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Flappy Monorepo

️ Este proyecto aún está en desarrollo. Estamos trabajando duro para lanzar la primera versión de Flappy lo antes posible. ¡Manténganse al tanto! La documentación y los ejemplos de código estarán disponibles pronto.

Este Monorepo reúne todas las bibliotecas Flappy, cada una implementada en un lenguaje de programación diferente. FLAPPY es una biblioteca desarrollada para optimizar la creación de aplicaciones de IA y agentes que usan modelos de idiomas grandes (LLM).

Descripción general

FLAPPY es una aplicación de lenguaje lingüística lista para la producción (LLM) Aplicación/Agente SDK diseñado para simplificar la integración de IA en sus proyectos. Es una solución fácil de usar, universalmente compatible y preparada para la producción que lleva el poder de la IA a los desarrolladores, independientemente de su lenguaje de programación preferido.

Características clave

Facilidad de uso : Flappy está diseñada para ser tan fácil de usar como el desarrollo de aplicaciones Crud, minimizando la curva de aprendizaje para los desarrolladores nuevos para la IA.
Lista de producción : más allá de la investigación, Flappy es un SDK robusto que equilibra la rentabilidad y la seguridad de Sandbox para proporcionar una plataforma estable para entornos comerciales.
Idioma-Agnóstico : Flappy se integra perfectamente con cualquier lenguaje de programación, eliminando la necesidad de Python a menos que su aplicación requiera explícitamente.

Sdk

	Fuente	Paquete	Documentación	Estado de CI
	Java
	DO#

Componentes centrales

Características del agente

En el ecosistema de Flappy, un agente opera como un conducto versátil para el LLM, realizando una variedad de tareas como datos ETL, invocar API externos o ejecutar el código Python generado por LLM en una caja de arena cuando sea necesario. Esta filosofía de diseño atiende a la creciente demanda de aplicaciones de IA basadas en LLM en varios sectores.

Las características del agente en Flappy se basan en tres tipos fundamentales:

InvokeFunction : esta característica permite a los agentes interactuar con el entorno. Los usuarios deben implementar estas funciones con parámetros de entrada y salida predefinidos, facilitando la interacción eficiente de los datos LLM y del mundo real.
SyntesedFunction : esta característica es procesada por el LLM y solo requiere la definición de su descripción y la declaración de la estructura de datos de los tipos de entrada y salida.
CodeInterpreter Esta característica permite a los agentes evaluar el código de Python producido por LLMS en una caja de arena segura que reduce los errores de tiempo de ejecución y las posibles vulnerabilidades de seguridad, lo que lo hace adecuado para la implementación en un entorno de producción.

Detalles de implementación de funciones

Flappy presenta mecanismos de implementación únicos para mejorar estas funciones:

Integración única del esquema JSON : los usuarios pueden definir clases abstractas en su lenguaje de programación preferido, que luego se transforma en esquemas de esquema JSON por Flappy. Esta característica mejora la legibilidad e interoperabilidad de la máquina y administra las entradas y salidas de LLMS, proporcionando datos controlados, consistentes y legibles por máquina.
AST PARSING : FLAPPY realiza un análisis de árbol de sintaxis abstracto (AST) en las salidas LLM para garantizar que los datos JSON generados se adhieran estrictamente al esquema JSON definido.

Capa de abstracción LLM

Para mejorar la flexibilidad del desarrollo de aplicaciones, Flappy proporciona una capa de abstracción para diferentes LLM. Esta característica permite a los usuarios cambiar fácilmente entre diferentes LLM y designar LLMS de relieve, asegurando la estabilidad de la aplicación.

Flappy permite a los desarrolladores construir aplicaciones basadas en LLM de forma agnóstica del lenguaje. Comience su viaje con Flappy hoy y aproveche el inmenso potencial de la IA en su lenguaje de programación preferido.