继Ollama之后，Go在AI领域再下一城

AI isn't a thing; it's a magnifier of a thing. And that thing is human creativity.

在AI领域，最火的使用Go开发的项目莫过于Ollama项目了，但近期有一个项目也吸引了Gopher眼球，它就是fabric。叫fabric的项目太多，这个fabric又是一个怎样的项目呢？这里我就为大家简单介绍一下。

danielmiessler/fabric^[1]是一个旨在通过AI增强人类能力的开源框架。该项目由Daniel Miessler（号称Founder of Unsupervised Learning）于2024年1月创建，目前在GitHub上已获得20k+的star。最初该项目是用Python实现的，近期，fabric刚刚完成了从Python到Go的迁移。

自2023年以来，GenAI的出现带来了大量用于完成任务的AI应用。然而，如何将这些强大的AI功能无缝集成到我们的日常生活中，仍是一个挑战。换句话说。AI目前面临的不是能力问题，而是集成问题。fabric项目正是为了解决这一问题而诞生的，它的目标是让每个人都能精细地将AI应用到日常挑战中。

fabric提供了一系列"模式"(Patterns)，这些模式实际上是经过精心设计的AI提示(prompts)。

通过这些模式，用户可以轻松地将AI应用于各种生活和工作场景，例如：

• 提取YouTube视频和播客中最有趣的部分

• 仅凭一个想法就能以自己的风格写出一篇文章

• 总结晦涩的学术论文

• 为一段文字创建完美匹配的AI艺术提示

• 评估内容质量,帮助决定是否值得阅读/观看全文

• 获取冗长乏味内容的摘要

• 解释代码

• 将糟糕的文档转化为可用的文档

• 从任何内容输入创建社交媒体帖子

• ... ...

fabric的核心原理是将问题分解成单独的组件，然后逐一应用AI。

fabric项目采用了一种独特的提示方法，称为"Patterns"（模式）。这些模式与常见的AI提示有以下几个关键区别：

• fabric使用Markdown(通常是一个system.md文件)来构建模式。这样做可以确保最大程度的可读性和可编辑性，并且帮助创建者更容易制作高质量的模式，同时便于其他人深入理解模式的功能，也有利于AI更好地理解和执行指令。

• 指令清晰且结构化。利用Markdown的结构来强调AI应该执行的操作及其顺序这种方法使得AI能更准确地理解和执行所需任务。

这种结构化又不失灵活的方法允许用户针对各种任务创建精确的AI指令，同时保持了足够的适应性以应对不同的使用场景。

迁移到Go实现后，fabric的安装和使用更加方便了。只要你的系统内安装了Go，就可以通过下面命令安装和设置fabric：

$go install github.com/danielmiessler/fabric@latest
$fabric --setup

注：fabric --setup会用来设置一些大模型的key。

fabric的基本用法也很简单：

• 查看选项：fabric -h

• 使用特定模式：pbpaste | fabric --pattern <pattern_name> (该命令含义：读取剪贴板中的内容，然后使用fabric的"summarize"模式对这些内容进行摘要)

• 流式输出：添加 --stream 选项

• 使用自定义模型：使用 -m选项指定模型

fabric是开放的，它允许你创建和使用自定义模式，创建自定义模式仅需在~/.config/fabric/patterns/目录下创建对应的xxx.md文件。

Daniel Miessler还提供了一些工具（app）供fabric集成使用，比如yt^[2]就是一个可以从油管视频提取脚本的工具，将yt与fabric一起使用，便可以实现对脚本信息中核心要点的提取：

$yt https://www.youtube.com/watch?v=lQVcbY52_gY | fabric --pattern extract_wisdom

综上，我们看到拥有20k star的fabric项目提供了一个灵活而强大的框架，让用户能够轻松地将AI集成到日常工作流程中。无论是使用预设模式还是创建自定义模式，fabric都为AI辅助人类创造力提供了广阔的可能性。

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参考资料

[1] 

danielmiessler/fabric: https://github.com/danielmiessler/fabric

yt: https://github.com/danielmiessler/yt

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链接地址: https://m.do.co/c/bff6eed92687