langfun

Langfun

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Einführung

Langfun ist eine Bibliothek mit Pyglove -Antrieb, mit der Sprachmodelle (LM) Spaß machen sollen. Sein zentrales Prinzip ist es, eine nahtlose Integration zwischen natürlicher Sprache und Programmierung zu ermöglichen, indem die Sprache als Funktionen behandelt wird. Durch die Einführung von objektorientiertem Aufforderung ermächtigt Langfun den Benutzern, LLMs mit Objekten und Typen zu fordern, eine verbesserte Steuerung und die Vereinfachung der Agentenentwicklung anzubieten.

Um die Magie von Langfun freizuschalten, können Sie mit Langfun 101 beginnen. Insbesondere Langfun ist mit beliebten LLMs wie Gemini, GPT, Claude kompatibel, ohne zusätzliche Feinabstimmung zu benötigen.

Warum Langfun?

Langfun ist mächtig und skalierbar :

• Nahlose Integration zwischen natürlicher Sprache und Computerprogrammen.
• Modulare Eingabeaufforderungen, die eine natürliche Mischung aus Texten und Modalitäten ermöglichen;
• Effizient für anforderungsbasierte Workflows und Stapeljobs;
• Ein leistungsstarker Bewertungsrahmen, der Dimensionxplosionen gedeiht.

Langfun ist einfach und elegant :

• Ein intuitives Programmiermodell, das in 5 Minuten griffbar ist;
• Plug-and-Play in jede Python-Codebasis, was einen unmittelbaren Unterschied macht;
• Umfassende LLMs unter einer einheitlichen API: Gemini, GPT, Claude, Llama3 und mehr.
• Entworfen für agile Entwicklung: Intellisense, leichtes Debuggen mit minimalem Overhead;

Hallo, Langfun

 import langfun as lf
import pyglove as pg

from IPython import display

class Item ( pg . Object ):
  name : str
  color : str

class ImageDescription ( pg . Object ):
  items : list [ Item ]

image = lf . Image . from_uri ( 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/83/Solar_system.jpg/1646px-Solar_system.jpg' )
display . display ( image )

desc = lf . query (
    'Describe objects in {{my_image}} from top to bottom.' ,
    ImageDescription ,
    lm = lf . llms . Gpt4o ( api_key = '<your-openai-api-key>' ),
    my_image = image ,
)
print ( desc )

Ausgabe:

 ImageDescription(
  items = [
    0 : Item(
      name = 'Mercury',
      color = 'Gray'
    ),
    1 : Item(
      name = 'Venus',
      color = 'Yellow'
    ),
    2 : Item(
      name = 'Earth',
      color = 'Blue and white'
    ),
    3 : Item(
      name = 'Moon',
      color = 'Gray'
    ),
    4 : Item(
      name = 'Mars',
      color = 'Red'
    ),
    5 : Item(
      name = 'Jupiter',
      color = 'Brown and white'
    ),
    6 : Item(
      name = 'Saturn',
      color = 'Yellowish-brown with rings'
    ),
    7 : Item(
      name = 'Uranus',
      color = 'Light blue'
    ),
    8 : Item(
      name = 'Neptune',
      color = 'Dark blue'
    )
  ]
)

Weitere Beispiele finden Sie unter Langfun 101.

Installieren

Langfun bietet eine Reihe von Funktionen über Extras, sodass Benutzer nur das installieren können, was sie benötigen. Die minimale Installation von Langfun erfordert nur Pyglove, Jinja2 und Anfragen. Um Langfun mit seinen minimalen Abhängigkeiten zu installieren, verwenden Sie:

 pip install langfun

Für eine vollständige Installation mit allen Abhängigkeiten verwenden Sie:

 pip install langfun[all]

Um einen nächtlichen Build zu installieren, beinhalten Sie die --pre -Flagge wie folgt:

 pip install langfun[all] --pre

Wenn Sie Ihre Installation anpassen möchten, können Sie bestimmte Funktionen mit Paketnamen wie langfun[X1, X2, ..., Xn] auswählen, wobei Xi einem Tag aus der folgenden Liste entspricht:

Etikett	Beschreibung
alle	Alle Langfun -Funktionen.
llm	Alle unterstützten LLMs.
LLM-Google	Alle unterstützten Google-betriebene LLMs.
LLM-Google-Genai	LLMs von Google Generative AI API betrieben
Mime	Alle Mime -Unterstützung.
Mime-Auto	Automatische Erkennung von MIME -Typ.
Mime-Docx	DOCX -Formatunterstützung.
Mime-Pil	Bildunterstützung für Pil.
mime-xlsx	XLSX -Formatunterstützung.
ui	UI -Verbesserungen

Zum Beispiel, um einen nächtlichen Build zu installieren, der Google-betriebene LLMs, die volle Modalitätsunterstützung und UI-Verbesserungen enthält, verwenden Sie:

 pip install langfun[llm-google,mime,ui] --pre

Haftungsausschluss: Dies ist kein offiziell unterstütztes Google -Produkt.