ai fun

ai-divertido

ai-fun é uma biblioteca experimental de funções alimentada por LLM. Ele permite definir a finalidade da função, os parâmetros e o esquema de saída e gera e executa o código para você em segundo plano. Pense no Cursor/GitHub Copilot, mas como uma biblioteca conectável.

 npm i ai-fun

Exemplo completo:

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 )

Saída:

 > bun example.ts
3

Mais exemplos encontrados em exemplos/

ZONA DE PERIGO

Leia este comentário do Reddit antes de continuar:

Cache

O cache de funções é habilitado por padrão para medidas de redução de custos. Por padrão, as funções são armazenadas em um arquivo chamado .ai-fun.json .

Opções que você pode fornecer ao AIFunctionBuilder :

 {
  debug ?: boolean
  esModules?: boolean
  cache?: boolean
  cacheFile?: string
} 

Back-ends

Você pode criar seus próprios back-ends implementando a classe AIFunctionBackend :

 export abstract class AIFunctionBackend {
  abstract init ( codeContent : CodeContent ) : Promise < void >
  abstract exec ( params : any ) : Promise < any >
}

Veja src/backends/node por exemplo.

Back-end do nó (exec)

Executa as funções geradas pela IA usando a função node:vm exec.

Opções:

 {
  debug ?: boolean
  packageFile?: string
  installPackages?: boolean
} 

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