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Flappy Monorepo

Euen Dieses Projekt befindet sich noch in der Entwicklung. Wir arbeiten hart daran, die erste Version von Flappy so schnell wie möglich zu veröffentlichen. Bleiben Sie dran! Beispiele für Dokumentation und Code werden in Kürze verfügbar sein.

Dieser Monorepo versammelt alle Flappy -Bibliotheken, die jeweils in einer anderen Programmiersprache implementiert werden. Flappy ist eine Bibliothek, die entwickelt wurde, um die Erstellung von AI -Anwendungen und -Argern zu optimieren, die große Sprachmodelle (LLMs) verwenden.

Überblick

Flappy ist ein Produktionsanwalt/Agent-SDK (production-Fready Language Language Model), das zur Vereinfachung der KI-Integration in Ihren Projekten entwickelt wurde. Es ist eine benutzerfreundliche, universell kompatible und produktionsbereite Lösung, die Entwicklern die Kraft von KI verleiht, unabhängig von ihrer bevorzugten Programmiersprache.

Schlüsselmerkmale

Benutzerfreundlichkeit : Flappy ist so konzipiert, dass sie so benutzerfreundlich sein wie die Entwicklung von CRUD-Anwendungen, wodurch die Lernkurve für Entwickler minimiert wird, die neu in der KI sind.
Produktionsbereit : Flappy ist ein robustes SDK, das die Kosteneffizienz und die Sandbox-Sicherheit in Einklang bringen, um eine stabile Plattform für kommerzielle Umgebungen zu bieten.
Language-Agnostic : Flappy integrates seamlessly with any programming language, eliminating the need for Python unless explicitly required by your application.

SDK

	Quelle	Paket	Dokumentation	CI -Status
	Java
	C#

Kernkomponenten

Agentenfunktionen

In Flappys Ökosystem arbeitet ein Agent als vielseitige Kanal für die LLM, die eine Vielzahl von Aufgaben wie ETL-Daten ausführt, externe APIs aufgerufen oder bei Bedarf LLM-generierte Python-Code in einer Sandbox ausführt. Diese Designphilosophie richtet sich an die zunehmende Nachfrage nach LLM-basierten KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren.

Die Agent -Funktionen in Flappy basieren auf drei Grundtypen:

InvokeFunction : Mit dieser Funktion können Agenten mit der Umgebung interagieren. Benutzer sollten diese Funktionen mit vordefinierten Eingabe- und Ausgangsparametern implementieren, wodurch die effiziente Interaktion von LLM- und realen Daten ermöglicht wird.
SynthesiededFunction : Diese Funktion wird vom LLM verarbeitet und erfordert nur die Definition ihrer Beschreibung und die Datenstrukturdeklaration der Eingangs- und Ausgangstypen.
CodeInterPreter Mit dieser Funktion können Agenten von LLMs in einer sicheren Sandbox bewertet werden, die Laufzeitfehler und potenzielle Sicherheitsanfälligkeiten reduziert, wodurch er für die Bereitstellung in einer Produktionsumgebung geeignet ist.

Details der Funktionsinimpublik

Flappy führt einzigartige Implementierungsmechanismen ein, um diese Funktionen zu verbessern:

Einzigartige JSON -Schema -Integration : Benutzer können abstrakte Klassen in ihrer bevorzugten Programmiersprache definieren, die dann von Flappy in JSON -Schema -Schemas umgewandelt wird. Diese Funktion verbessert die Lesbarkeit und Interoperabilität der Maschine und verwaltet die Eingänge und Ausgaben von LLMs, wobei kontrollierte, konsistente und maschinenlesbare Daten bereitgestellt werden.
ASTS -Parsing : Flappy führt abstrakte Syntaxbaum (AST) an, um die LLM -Ausgänge zu analysieren, um sicherzustellen, dass die generierten JSON -Daten streng an das definierte JSON -Schema haften.

LLM Abstraktionsschicht

Um die Flexibilität der Anwendungsentwicklung zu verbessern, bietet Flappy eine Abstraktionsschicht für verschiedene LLMs. Mit dieser Funktion können Benutzer einfach zwischen verschiedenen LLMs wechseln und Fallback LLMs festlegen, um die Anwendungsstabilität zu gewährleisten.

Flappy befähigt Entwickler, LLM-basierte Anwendungen auf Sprach-agnostische Weise aufzubauen. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise mit Flappy und nutzen Sie das immense Potenzial der KI in Ihrer bevorzugten Programmiersprache.