rig

リグについての言葉を広めるのを手伝いたい場合は、リポジトリを主演することを検討してください！

警告

ここにドラゴンになります！リグはアルファソフトウェアであり、進化するにつれて壊れた変更が含まれます。それらに注釈を付け、遭遇するときに移行パスを強調します。

リグとは？

Rigは、スケーラブル、モジュール式、および人間工学に基づいたLLM駆動のアプリケーションを構築するためのRustライブラリです。

このクレートの詳細については、クレートのドキュメントをご覧ください。

フィードバックフォームに貢献して、リグを改善するのに役立ちます。

目次

• リグとは？
• 目次
• 高レベルの機能
• 始めましょう
  • 簡単な例：
• 統合

高レベルの機能

• LLMの完了とワークフローの埋め込みの完全なサポート
• LLMプロバイダー（Openai、Cohereなど）およびベクターストア（Mongodb、In-Memoryなど）を介したシンプルだが強力な抽象化
• 最小限のボイラープレートでアプリにLLMを統合します

始めましょう

cargo add rig-core

簡単な例：

 use rig :: { completion :: Prompt , providers :: openai } ;

# [ tokio :: main ]
async fn main ( ) {
    // Create OpenAI client and model
    // This requires the `OPENAI_API_KEY` environment variable to be set.
    let openai_client = openai :: Client :: from_env ( ) ;

    let gpt4 = openai_client . agent ( "gpt-4" ) . build ( ) ;

    // Prompt the model and print its response
    let response = gpt4
        . prompt ( "Who are you?" )
        . await
        . expect ( "Failed to prompt GPT-4" ) ;

    println ! ( "GPT-4: {response}" ) ;
}

#[tokio::main]を使用することに注意するには、Tokioのmacrosとrt-multi-thread機能を有効にするか、すべての機能（ cargo add tokio --features macros,rt-multi-thread ）を有効にするためのfullだけを有効にする必要があります。

より多くの例を見つけることができます各クレートのexamples （つまり、 src/examples ）ディレクトリを見つけることができます。より詳細なユースケースウォークスルーは、Dev.to Blogで定期的に公開されています。

サポートされた統合

モデルプロバイダー	ベクトルストア