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Flappy Monorepo

️ Este projeto ainda está em desenvolvimento. Estamos trabalhando duro para lançar a primeira versão do Flappy o mais rápido possível. Fique atento! Os exemplos de documentação e código estarão disponíveis em breve.

Este Monorepo reúne todas as bibliotecas de falhas, cada uma implementada em uma linguagem de programação diferente. Flappy é uma biblioteca desenvolvida para otimizar a criação de aplicativos e agentes de IA que usam grandes modelos de idiomas (LLMS).

Visão geral

Flappy é um aplicativo/agente SDK do Modelo de Linguagem (LLM) pronto para produção (LLM), projetado para simplificar a integração da IA em seus projetos. É uma solução fácil de usar, universalmente compatível e pronta para a produção que traz o poder da IA aos desenvolvedores, independentemente de sua linguagem de programação preferida.

Principais recursos

Facilidade de uso : Flappy foi projetado para ser tão fácil de usar quanto o desenvolvimento de aplicativos CRUD, minimizando a curva de aprendizado para desenvolvedores novos na IA.
Pronto de produção : além da pesquisa, Flappy é um SDK robusto que equilibra a eficiência de custo e a segurança da caixa de areia para fornecer uma plataforma estável para ambientes comerciais.
Idioma-agnóstico : Flappy se integra perfeitamente a qualquer linguagem de programação, eliminando a necessidade de Python, a menos que seja explicitamente exigido pelo seu aplicativo.

Sdk

	Fonte	Pacote	Documentação	Status do CI
	Java
	C#

Componentes principais

Recursos do agente

No ecossistema de Flappy, um agente opera como um canal versátil para o LLM, executando uma variedade de tarefas como dados ETL, invocando APIs externas ou executando o código Python gerado por LLM em uma caixa de areia quando necessário. Essa filosofia de design atende à crescente demanda por aplicativos de IA baseados em LLM em vários setores.

Os recursos do agente em Flappy são construídos em três tipos fundamentais:

InvokeFunction : Esse recurso permite que os agentes interajam com o ambiente. Os usuários devem implementar essas funções com parâmetros de entrada e saída predefinidos, facilitando a interação eficiente de dados LLM e do mundo real.
SynthesizedFunction : Esse recurso é processado pelo LLM e requer apenas a definição de sua descrição e a declaração da estrutura de dados dos tipos de entrada e saída.
CodeInterpreter Esse recurso permite que os agentes avaliem o código Python produzido pelo LLMS em uma caixa de areia segura que reduz erros de tempo de execução e possíveis vulnerabilidades de segurança, tornando -o adequado para implantação em um ambiente de produção.

Detalhes da implementação da função

Flappy apresenta mecanismos exclusivos de implementação para aprimorar essas funções:

Integração exclusiva do esquema JSON : os usuários podem definir classes abstratas em sua linguagem de programação preferida, que é então transformada em esquemas de esquema JSON pela Flappy. Esse recurso aprimora a legibilidade da máquina e a interoperabilidade e gerencia as entradas e saídas do LLMS, fornecendo dados controlados, consistentes e legíveis por máquina.
AST PARSING : O FLAPKY executa a análise abstrata da árvore de sintaxe (AST) nas saídas do LLM para garantir que os dados JSON gerados sigam estritamente o esquema JSON definido.

Camada de abstração LLM

Para melhorar a flexibilidade do desenvolvimento de aplicativos, o Flappy fornece uma camada de abstração para diferentes LLMs. Esse recurso permite que os usuários alternem facilmente entre diferentes LLMs e designem o Fallback LLMS, garantindo a estabilidade do aplicativo.

O Flappy capacita os desenvolvedores a criar aplicativos baseados em LLM de maneira linguística-agnóstica. Comece sua jornada com Flappy hoje e aproveite o imenso potencial da IA em sua linguagem de programação preferida.