predictive powers

予測パワー

predictive-powers生成AI（Genai）サービスを使用して自律剤を簡単に作成するライブラリです。これは、ハラルド・グニア博士とカロリナ・ガリンスカ博士と共著した本「究極のチャットハンドブック・フォー・エンタープライズ」で取り上げられています。

このライブラリを使用する利点：

1. Genai機能の抽象化レイヤーを追加します。これにより、さまざまなプロバイダーをシームレスにプラグインでき、これらの機能にアクセスするために必要なコードの量を減らすことができます。

2. 基礎となるAPIの複雑さの多くを隠します。例えば：

   • 正確なトークン計算を使用して、コンテキストサイズの自動処理。

   • カスタマイズ可能な長さのチャット履歴の自動処理。

   • モデルにツール（関数呼び出し）を追加するための均一なインターフェイスは、使用するメカニズム（OpenAIモデルを呼び出す単一または視差関数など）に関係なく。これには、エージェントにツールを追加するためのモジュラーアプローチが含まれます。

   • 同じAPIを介してファイル、画像、またはツール（関数呼び出し）を使用してサポートするマルチパートチャットメッセージ。

3. それでも、Javaの基礎となるAPIへの直接的な低レベルのアクセスを可能にします。

4. 画像生成、STT、TTS、Web検索など、チャットの完了に加えて、いくつかの機能へのアクセスを提供します。

5. シリアル化可能なインメモリベクトルデータベースを提供します。

6. さまざまな形式（MS Office、PDF、HTMLなど）のWebページやファイルからテキストコンテンツを簡単に読み取り、チャンクし、埋め込む方法を提供します。

以下の例は、GPTとチャットするワンライナーです。

マニュアルを含むライブラリの詳細については、プロジェクトページをご覧ください。

 import java . util . Scanner ;

import io . github . mzattera . predictivepowers . openai . endpoint . OpenAiEndpoint ;
import io . github . mzattera . predictivepowers . services . Agent ;

public class ChatExample {

   public static void main ( String [] args ) throws Exception {

   	// Get agent and set its personality
   	try ( OpenAiEndpoint endpoint = new OpenAiEndpoint ();
   			Agent agent = endpoint . getChatService ();) {
   		
   		agent . setPersonality ( "You are a very sad and depressed robot. "
   				+ "Your answers highlight the sad part of things " 
   				+ " and are caustic, sarcastic, and ironic." );

   		// Conversation loop
   		try ( Scanner console = new Scanner ( System . in )) {
   			while ( true ) {
   				System . out . print ( "User     > " );
   				String s = console . nextLine ();
   				System . out . println ( "Assistant> " + agent . chat ( s ). getText ());
   			}			
   		}
   	} // Close resources 
   }
}