Unduh flappy - Unduh Kode Sumber flappy

flappy

Kode sumber lainnya

1.0.0

Unduh

Flappy Monorepo

️ Proyek ini masih sedang dikembangkan. Kami bekerja keras untuk merilis versi pertama Flappy sesegera mungkin. Pantau terus! Contoh dokumentasi dan kode akan segera tersedia.

Monorepo ini mengumpulkan semua perpustakaan flappy, masing -masing diimplementasikan dalam bahasa pemrograman yang berbeda. Flappy adalah perpustakaan yang dikembangkan untuk merampingkan pembuatan aplikasi dan agen AI yang menggunakan model bahasa besar (LLM).

Ringkasan

Flappy adalah aplikasi/agen SDK Model Bahasa (LLM) yang siap diproduksi yang dirancang untuk menyederhanakan integrasi AI dalam proyek Anda. Ini adalah solusi yang mudah digunakan, kompatibel secara universal, dan siap-produksi yang membawa kekuatan AI kepada pengembang terlepas dari bahasa pemrograman pilihan mereka.

Fitur utama

Kemudahan Penggunaan : Flappy dirancang agar ramah pengguna seperti pengembangan aplikasi CRUD, meminimalkan kurva pembelajaran untuk pengembang yang baru mengenal AI.
Produksi-siap : Di luar penelitian, Flappy adalah SDK yang kuat yang menyeimbangkan efisiensi biaya dan keamanan kotak pasir untuk memberikan platform yang stabil untuk lingkungan komersial.
Bahasa-agnostik : Flappy terintegrasi mulus dengan bahasa pemrograman apa pun, menghilangkan kebutuhan Python kecuali secara eksplisit diperlukan oleh aplikasi Anda.

SDK

	Sumber	Kemasan	Dokumentasi	Status CI
	Jawa
	C#

Komponen inti

Fitur Agen

Dalam ekosistem Flappy, agen beroperasi sebagai saluran serbaguna untuk LLM, melakukan berbagai tugas seperti data ETL, memohon API eksternal, atau menjalankan kode python yang dihasilkan LLM dalam kotak pasir saat dibutuhkan. Filosofi desain ini melayani meningkatnya permintaan untuk aplikasi AI berbasis LLM di berbagai sektor.

Fitur agen dalam Flappy dibangun di atas tiga jenis dasar:

InvokeFunction : Fitur ini memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan lingkungan. Pengguna harus mengimplementasikan fungsi-fungsi ini dengan parameter input dan output yang telah ditentukan sebelumnya, memfasilitasi interaksi LLM dan data dunia nyata yang efisien.
SintesisFunction : Fitur ini diproses oleh LLM dan hanya memerlukan definisi deskripsi dan deklarasi struktur data dari jenis input dan output.
CodeInterpreter Fitur ini memungkinkan agen untuk mengevaluasi kode python yang diproduksi oleh LLMS di kotak pasir yang aman yang mengurangi kesalahan runtime dan kerentanan keamanan potensial, membuatnya cocok untuk penempatan di lingkungan produksi.

Detail Implementasi Fungsi

Flappy memperkenalkan mekanisme implementasi yang unik untuk meningkatkan fungsi -fungsi ini:

Integrasi Skema JSON yang unik : Pengguna dapat mendefinisikan kelas abstrak dalam bahasa pemrograman pilihan mereka, yang kemudian diubah menjadi skema skema JSON oleh Flappy. Fitur ini meningkatkan keterbacaan mesin dan interoperabilitas dan mengelola input dan output LLM, menyediakan data yang terkontrol, konsisten, dan dapat dibaca mesin.
Parsing AST : Flappy melakukan abstrak sintaks pohon (AST) yang mem -parsing pada output LLM untuk memastikan bahwa data JSON yang dihasilkan secara ketat menganut skema JSON yang ditentukan.

Llm Lapisan Abstraksi

Untuk meningkatkan fleksibilitas pengembangan aplikasi, Flappy menyediakan lapisan abstraksi untuk LLM yang berbeda. Fitur ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah beralih antara LLM yang berbeda dan menunjuk Fallback LLMS, memastikan stabilitas aplikasi.

Flappy memberdayakan pengembang untuk membangun aplikasi berbasis LLM dengan cara agnostik bahasa. Mulailah perjalanan Anda dengan Flappy hari ini dan memanfaatkan potensi AI yang sangat besar dalam bahasa pemrograman pilihan Anda.