golc

?️? GoLC

コンポーザビリティによる LLM を使用した Go アプリケーションの構築

GoLC は、LangChain プロジェクトから大きく影響を受けた革新的なプロジェクトで、コンポーザビリティの概念を活用して大規模言語モデル (LLM) を使用してアプリケーションを構築することを目的としています。開発者が LLM ベースのアプリケーションをシームレスに作成および統合できるようにするフレームワークを提供します。 GoLC は、構成可能性の原理により、LLM ベースのコンポーネントのモジュール構造を可能にし、強力な言語処理アプリケーションを開発するための柔軟性と拡張性を提供します。 LLM の機能を活用し、コンポーザビリティを採用することで、GoLC は自然言語処理アプリケーションの開発のための新しい機会を Golang エコシステムにもたらします。

特徴

GoLC は、言語処理アプリケーションの開発を強化するためのさまざまな機能を提供します。

• ? LLM とプロンプト: GoLC は、プロンプトの管理と最適化を簡素化し、大規模言語モデル (LLM) を操作するための汎用インターフェイスを提供します。これにより、アプリケーションでの LLM の使用が簡素化されます。
• ?チェーン: GoLC を使用すると、LLM またはその他のユーティリティへの一連の呼び出しを作成できます。チェーンに標準化されたインターフェイスを提供し、さまざまなツールとのシームレスな統合を可能にします。さらに、GoLC は、一般的なアプリケーション シナリオ向けに設計された事前構築済みのエンドツーエンド チェーンを提供し、開発の時間と労力を節約します。
• 取得拡張生成 (RAG): GoLC は、データ ソースと対話する特定のタイプのチェーンをサポートします。この機能により、特定のデータセットに基づいて長いテキストの要約や質問への回答などのタスクが可能になります。 GoLC を使用すると、RAG 機能を活用して言語処理アプリケーションを強化できます。
• ?エージェント: GoLC は、LLM を活用して情報に基づいた意思決定を行い、アクションを実行し、結果を観察し、完了するまで反復するエージェントの作成を可能にします。エージェントをアプリケーションに組み込むことで、エージェントのインテリジェンスと適応性を強化できます。
• ?メモリ: GoLC には、チェーン呼び出しまたはエージェント呼び出し間の状態の永続化を容易にするメモリ機能が含まれています。この機能により、アプリケーションは処理パイプライン全体でコンテキストを維持し、重要な情報を保持できるようになります。 GoLC は、標準化されたメモリ インターフェイスと、柔軟性を高めるためのメモリ実装の選択を提供します。
• ?評価: GoLC は、従来のメトリクスを使用して評価することが従来困難であった生成モデルの評価を簡素化します。 GoLC は、言語モデル自体を評価に利用することで、生成モデルのパフォーマンスを評価する新しいアプローチを提供します。
• ?モデレーション: GoLC には、言語処理アプリケーションのセキュリティと適切性を強化するために必須のモデレーション機能が組み込まれています。これには、迅速な注入の検出、個人を特定できる情報 (PII) の検出と編集、有害なコンテンツの特定などが含まれます。
• ?ドキュメント処理: GoLC は、ロード、変換、圧縮などの包括的なドキュメント処理機能を提供します。ドキュメント関連のタスクを合理化するための多彩なツール セットを提供し、ドキュメント中心の言語処理アプリケーションにとって理想的なソリューションとなります。

インストール

Go モジュールを使用して golc をプロジェクトに含めます。

 go get github.com/hupe1980/golc

使用法

 package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	"github.com/hupe1980/golc"
	"github.com/hupe1980/golc/chain"
	"github.com/hupe1980/golc/model/chatmodel"
)

func main () {
	openai , err := chatmodel . NewOpenAI ( os . Getenv ( "OPENAI_API_KEY" ))
	if err != nil {
		log . Fatal ( err )
	}

	conversationChain , err := chain . NewConversation ( openai )
	if err != nil {
		log . Fatal ( err )
	}

	ctx := context . Background ()

	result1 , err := golc . SimpleCall ( ctx , conversationChain , "What year was Einstein born?" )
	if err != nil {
		log . Fatal ( err )
	}

	fmt . Println ( result1 )

	result2 , err := golc . SimpleCall ( ctx , conversationChain , "Multiply the year by 3." )
	if err != nil {
		log . Fatal ( err )
	}

	fmt . Println ( result2 )
}

出力：

 Einstein was born in 1879.
1879 multiplied by 3 equals 5637.

詳しい使用例については、例を参照してください。

貢献する

貢献は大歓迎です！ご希望の改善点や新機能については、お気軽にイシューを開いてプルリクエストを送信してください。

参考文献

• https://github.com/langchain-ai/langchain/
• https://www.promptingguide.ai/

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。