agency
v0.3.0
Bibliothek für Entwickler, die das Potenzial von Large Language Models (LLMs) und anderer generativer KI durch einen sauberen, effektiven und idiomatischen Ansatz erkunden möchten.
Willkommen in der agency ! ♂️
Paket installieren:
go get github.com/neurocult/ agencyChat-Beispiel:
package main
import (
"bufio"
"context"
"fmt"
"os"
_ "github.com/joho/godotenv/autoload"
"github.com/neurocult/ agency "
"github.com/neurocult/ agency /providers/openai"
)
func main () {
assistant := openai .
New (openai. Params { Key : os . Getenv ( "OPENAI_API_KEY" )}).
TextToText (openai. TextToTextParams { Model : "gpt-3.5-turbo" }).
SetPrompt ( "You are helpful assistant." )
messages := [] agency . Message {}
reader := bufio . NewReader ( os . Stdin )
ctx := context . Background ()
for {
fmt . Print ( "User: " )
text , err := reader . ReadString ( 'n' )
if err != nil {
panic ( err )
}
input := agency . UserMessage ( text )
answer , err := assistant . SetMessages ( messages ). Execute ( ctx , input )
if err != nil {
panic ( err )
}
fmt . Println ( "Assistant: " , answer )
messages = append ( messages , input , answer )
}
}Das ist es!
Sehen Sie sich Beispiele an, um komplexere Anwendungsfälle wie RAGs und multimodale Operationen kennenzulernen.
Pure Go : schnell und leichtgewichtig, statisch typisiert, keine Notwendigkeit, sich mit Python oder JavaScript herumzuschlagen
Schreiben Sie sauberen Code und folgen Sie einer sauberen Architektur, indem Sie Geschäftslogik von konkreten Implementierungen trennen
Erstellen Sie ganz einfach benutzerdefinierte Vorgänge durch die Implementierung einer einfachen Schnittstelle
Fassen Sie Vorgänge zu Prozessen zusammen und haben Sie die Möglichkeit, jeden Schritt über Abfangjäger zu beobachten
OpenAI-API-Bindungen (können für jede OpenAI-kompatible API verwendet werden: Text zu Text (Vervollständigung), Text zu Bild, Text zu Sprache, Sprache zu Text
Im Mittelpunkt der agency steht das Ziel, Benutzern die Möglichkeit zu geben, autonome Agenten aufzubauen. Obwohl unsere Bibliothek perfekt für alle Arten generativer KI-Anwendungen geeignet ist , von Chat-Schnittstellen bis hin zu komplexen Datenanalysen, besteht das ultimative Ziel darin, die Erstellung autonomer KI-Systeme zu vereinfachen. Unabhängig davon, ob Sie einzelne Assistenten aufbauen oder Agentenschwärme koordinieren, bietet agency die Tools und die Flexibilität, die Sie benötigen, um diese fortschrittlichen Konzepte einfach und effizient zum Leben zu erwecken.
In der generativen KI-Landschaft sind Go-basierte Bibliotheken selten. Am bemerkenswertesten ist LangChainGo, eine Go-Portierung von Python LangChain. Allerdings kann die Übersetzung von Python nach Go umständlich sein und passt möglicherweise nicht gut zum idiomatischen Stil von Go. Außerdem stellen einige das Design von LangChain in Frage, sogar in Python. Diese Situation zeigt einen klaren Bedarf an einer idiomatischen Go-Alternative.
Unser Ziel ist es, diese Lücke mit einer Go-zentrierten Bibliothek zu schließen, die auf sauberen, einfachen Code Wert legt und unnötige Komplexität vermeidet. agency ist mit einem kleinen, robusten Kern ausgestattet, lässt sich leicht erweitern und ist perfekt auf die Stärken von Go im Bereich statisches Tippen und Leistung abgestimmt. Es ist unsere Antwort auf den Mangel an Go-native-Lösungen in der generativen KI.
In den nächsten Versionen:
