llm classifier go

LLM 분류기(이동)

소개

이 프로젝트는 lamini-ai/llm-classifier에서 영감을 받았습니다. 나는 유사한 인터페이스와 Go의 LLM에 대한 더 큰 지원을 갖춘 LLM 분류자를 원했습니다.

이는 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 분류 작업을 수행하도록 설계된 재사용 가능한 Go 기반 LLM 분류기 모듈입니다. 이 모듈은 가볍고 효율성이 높으며 모든 Go 기반 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있습니다.

데이터 부족, 전문 지식, 비용 또는 리소스 부족으로 인해 분류를 위한 ML 모델 교육이 불가능한 경우에 이 기능을 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다. 훈련 데이터를 사용할 수 없는 범용 및 모호한 분류 작업에 적합합니다. 메시지가 들어오고 구조화된 데이터가 나옵니다.

참고: 이 프로젝트는 진행 중이며 적극적으로 개발 중입니다.

특징

1. LLM 통합: 다양한 대규모 언어 모델의 사용을 지원합니다.
2. 재사용 가능 및 모듈식: 최소한의 구성으로 모든 Go 애플리케이션에 쉽게 연결할 수 있습니다.
3. 사용자 정의 가능: 특정 작업을 수행하기 위해 분류 모델의 사용자 정의를 지원합니다.
4. 확장 가능: 높은 처리량으로 소규모 및 대규모 데이터 세트를 모두 처리하도록 설계되었습니다.
5. 자연어 훈련: 훈련 데이터를 사용할 수 없거나 분류에 복잡한 인간 추론이 필요한 경우에 유용한 자연어 프롬프트로 분류기를 훈련시킵니다.

예

예제는 examples/ 에 제공됩니다. 특정 예제를 실행하려면 main.go 에서 주석 처리를 해제하고 다음을 사용하여 예제를 실행하세요.

go run main.go

테스트 실행

... 는 테스트를 확인할 때 go가 모든 하위 디렉터리를 포함한다는 의미입니다.

go test ./...

기부금

기여자를 환영합니다. 내 업무 이메일로 연락해 주세요. 또는 자유롭게 리포지토리를 포크하고 변경한 후 PR을 제출하세요.