奇美拉协议�
CodeCraze黑客马拉松2024提交
一个以神经为主题的AI内存管理系统，将多个LLM提供商统一到一个协作平台中，具有3D大脑可视化和持久内存注入功能。
看 演示视频
🎯 我们解决的问题
人工智能行业是分散的。OpenAI、Anthropic、谷歌和其他公司都是独立运作的：不同的API、不同的优势、不同的生态系统。用户被迫选择一个提供商或处理多个帐户和界面。更糟糕的是，每次切换模型时，你都会失去所有上下文，不得不从头开始。
奇美拉协议将它们统一起来。
💡 Chimera协议的作用
| 问题 | 我们的解决方案 |
|---|---|
| 人工智能提供商之间不进行对话 | 统一多LLM路由器：所有提供商的一个接口 |
| 每种型号都有不同的优势 | 模型切换：代码使用GPT-4，编写使用Claude，分析使用Gemini |
| AI没有持久记忆 | 内存注入系统：存储知识并将其注入任何模型 |
| 团队无法共享AI上下文 | 合作工作空间：团队共享记忆、对话和API密钥 |
| API密钥分散在各处 | 加密密钥库：一个安全的地方存放所有提供者凭据 |
🧬 奇美拉建筑
🧠 OpenAI (GPT-4o, GPT-4)
/
🧠 Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)
/
🦁--🧠 Google (Gemini 2.0 Flash)
\
🧠 Groq (Llama 3.3 70B) - FREE
\
🧠 DeepSeek (DeepSeek Chat)每个“负责人”都是不同的人工智能提供商，但他们都有以下共同点：
- 同一个记忆库：将上下文注入任何模型
- 相同的工作空间：团队成员跨提供商协作
- 相同的对话历史：在对话中切换模型
- 相同的安全存储：一个用于所有API密钥的加密保管库
✨ 主要特点
多LLM支持
| 提供者 | 型号 | 状态 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5涡轮增压 | ✅ |
| 《克劳德3.5十四行诗》、《克劳德3》✅ | ||
| 谷歌 | 双子座2.0 Flash，双子座Pro | ✅ |
| Groq | Llama 3.3 70B，混音器8x7B | ✅ 免费 |
| DeepSeek | DeepSeek聊天，DeepSeek程序员 | ✅ |
存储器系统
- 手动创建：使用标题、内容和标签创建回忆
- URL导入：从网页中抓取和存储内容（基本和高级模式）
- 文件导入：从PDF、DOCX、TXT等导入
- 内存注入：在任何AI对话中注入相关上下文
- 语义搜索：按内容查找相关记忆
3D大脑可视化
- 交互式Three.js大脑模型
- AI模型显示为发光的神经节点
- 实时连接可视化
- 赛博朋克风格的界面
工作空间和团队协作
- 每个项目的独立工作区
- 邀请团队合作
- 基于角色的访问控制（管理员、研究员、观察员）
- 实时在场指示器
📦 存储库结构
Chimera_Protocol/
├── Backend/ # Django REST API
└── Frontend/ # React/TypeScript UI| 组件 | 技术栈 | 描述 |
|---|---|---|
| 后端 | Django 5，Python 3.11+，PostgreSQL | REST API，LLM路由，内存存储 |
| 前端 | React 18、TypeScript 5、Three.js、Tailwind | 3D大脑可视化、聊天界面 |
🚀 快速开始
使用子模块进行克隆
git clone --recurse-submodules https://github.com/ahammadshawki8/Chimera_Protocol.git
cd Chimera_Protocol后端设置
cd Backend
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
python generate_key.py
python manage.py migrate
python manage.py runserver前端设置
cd Frontend
npm install
cp .env.example .env.local
npm run dev🔧 环境变量
后端（.env）
SECRET_KEY=your-django-secret-key
DEBUG=True
DATABASE_URL=postgres://user:pass@localhost:5432/chimera
ENCRYPTION_KEY=your-fernet-key前端（.env.local）
VITE_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/api🔌 API亮点
| 端点 | 描述 |
|---|---|
POST /api/auth/register | 用户注册 |
POST /api/auth/login | JWT身份验证 |
GET /api/workspaces | 列出工作区 |
POST /api/conversations/{id}/messages | 发送聊天消息 |
POST /api/conversations/{id}/inject-memory | 注入内存上下文 |
POST /api/memories/search | 搜索记忆 |
GET /api/models/available | 列出连接的AI模型 |
🔐 安全
- 使用刷新令牌的JWT身份验证
- API密钥静止时的Fernet加密
- CORS配置
- 输入验证和净化
- 通过Django ORM防止SQL注入
🎨 截图
界面采用赛博朋克风格的设计，包括：
- 深色背景上的霓虹绿色调
- 有角度的框架和发光的边框
- 用于模型选择的交互式3D大脑
- 适用于所有屏幕尺寸的响应式设计
📄 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 文件
👥 团队
专为 CodeCraze 黑客 通过：
______________________________________________________________________
奇美拉协议：统一人工智能，一次一个模型。 🧠⚡