ai-fun ist eine experimentelle LLM-basierte Funktionsbibliothek. Sie können den Funktionszweck, die Parameter und das Ausgabeschema definieren und den Code im Hintergrund für Sie generieren und ausführen. Denken Sie an Cursor/GitHub Copilot, aber als steckbare Bibliothek.
npm i ai-fun
Vollständiges Beispiel:
example.ts
import { z } from 'zod'
import AIFunctionBuilder from 'ai-fun'
import NodeExec from 'ai-fun/src/backends/node'
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'
// Provide a LLM model
const llm = anthropic . chat ( 'claude-3-5-sonnet-20240620' )
// Create a new AI Function Builder using Node/exec backend
const backend = new NodeExec ( )
const ai = new AIFunctionBuilder ( llm , backend )
// Define the input parameters and output parameters of the function
const parameters = z . object ( { a : z . number ( ) , b : z . number ( ) } )
const output = z . number ( )
// Generate the function
const f = await ai . function ( 'add values provided' , parameters , output )
// Call the function and log the result
const result = await f ( { a : 1 , b : 2 } )
console . log ( result )
Ausgabe:
> bun example.ts
3
Weitere Beispiele finden Sie unter Beispiele/
Lesen Sie diesen Reddit-Kommentar, bevor Sie fortfahren:
Aus Kostenspargründen ist das Funktions-Caching standardmäßig aktiviert. Standardmäßig werden die Funktionen in einer Datei mit dem Namen .ai-fun.json
gespeichert.
Optionen, die Sie AIFunctionBuilder
bereitstellen können:
{
debug ?: boolean
esModules?: boolean
cache?: boolean
cacheFile?: string
}
Sie können Ihre eigenen Backends erstellen, indem Sie die AIFunctionBackend
-Klasse implementieren:
export abstract class AIFunctionBackend {
abstract init ( codeContent : CodeContent ) : Promise < void >
abstract exec ( params : any ) : Promise < any >
}
Siehe zum Beispiel src/backends/node.
Führt die von der KI generierten Funktionen mithilfe der Funktion node:vm
exec“ aus.
Optionen:
{
debug ?: boolean
packageFile?: string
installPackages?: boolean
}
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