langfun

ラングファン

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導入

Langfunは、言語モデル（LM）を楽しくすることを目的としたPyglove搭載ライブラリです。その中心的な原則は、言語を関数として扱うことにより、自然言語とプログラミングの間のシームレスな統合を可能にすることです。オブジェクト指向のプロンプトの導入を通じて、LangFunはユーザーがオブジェクトとタイプを使用してLLMをプロンプトするように力を与え、制御を強化し、エージェント開発を簡素化します。

Langfunの魔法のロックを解除するために、Langfun 101から始めることができます。特に、Langfunは、Gemini、GPT、Claudeなどの人気のあるLLMと互換性があり、すべてを追加の微調整を必要とせずに互換性があります。

なぜラングファン？

Langfunは強力でスケーラブルです：

• 自然言語とコンピュータープログラムの間のシームレスな統合。
• テキストとモダリティの自然なブレンドを可能にするモジュラープロンプト。
• リクエストベースのワークフローとバッチジョブの両方に効率的です。
• 次元の爆発を繁栄させる強力な評価フレームワーク。

ラングファンはシンプルでエレガントです：

• 5分で把握できる直感的なプログラミングモデル。
• Pythonコードベースにプラグアンドプレイし、即時の違いを生みます。
• 統一されたAPIの下での包括的なLLM：gemini、gpt、claude、llama3など。
• アジャイル開発用に設計されています：最小限のオーバーヘッドで、インテリセンス、簡単なデバッグを提供します。

こんにちは、ラングファン

 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 )

出力：

 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'
    )
  ]
)

その他の例については、Langfun 101を参照してください。

インストール

Langfunは、エキストラを通じてさまざまな機能を提供し、ユーザーが必要なもののみをインストールできるようにします。 Langfunの最小限のインストールには、Pyglove、Jinja2、およびリクエストのみが必要です。最小限の依存関係でLangFunをインストールするには、以下を使用してください。

 pip install langfun

すべての依存関係を備えた完全なインストールについては、以下を使用してください。

 pip install langfun[all]

毎晩のビルドをインストールするには、次のような--preフラグを含めます。

 pip install langfun[all] --pre

インストールをカスタマイズする場合は、 langfun[X1, X2, ..., Xn]などのパッケージ名を使用して特定の機能を選択できます。xi Xi以下のリストのタグに対応しています。

タグ	説明
全て	すべてのLangFun機能。
LLM	すべてサポートされているLLMS。
LLM-Google	すべてがGoogleを搭載したLLMをサポートしました。
LLM-Google-Genai	Googleの生成AI APIを搭載したLLMS
マイム	すべてのMIMEサポート。
mime-auto	自動MIMEタイプの検出。
mime-docx	DOCX形式のサポート。
mime-pil	PILの画像サポート。
mime-xlsx	XLSX形式のサポート。
ui	UI強化

たとえば、Googleを搭載したLLMS、完全なモダリティサポート、UI強化を含む夜間ビルドをインストールするには、以下を使用します。

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

免責事項：これは公式にサポートされているGoogle製品ではありません。