Ava Mosaic AI

모자이크-AI

 __   __  _______  _______  _______  ___   _______ 
|  |_|  ||       ||       ||   _   ||   | |       |
|       ||   _   ||  _____||  |_|  ||   | |       |
|       ||  | |  || |_____ |       ||   | |       |
|       ||  |_|  ||_____  ||       ||   | |      _|
| ||_|| ||       | _____| ||   _   ||   | |     |_ 
|_|   |_||_______||_______||__| |__||___| |_______|

Ava-Mosaic-AI 소개

모자이크는 LLM 기반 작업을 위해 강사 라이브러리의 기능을 확장하는 경량 Python 라이브러리입니다. GenAI 개발에서 반복적인 프로세스를 간소화하기 위한 개인 프로젝트에서 탄생한 모자이크는 LLM/GenAI 프로젝트에서 오버헤드를 줄이고 일반적인 운영을 단순화하는 것을 목표로 합니다.

주요 특징

• 강사 라이브러리 기능 확장
• 일반적인 LLM 기반 작업을 단순화합니다.
• GenAI 프로젝트의 코드 반복 감소
• 가볍고 통합이 용이함

설치

pip install ava-mosaic-ai

빠른 시작

 import ava_mosaic_ai
from pydantic import BaseModel

# Initialize LLM
llm = ava_mosaic_ai . get_llm ( "openai" )

# Define response model
class ResponseModel ( BaseModel ):
    response : str

# Use Mosaic's simplified interface
response = llm . create_completion (
    response_model = ResponseModel ,
    messages = [{ "role" : "user" , "content" : "Tell me a joke about AI" }],
)
print ( response )

선적 서류 비치

전체 문서를 보려면 문서 사이트를 방문하세요.

기여

우리는 기여를 환영합니다! 자세한 내용은 기여 가이드를 참조하세요.

로드맵

• 더 많은 LLM 제공업체에 대한 지원 추가
• 고급 프롬프트 엔지니어링 도구 구현
• 빠른 프로토타이핑을 위한 CLI 개발

특별한 감사

• 이 프로젝트에 영감을 준 llm_factory 구현에 대해 @daveebbelaar에게 진심으로 감사드립니다. 여기에서 그의 작품을 확인해보세요.
• 강사 라이브러리 제작자에게 깊은 감사를 드립니다. 그들의 작업으로 GenAI 프로젝트 개발에서 수많은 시간이 절약되었습니다.

특허

모자이크는 MIT 라이선스에 따라 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

---

[karan Singh Kochar]의 ❤️으로 제작됨