llm chain

سلسلة LLM

llm-chain هي مجموعة من صناديق الصدأ المصممة لمساعدتك في إنشاء تطبيقات LLM متقدمة مثل chatbots والوكلاء والمزيد. كمنصة شاملة LLM-OPS ، لدينا دعم قوي لكل من Cloud و LLMs المستضافة محليًا. نقدم أيضًا دعمًا قويًا للقوالب السريعة والسلاسل معًا مطالبات في سلاسل متعددة الخطوات ، مما يتيح المهام المعقدة التي لا تستطيع LLMs التعامل معها في خطوة واحدة. نحن نقدم أيضًا تكاملات متجر المتجهات مما يجعل من السهل إعطاء النموذج الذاكرة على المدى الطويل ومعرفة الموضوع. هذا يمكّنك من بناء تطبيقات متطورة.

أمثلة

لمساعدتك في البدء ، إليك مثال يوضح كيفية استخدام llm-chain . يمكنك العثور على المزيد من الأمثلة في مجلد الأمثلة في المستودع.

 let exec = executor ! ( ) ? ;
let res = prompt ! (
    "You are a robot assistant for making personalized greetings" ,
    "Make a personalized greeting for Joe"
)
. run ( parameters ( ) ! , & exec )
. await ? ;
println ! ( "{}" , res ) ;

➡ البرنامج التعليمي: ابدأ مع سلسلة LLM ➡ البداية السريعة : إنشاء مشروع بناءً على قالبنا

سمات ؟

• قوالب سريعة : قم بإنشاء قوالب موجهة قابلة لإعادة الاستخدام وقابلة للتخصيص بسهولة للتفاعلات المتسقة والمهيكلة مع LLMs.
• السلاسل : قم ببناء سلاسل قوية من المطالبات التي تسمح لك بتنفيذ مهام أكثر تعقيدًا ، خطوة بخطوة ، والاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ LLMs.
• دعم ChatGPT : يدعم طرز ChatGPT ، مع خطط لإضافة الطرز الأخرى في Openai في المستقبل.
• دعم Llama : يوفر تكاملًا سلسًا مع نماذج Llama ، مما يتيح لفهم اللغة الطبيعية ومهام توليد نماذج أبحاث Facebook.
• دعم الألبكة : يشتمل على دعم لنماذج الألبكة في ستانفورد ، مما يوسع نطاق نماذج اللغة المتاحة لتطبيقات الذكاء الاصطناعى المتقدمة.
• دعم llm.rs : استخدم LLMS في الصدأ بدون تبعيات على رمز C ++ مع دعمنا لـ llm.rs
• الأدوات : عزز قدرات وكلاء AI من خلال منحهم الوصول إلى أدوات مختلفة ، مثل تشغيل أوامر Bash ، أو تنفيذ البرامج النصية Python ، أو إجراء عمليات البحث على الويب ، مما يتيح تفاعلات أكثر تعقيدًا وقوة.
• قابلية التوسيع : مصممة مع وضع قابلية للتوسع في الاعتبار ، مما يجعل من السهل دمج LLMs إضافية مع نمو النظام البيئي.
• يحركه المجتمع : نرحب ونشجع المساهمات من المجتمع للمساعدة في تحسين وتوسيع قدرات llm-chain .

ابدء

للبدء في استخدام llm-chain ، أضفها كاعتماد في Cargo.toml (تحتاج إلى Rust 1.65.0 أو أحدث):

[ dependencies ]
llm-chain = " 0.12.0 "
llm-chain-openai = " 0.12.0 "

تتطلب الأمثلة الخاصة بـ llm-chain-openai تعيين متغير بيئة OPENAI_API_KEY الذي يمكنك القيام به مثل هذا:

 export OPENAI_API_KEY= " sk-YOUR_OPEN_AI_KEY_HERE "

ثم ، راجع الوثائق والأمثلة لمعرفة كيفية إنشاء قوالب سريعة وسلاسل وأكثر من ذلك.

المساهمة؟

نرحب بحرارة المساهمات من الجميع! إذا كنت مهتمًا بالمساعدة في تحسين llm-chain ، فيرجى مراجعة ملفنا CONTRIBUTING.md للحصول على إرشادات وأفضل الممارسات.

رخصة ؟

llm-chain مرخصة بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

تواصل معنا

إذا كان لديك أي أسئلة أو اقتراحات أو ملاحظات ، فلا تتردد في فتح مشكلة أو الانضمام إلى خلاف مجتمعنا. نحن متحمسون دائمًا لسماع من مستخدمينا والتعرف على تجاربك مع llm-chain .

نأمل أن تستمتع باستخدام llm-chain لإلغاء تأمين الإمكانات الكاملة لنماذج اللغة الكبيرة في مشاريعك. ترميز سعيد! ؟