Delibera — Быстрый старт

⚖️ Продуманные решения с помощью ИИ

Это руководство за несколько минут проведёт вас через ваше первое обсуждение с помощью ИИ в Delibera. По его завершении у вас будут запущенные локально многомодельные дебаты и Markdown-стенограмма на диске.

1. Требования

.NET 10 SDK (≥ 10.0.301) — проект нацелен на net10.0 и собирается с LangVersion=preview для включения возможностей C# 15. См. NET10-Upgrade-RU.md для полных заметок о миграции.
Запущенный экземпляр Ollama — либо:
- Локально: установите Ollama и запустите ollama serve, либо
- Cloud: зарегистрируйтесь в Ollama Cloud и получите API-ключ (без установки, без GPU).
Опционально — для роли Operator: Node.js + npx для запуска MCP-серверов (например, @playwright/mcp, @marp-team/marp-cli). См. раздел 7.

Модели для установки

Выберите один из наборов моделей ниже в зависимости от вашего железа. Набор 🟡 «Стандартный» рекомендуется для большинства случаев.

🟢 Минимальный — слабое железо / smoke-тесты (≈ 2 ГБ всего)

ollama pull llama3.2:1b
ollama pull qwen2.5:1.5b
ollama pull nomic-embed-text

🟡 Стандартный — рекомендуется (≈ 7 ГБ всего)

ollama pull llama3.2:3b
ollama pull qwen2.5:7b
ollama pull nomic-embed-text

🔴 Высокопроизводительный — GPU с ≥ 24 ГБ VRAM или Ollama Cloud (≈ 30+ ГБ)

ollama pull llama3.1:8b
ollama pull qwen2.5:14b
ollama pull mistral:7b
ollama pull nomic-embed-text

ℹ️ Ollama Cloud использует те же имена моделей — локальная загрузка не нужна, только API-ключ.

2. Установка пакета

dotnet add package Delibera.Core

Или клонируйте репозиторий и сошлитесь на Delibera.Core напрямую:

git clone https://github.com/delibera/Delibera.git
cd Delibera

3. Ваше первое обсуждение

Создайте консольный проект и вставьте следующее:

// Program.cs
using Delibera.Core.Council;
using Delibera.Core.Providers;

using var factory = new ProviderFactory();
var ollama = factory.CreateOllama("http://localhost:11434");

var result = await new CouncilBuilder()
    .AddMember("llama3.2:3b", ollama, "Analyst")
    .AddMember("qwen2.5:7b", ollama, "Strategist")
    .SetChairman(Chairman.CreateStandard("qwen2.5:7b", ollama))
    .WithStandardDebate()
    .WithSystemPrompt("You are a software architecture expert.")
    .WithUserPrompt("Microservices vs Monolith for a 5-person startup?")
    .WithMaxRounds(4)
    .SaveResultTo("./deliberation.md")
    .Build()
    .ExecuteAsync();

Console.WriteLine(result.FinalVerdict);

Запустите:

dotnet run

Delibera проведёт структурированные многораундовые дебаты и запишет полную стенограмму и вердикт председателя в файл deliberation.md.

☁️ Используете Ollama Cloud? Замените endpoint на https://api.ollama.com и передайте API-ключ: factory.CreateOllama("https://api.ollama.com", "YOUR_API_KEY").

4. Использование Dependency Injection

using Delibera.Core.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

var services = new ServiceCollection();

// Привязывает секцию "Delibera" из appsettings.json
services.AddDelibera(configuration, "Delibera");

var provider = services.BuildServiceProvider();
var builder = provider.GetRequiredService<ICouncilBuilder>();

appsettings.json:

{
  "Delibera": {
    "Strategy": "Standard",
    "MaxRounds": 4,
    "Temperature": 0.7,
    "SystemPrompt": "You are a knowledgeable AI expert participating in a council debate.",
    "Providers": {
      "DefaultType": "Ollama",
      "DefaultEndpoint": "http://localhost:11434",
      "ApiKey": "",
      "EmbeddingModel": "nomic-embed-text"
    },
    "Compression": {
      "Enabled": true,
      "Strategy": "Hybrid",
      "TargetRatio": 0.5,
      "EnableCache": true,
      "MaxCacheEntries": 256
    },
    "Rag": {
      "Enabled": false,
      "ProviderType": "Qdrant",
      "Host": "localhost",
      "Port": 6334,
      "CollectionName": "council_knowledge",
      "ConnectionString": null
    },
    "Output": {
      "Directory": "./debate_results",
      "SeparateFiles": true,
      "FilePrefix": null
    }
  }
}

Для Ollama Cloud задайте Providers:DefaultEndpoint равным https://api.ollama.com и Providers:ApiKey равным вашему ключу.

5. Добавление сжатия контекста

using Delibera.Core.Compression;
using Delibera.Core.Providers.LLM;

var ollama = new OllamaProvider("http://localhost:11434");
var embeddings = new OllamaEmbeddingProvider(ollama, "nomic-embed-text");

var result = await new CouncilBuilder()
    .AddMember("llama3.2:3b", ollama, "Analyst")
    .AddMember("qwen2.5:7b", ollama, "Strategist")
    .SetChairman(Chairman.CreateStandard("qwen2.5:7b", ollama))
    .WithCompression(CompressionStrategy.Hybrid,
        llmProvider: ollama,
        modelName: "llama3.2:3b",
        embeddingProvider: embeddings)
    .WithCompressionCache()
    .WithUserPrompt("Analyze our architecture options...")
    .WithMaxRounds(4)
    .Build()
    .ExecuteAsync();

Console.WriteLine(result.TokenStats?.ToSummary());

Сжатие экономит примерно 30–70% токенов без потери смысла контекста дебатов.

6. Добавление RAG с Qdrant

docker run -d -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant

using Delibera.Core.Council;
using Delibera.Core.Models;
using Delibera.Core.Providers.LLM;
using Delibera.Core.Providers.RAG;

var ollama = new OllamaProvider("http://localhost:11434");
var embeddings = new OllamaEmbeddingProvider(ollama, "nomic-embed-text");

var ragFactory = new RagProviderFactory();
var rag = ragFactory.CreateQdrant(embeddings, "localhost", 6334);

var kkMember = new CouncilMember("llama3.2:3b", ollama, "Knowledge Keeper");
var keeper = new KnowledgeKeeper(rag, kkMember, "architecture_kb");
await keeper.IndexFileAsync("./docs/architecture.md");

var result = await new CouncilBuilder()
    .AddMember("llama3.2:3b", ollama, "Backend Expert")
    .AddMember("qwen2.5:7b", ollama, "DevOps Expert")
    .SetChairman(Chairman.CreateStandard("qwen2.5:7b", ollama))
    .WithKnowledgeKeeper(keeper)
    .WithStandardDebate()
    .WithUserPrompt("Our startup has 4 developers. Microservices or monolith?")
    .WithMaxRounds(4)
    .Build()
    .ExecuteAsync();

💡 Замените CreateQdrant(...) на CreatePgVector(embeddings, connectionString), чтобы использовать PostgreSQL/pgvector.

7. Использование Operator (MCP-инструменты)

Operator — это микроагент, который соединяет совет с внешними инструментами через серверы MCP (Model Context Protocol) — веб-навигация, доступ к файловой системе, генерация Marp-презентаций и многое другое. Участники делегируют задачу в любой момент, написав маркер [[OPERATOR: ...]], и Operator запускает нужные инструменты и возвращает результат в следующий раунд.

7.1. Установка требований

Серверы из примеров ниже запускаются через npx, поэтому вам нужны Node.js + npx:

# Проверьте, что Node.js / npx доступны
node --version
npx --version

# Для сервера браузера один раз установите движки Playwright:
npx playwright install

Также нужна запущенная Ollama с дешёвой моделью для Operator (например, llama3.2) — Operator использует свою собственную модель, отдельную от участников совета.

7.2. Настройка MCP-серверов

Каждый MCP-сервер описывается через McpServerConfig. Используйте Stdio(...) для локальных процессов или Http(...) для удалённых серверов:

using Delibera.Core.Models;

var servers = new[]
{
    // 🌐 Браузер — навигация, чтение страниц, клики, скриншоты
    McpServerConfig.Stdio(
        name: "browser",
        command: "npx",
        arguments: new[] { "-y", "@playwright/mcp@latest", "--headless" }),

    // 🎯 Marp — генерация презентаций HTML/PDF/PPTX из Markdown
    McpServerConfig.Stdio(
        name: "marp",
        command: "npx",
        arguments: new[] { "-y", "@marp-team/marp-cli", "--server", "./out" }),

    // …или удалённый HTTP/SSE MCP-сервер с заголовками авторизации:
    // McpServerConfig.Http(
    //     name: "remote",
    //     endpoint: "https://my-mcp-host.example.com/mcp",
    //     additionalHeaders: new Dictionary<string, string> { ["Authorization"] = "Bearer <token>" }),
};

Сервер	Транспорт	Команда запуска	Что даёт
🌐 `browser`	stdio	`npx -y @playwright/mcp@latest --headless`	Навигация по сайтам, чтение страниц, клики, скриншоты
🎯 `marp`	stdio	`npx -y @marp-team/marp-cli --server <dir>`	Генерация презентаций (HTML/PDF/PPTX) из Markdown

7.3. Прямое использование (без совета)

using Delibera.Core.Council;
using Delibera.Core.Interfaces;
using Delibera.Core.Models;
using Delibera.Core.Providers.LLM;
using Delibera.Core.Providers.Mcp;

var ollama = new OllamaProvider("http://localhost:11434");

await using var @operator = new Operator(
    new CouncilMember("llama3.2", ollama, "Operator"),
    new IMcpClient[] { new McpClientAdapter(servers[0]), new McpClientAdapter(servers[1]) });

await @operator.InitializeAsync();   // подключается к серверам и обнаруживает инструменты

// 1) Открыть сайт и пересказать его
var browse = await @operator.ExecuteTaskAsync(
    "Open https://modelcontextprotocol.io and briefly summarize what MCP is.");
Console.WriteLine(browse.FinalAnswer);

// 2) Сгенерировать презентацию из 3 слайдов и сохранить как deck.html
var deck = await @operator.ExecuteTaskAsync(
    "Generate a 3-slide Marp presentation about .NET 10 and save it as deck.html.");
Console.WriteLine(deck.FinalAnswer);

await using освобождает MCP-клиентов через ValueTask DisposeAsync у Operator.

7.4. Operator внутри дебатов

Добавьте Operator в совет с помощью удобной перегрузки WithOperator(...). Участники затем делегируют работу через маркер [[OPERATOR: ...]], и их результаты внедряются в последующие раунды:

var result = await new CouncilBuilder()
    .AddMember("llama3.2:3b", ollama, "Researcher")
    .AddMember("qwen2.5:7b",  ollama, "Reviewer")
    .SetChairman(Chairman.CreateStandard("qwen2.5:7b", ollama))
    // Operator использует свою более дешёвую модель; reuseCompression разделяет компрессор совета
    .WithOperator("llama3.2", ollama, servers, reuseCompression: true)
    .WithStandardDebate()
    .WithSystemPrompt(
        "You may delegate research or presentation tasks to the Operator by writing " +
        "[[OPERATOR: <task>]] in your message.")
    .WithUserPrompt("Research the latest .NET 10 features and prepare a short summary deck.")
    .WithMaxRounds(4)
    .SaveResultTo("./deliberation.md")
    .Build()
    .ExecuteAsync();

Console.WriteLine(result.FinalVerdict);

Сообщение участника может выглядеть так:

I think we should highlight the runtime improvements.
[[OPERATOR: open https://learn.microsoft.com/dotnet/core/whats-new/dotnet-10 and list the top 5 features]]

Все взаимодействия с Operator записываются по раундам и отображаются в финальном Markdown-отчёте в блоке 🛠️ Operator Interactions.

7.5. Настройка через `appsettings.json`

{
  "Delibera": {
    "Operator": {
      "Enabled": true,
      "ModelName": "llama3.2",
      "ReuseCompression": true,
      "McpServers": [
        {
          "Name": "browser",
          "Transport": "Stdio",
          "Command": "npx",
          "Arguments": [ "-y", "@playwright/mcp@latest", "--headless" ]
        },
        {
          "Name": "marp",
          "Transport": "Stdio",
          "Command": "npx",
          "Arguments": [ "-y", "@marp-team/marp-cli", "--server", "./out" ]
        }
      ]
    }
  }
}

▶️ Запустите полное демо: dotnet run --project src/Delibera.ConsoleApp -- --operator-mcp. См. OperatorMcpToolsExample.cs и NET10-Upgrade-RU.md для деталей.

8. Сохранение раздельных выходных файлов

var (resultPath, statsPath, logsPath) = await result.SaveAllAsync("./output");
// → debate_<timestamp>_result.md
// → debate_<timestamp>_statistics.md
// → debate_<timestamp>_logs.md

Каждый файл — это обычный Markdown, идеальный для коммита в git, публикации в чат-инструменты или передачи обратно в другую LLM.

9. Изучите ConsoleApp

В репозитории есть запускаемое демо в src/Delibera.ConsoleApp/, которое задействует каждую возможность:

Пример	Команда	Что демонстрирует
Быстрый старт	`dotnet run`	Дебаты по умолчанию из `appsettings.json`
Dependency injection	`dotnet run -- --di`	`AddDelibera()` + резолвинг `ICouncilBuilder`
Раздельный вывод	`dotnet run -- --separate-files`	`SaveAllAsync()` — три Markdown-файла
Сжатие контекста	`dotnet run -- --compression`	Все 4 стратегии + кэш + статистика токенов
Несколько провайдеров	`dotnet run -- --multiprovider`	Cloud + локальные модели в одном совете
RAG (Qdrant)	`dotnet run -- --rag`	Индексирование документов + Knowledge Keeper
RAG (pgvector)	`dotnet run -- --pgvector`	Векторный поиск на базе PostgreSQL
Operator (основы)	`dotnet run -- --operator`	Роль Operator с MCP-инструментами
Operator + MCP	`dotnet run -- --operator-mcp`	🆕 MCP-серверы browser + Marp в совете
Microsoft.Extensions.AI	`dotnet run -- --msai`	🆕 `IChatClient`/`IEmbeddingGenerator` + middleware

Дальнейшие шаги

Прочитайте README для полного обзора возможностей, архитектуры и паттернов проектирования.
См. CONTRIBUTING.md, если хотите внести вклад.

⚖️ Delibera — Продуманные решения с помощью ИИ

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Delibera — Быстрый старт

⚖️ Продуманные решения с помощью ИИ

1. Требования

Модели для установки

🟢 Минимальный — слабое железо / smoke-тесты (≈ 2 ГБ всего)

🟡 Стандартный — рекомендуется (≈ 7 ГБ всего)

🔴 Высокопроизводительный — GPU с ≥ 24 ГБ VRAM или Ollama Cloud (≈ 30+ ГБ)

2. Установка пакета

3. Ваше первое обсуждение

4. Использование Dependency Injection

5. Добавление сжатия контекста

6. Добавление RAG с Qdrant

7. Использование Operator (MCP-инструменты)

7.1. Установка требований

7.2. Настройка MCP-серверов

7.3. Прямое использование (без совета)

7.4. Operator внутри дебатов

7.5. Настройка через `appsettings.json`

8. Сохранение раздельных выходных файлов

9. Изучите ConsoleApp

Дальнейшие шаги

FilesExpand file tree

QuickStart-RU.md

Latest commit

History

QuickStart-RU.md

File metadata and controls

Delibera — Быстрый старт

⚖️ Продуманные решения с помощью ИИ

1. Требования

Модели для установки

🟢 Минимальный — слабое железо / smoke-тесты (≈ 2 ГБ всего)

🟡 Стандартный — рекомендуется (≈ 7 ГБ всего)

🔴 Высокопроизводительный — GPU с ≥ 24 ГБ VRAM или Ollama Cloud (≈ 30+ ГБ)

2. Установка пакета

3. Ваше первое обсуждение

4. Использование Dependency Injection

5. Добавление сжатия контекста

6. Добавление RAG с Qdrant

7. Использование Operator (MCP-инструменты)

7.1. Установка требований

7.2. Настройка MCP-серверов

7.3. Прямое использование (без совета)

7.4. Operator внутри дебатов

7.5. Настройка через appsettings.json

8. Сохранение раздельных выходных файлов

9. Изучите ConsoleApp

Дальнейшие шаги

7.5. Настройка через `appsettings.json`