。
    2. 開啟專案，並點擊 “Reopen in Container”。
    3. 在終端機中執行 bun run dev:full。
  • 優點： 提供一致的開發環境，避免環境設定問題。
• Manual Setup:
  • 需求：
    • Bun runtime
    • Node.js v20+
    • PostgreSQL 12+ with pgvector extension
  • 步驟：
    1. 複製並安裝依賴：

    git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
    cd sim
    bun install
    

    1. 設定 PostgreSQL 與 pgvector。
    2. 設定環境變數。
    3. 設定資料庫。
    4. 啟動開發伺服器。
  • 優點： 最靈活的方式，可以完全掌控Sim.ai 的各個方面。

  • 注意： 需要對技術細節有較深入的了解。

實作範例：打造一個簡單的問答機器人

為了讓你更了解Sim.ai 的使用方式，我們來打造一個簡單的問答機器人，它可以根據你提供的文件回答問題。

1. 建立一個新的工作流： 在Sim.ai 介面中，點擊 “Create New Workflow” 按鈕，建立一個新的工作流。
2. 新增一個 “Document Loader” 節點： 從節點列表中，找到 “Document Loader” 節點，並拖拉到工作流畫布中。 這個節點負責載入你的文件。
3. 設定 “Document Loader” 節點： 在節點設定中，選擇你要載入的文件。 你可以上傳本地文件，也可以從網址載入。
4. 新增一個 “Text Splitter” 節點： 從節點列表中，找到 “Text Splitter” 節點，並拖拉到工作流畫布中。 這個節點負責將文件分割成小的文本塊，方便後續處理。
5. 連接 “Document Loader” 和 “Text Splitter” 節點： 將 “Document Loader” 節點的輸出連接到 “Text Splitter” 節點的輸入。
6. 新增一個 “Embedding” 節點： 從節點列表中，找到 “Embedding” 節點，並拖拉到工作流畫布中。 這個節點負責將文本塊轉換成向量嵌入，方便進行語義搜索。
7. 設定 “Embedding” 節點： 選擇你要使用的嵌入模型。 Sim.ai 支援多種嵌入模型，例如 OpenAI 的 “text-embedding-ada-002″。
8. 連接 “Text Splitter” 和 “Embedding” 節點： 將 “Text Splitter” 節點的輸出連接到 “Embedding” 節點的輸入。
9. 新增一個 “Vector Store” 節點： 從節點列表中，找到 “Vector Store” 節點，並拖拉到工作流畫布中。 這個節點負責儲存向量嵌入，方便進行快速搜索。
10. 設定 “Vector Store” 節點： 選擇你要使用的向量資料庫。 Sim.ai 支援多種向量資料庫，例如 Pinecone 和 Chroma。
11. 連接 “Embedding” 和 “Vector Store” 節點： 將 “Embedding” 節點的輸出連接到 “Vector Store” 節點的輸入。
12. 新增一個 “Question Answering” 節點： 從節點列表中，找到 “Question Answering” 節點，並拖拉到工作流畫布中。 這個節點負責根據你的問題，從向量資料庫中找到答案。
13. 設定 “Question Answering” 節點： 選擇你要使用的語言模型。 Sim.ai 支援多種語言模型，例如 OpenAI 的 “gpt-3.5-turbo”。
14. 連接 “Vector Store” 和 “Question Answering” 節點： 將 “Vector Store” 節點的輸出連接到 “Question Answering” 節點的輸入。
15. 新增一個 “Output” 節點： 從節點列表中，找到 “Output” 節點，並拖拉到工作流畫布中。 這個節點負責顯示答案。
16. 連接 “Question Answering” 和 “Output” 節點： 將 “Question Answering” 節點的輸出連接到 “Output” 節點的輸入。
17. 測試你的問答機器人： 在Sim.ai 介面中，輸入你的問題，點擊 “Run” 按鈕，看看你的問答機器人是否能正確回答問題。

常見問題與排除指南：

• Ollama 模型無法在下拉選單中顯示 (Docker): 如果你在 Docker 中運行 Sim.ai，並在主機上運行 Ollama，請將 OLLAMA_URL 從 localhost 改為 host.docker.internal。
• 資料庫連線問題: 確保 PostgreSQL 安裝了 pgvector 擴充功能。 使用 Docker 時，請等待資料庫準備就緒後再執行遷移。
• 連接埠衝突: 如果連接埠 3000, 3002 或 5432 已被使用，請設定替代連接埠。

進階應用：

除了問答機器人，Sim.ai 還有許多其他的應用場景：

• 自動化內容生成： 利用 AI 模型自動生成文章、圖片和影片。
• 智能客服： 打造能理解客戶意圖並提供個性化服務的 AI 客服機器人。
• 資料分析： 自動從各種資料來源收集資料，進行分析並生成報告。
• 金融科技： 運用AI進行詐欺偵測、風險評估和投資建議。

成為Sim.ai社群的一員

Sim.ai不僅僅是一個工具，更是一個充滿活力的社群。加入他們的 Discord 頻道 (https://discord.gg/Hr4UWYEcTT)，與其他開發者交流心得、分享經驗，一起學習成長。

總結：

Sim.ai 是一個強大而易用的AI Agent工作流平台，能幫助台灣的AI開發者快速打造各種AI應用。 無論你是AI 初學者還是資深專家，都能從Sim.ai 中受益。 趕快加入Sim.ai 的行列，一起探索AI 的無限可能吧！

參考閱讀

https://github.com/simstudioai/sim