Substrate — это мощный пакет SDK для создания приложений с использованием искусственного интеллекта, включающий в себя: языковые модели, генерацию изображений, встроенное векторное хранилище, выполнение кода в песочнице и многое другое. Чтобы использовать Substrate, вы просто подключаете задачи, а затем запускаете рабочий процесс. Используя этот простой подход, мы можем создавать системы искусственного интеллекта (от RAG до агентов и мультимодального генеративного опыта), просто описывая вычисления без каких-либо дополнительных абстракций .
Substrate также является механизмом выполнения рабочих процессов и вывода , оптимизированным для выполнения сложных рабочих нагрузок ИИ. Объединение нескольких API-интерфейсов вывода по своей сути является медленным — независимо от того, делаете ли вы это самостоятельно или используете такую инфраструктуру, как LangChain. Substrate позволяет отказаться от инфраструктуры, писать меньше кода и быстро запускать сложный искусственный интеллект.
Если вы только начинаете, перейдите к docs.substrate.run.
Подробную справку по API, охватывающую узлы, доступные на Substrate, см. в разделе субстрат.run/nodes.
# install from PyPI
pip install substrate
from substrate import Substrate , ComputeText , sb
Инициализируйте клиент Substrate.
substrate = Substrate ( api_key = SUBSTRATE_API_KEY )
Создайте историю, используя узел ComputeText
.
story = ComputeText ( prompt = "tell me a story" )
Обобщите выходные данные узла story
, используя другой узел ComputeText
. Поскольку story
еще не запущена, мы используем sb.concat
для работы с ее будущими результатами.
summary = ComputeText ( prompt = sb . concat ( "summarize this story in one sentence: " , story . future . text ))
Запустите story
цепочки графов → summary
, передав конечный узел в substrate.run
.
response = substrate . run ( story , summary )
(Чтобы запустить график асинхронно, просто используйте async_run
и await
.)
response = await substrate . async_run ( story , summary )
Получите выходные данные сводного узла, передав их в response.get
.
summary_out = response . get ( summary )
print ( summary_out . text )
# Princess Lily, a kind-hearted young princess, discovers a book of spells and uses it to grant her family and kingdom happiness.
Чтобы запустить приведенный выше пример как блокнот, перейдите в каталог examples/notebooks
и запустите:
make ensure # install dependencies
poetry run marimo edit basic.py # run the notebook
Многие другие примеры включены в каталог /examples
.