langfun

Langfun

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소개

Langfun은 LM (Language Model) (LM)을 재미있게 만드는 것을 목표로하는 Pyglove 전원 도서관입니다. 핵심 원칙은 언어를 기능으로 취급하여 자연어와 프로그래밍 간의 원활한 통합을 가능하게하는 것입니다. Langfun은 객체 지향 프롬프트를 도입함으로써 사용자에게 객체 및 유형을 사용하여 LLM을 프롬프트 할 수 있도록하며, 제어력 향상 및 단순화 에이전트 개발을 제공합니다.

Langfun의 마법을 잠금 해제하려면 Langfun 101로 시작할 수 있습니다. 특히 Langfun은 추가 미세 조정이 필요없이 Gemini, GPT, Claude와 같은 인기있는 LLM과 호환됩니다.

왜 Langfun?

Langfun은 강력하고 확장 가능합니다 .

• 자연어와 컴퓨터 프로그램의 원활한 통합.
• 텍스트와 양식을 자연스럽게 혼합 할 수있는 모듈 식 프롬프트;
• 요청 기반 워크 플로 및 배치 작업 모두에 효율적입니다.
• 치수 폭발을 번성하는 강력한 평가 프레임 워크.

Langfun은 간단하고 우아합니다 .

• 5 분 안에 파악할 수있는 직관적 인 프로그래밍 모델;
• 파이썬 코드베이스에 플러그 앤 플레이를 통해 즉각적인 차이를 만듭니다.
• 통합 API에 따른 포괄적 인 LLM : Gemini, GPT, Claude, LLAMA3 등.
• 민첩한 개발을 위해 설계되었습니다 : 지능형, 쉬운 디버깅, 최소한의 오버 헤드를 제공합니다.

안녕하세요, 랭 쿤

 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 )

산출:

 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'
    )
  ]
)

더 많은 예는 Langfun 101을 참조하십시오.

설치하다

Langfun은 추가 기능을 통해 다양한 기능을 제공하므로 사용자는 필요한 것만 설치할 수 있습니다. Langfun의 최소 설치에는 Pyglove, Jinja2 및 요청 만 필요합니다. 최소 종속성으로 Langfun을 설치하려면 다음을 사용하십시오.

 pip install langfun

모든 종속성과 함께 완전한 설치를 위해 사용하십시오.

 pip install langfun[all]

야간 빌드를 설치하려면 다음과 같은 --pre 플래그를 포함하십시오.

 pip install langfun[all] --pre

설치를 사용자 정의하려면 langfun[X1, X2, ..., Xn] 과 같은 패키지 이름을 사용하여 특정 기능을 선택할 수 있습니다. 여기서 Xi 아래 목록의 태그에 해당합니다.

꼬리표	설명
모두	모든 Langfun 기능.
LLM	지원되는 모든 LLM.
llm-google	모든 지원 Google 구동 LLM.
LLM-Google-Genai	Google 생성 AI API로 구동되는 LLM
몸짓 광대극	모든 MIME가 지원합니다.
마임-오토	자동 마임 유형 감지.
Mime-Docx	DOCX 형식 지원.
마임-필	PIL에 대한 이미지 지원.
MIME-XLSX	XLSX 형식 지원.
UI	UI 향상

예를 들어, Google 기반 LLM, Full Modality Support 및 UI 향상이 포함 된 야간 빌드를 설치하려면 다음을 사용합니다.

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

면책 조항 : 공식적으로 지원되는 Google 제품이 아닙니다.