MM-REACT 开源项目教程

1. 项目目录结构及介绍

MM-REACT/
├── README.md             # 项目说明文件
├── mm_react_core/         # 核心模块，包含MM-REACT的主要逻辑
│   ├── prompt_engine.py   # 提示引擎，用于处理文本提示
│   ├── vision_experts/    # 视觉专家模块，封装了不同的视觉任务模型
│   └── ...                # 其他相关文件和模块
├── demo/                 # 示例脚本和数据
│   ├── sample_input/      # 输入样本，如图像路径等
│   └── run_demo.py        # 演示脚本，调用MM-REACT进行多模态推理
├── config.yaml           # 配置文件，包含系统参数和连接设置
└── requirements.txt       # 依赖包列表，安装项目所需库

MM-REACT项目包含了核心模块mm_react_core，其中的prompt_engine.py负责处理文本提示，vision_experts目录下是不同类型的视觉专家，它们分别负责特定的视觉任务。demo目录提供了运行示例，以及一个配置文件config.yaml来存储系统的设置，而requirements.txt列出了项目所有必要的Python库。

2. 项目启动文件介绍

主要的启动文件是位于demo目录下的run_demo.py。这个脚本演示了如何使用MM-REACT进行多模态推理和行动。以下是一个简单的概述：

# 导入所需的库和模块
from mm_react_core import PromptEngine, VisionExperts
import config

# 初始化提示引擎和视觉专家
prompt_engine = PromptEngine(config)
vision_experts = VisionExperts(config)

# 使用文件路径作为输入
image_path = "demo/sample_input/image.jpg"

# 运行MM-REACT
response = prompt_engine.run_mm_react(image_path, vision_experts)

# 输出结果
print(response)

在实际使用中，你需要替换image_path为你自己的图像路径，并可能根据需要调整config对象的配置。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml文件包含了MM-REACT运行时的关键参数，例如API密钥、模型版本、视觉专家设置等。以下是配置文件的基本结构：

chatbot:
  api_key: 'your_chatbot_api_key'          # ChatGPT或类似服务的API密钥
  endpoint: 'https://api.example.com'      # API端点 URL

vision:
  experts:                                # 视觉专家配置
    - name: celeb_recognition             # 名字识别专家
      model_path: '/path/to/model.pkl'    # 专家模型的路径
    - name: object_detection              # 对象检测专家
      api_key: 'your_object_api_key'       # 相关API的密钥

general:
  log_level: info                         # 日志级别（debug, info, warning, error）
  max_response_length: 500               # 最大响应长度

确保在使用前填充正确的API密钥、模型路径和其他必要参数，以使MM-REACT能够正确地与其他服务交互并执行任务。