choco builder

Chocobuilder (он же шоколадная фабрика)

Прочитайте документы →

Что такое Chocobuilder?

Chocobuilder (Origin Chocolate Factory) - это рамка разработки приложений с открытым исходным кодом LLM, предназначенная для того, чтобы помочь вам легко создать мощную разработку программного обеспечения SDLC + LLM.

Для нативного (Android/iOS/Embedded Device) SDK: см. Https://github.com/unit-mesh/edge-infer

QuickStart

Метод 1: Интеграция в проект JVM

Список модулей: https://central.sonatype.com/namespace/cc.unitmesh

dependencies {
    // 核心模块
    implementation ' cc.unitmesh:cocoa-core:1.0.0 '
    // Pinecone
    implementation ' cc.unitmesh:store-pinecone:1.0.0 '
    // ElasticSearch
    implementation ' cc.unitmesh:store-elasticsearch:1.0.0 '
    // ...其它模块
}

Смотрите больше примеров: примеры/

Метод 2: Используйте Ragscript

@file:DependsOn( " cc.unitmesh:rag-script:1.0.0 " )

import cc.unitmesh.rag.*

rag {
    indexing {
        val chunks = document( " README.md " ).split()
        store.indexing(chunks)
    }

    querying {
        store.findRelevant( " workflow dsl design " )
            .lowInMiddle()
            . also {
                println (it)
            }
    }
}

Метод 3: Пример локального развертывания

git clone https://github.com/unit-mesh/chocolate-factory
# modify OPENAI_API_KEY and OPENAI_HOST in docker-compose.yml
docker-compose up

Варианты использования

Настольный компьютер/IDE:

• https://github.com/unit-mesh/auto-dev-мастер кодирования с AI с многоязычной поддержкой, созданием автоматического кода и полезным помощником по получению ошибок
• https://github.com/phodal/shire - Язык агента по кодированию AI

Сервер:

• https://github.com/unit-mesh/devops-genius/

Android:

• https://github.com/unit-mesh/android-semantic-search-kit

Разработка

Смотрите в https://framework.unitmesh.cc/ или см. В документах

Философия дизайна: решение проблем с доменом

Ключевые понятия Chocobuilder:

(PS: Происхождение, сделанное Майклом Плодом в Aligning Organization and Architecture со стратегическим DDD)

Проблема пользователя обрабатывается следующими шагами:

1. Проблема clarifier.kt
2. Проблема analyzer.kt
3. SolutionDesigner.kt
4. SolutionReviewer.kt
5. SolutionExecutor.kt

• Онлайн демо: https://framework.unitmesh.cc/ (todo)
• Видео демонстрация: https://www.bilibili.com/video/bv1t14y1c7p2
• GIF DEMO:

Пример 1: Фронтальный скриншот

• Шаг 1: Проблемный кларифер: Используйте отзывчивый макет, чтобы написать страницу чата
  • Шаг 1.1: Проблемный клавиш: слева находится навигация, посередине находится область чата, а в нижней части области чата находится кнопка ввода.
• Шаг 2: SolutionDesigner: подтвердите, соответствует ли следующий дизайн. Если он встречает, пожалуйста, ответьте «Да».
• Шаг 3: SolutionExecutor: генерировать страницу чата

Пример 2: Поиск семантического кода

• Шаг 1: Проблема Анализируется анализ потребностей пользователя и преобразует их в несколько семантических запросов
  • Китайский, английский, гидские режимы
• Шаг 2: SolutionExecutor: извлечь наиболее релевантные фрагменты кода из базы данных в соответствии с потребностями пользователя и суммировано CATGPT

Пример ввода: как реализуется семантический рабочий процесс?

Окончательный вывод:

Пример 3: Генератор Testcase

• Шаг 1: Проблема Aanalyzer анализирует требования пользователя и подтверждает, является ли это требованием, генерируемым тестовым примером.
  • Многотемпературная режим: DemporatureMode.default, DemporatureMode.creative
• Шаг 2: SolutionDesigner разрабатывает решение для генерации тестового примера
• Шаг 3: SolutionReviewer подтверждает, соответствует ли решение потребностям пользователя

Пример ввода: опубликованная статья пользователя

Окончательный вывод:

Примеры 4: интерпретатор кода

• Шаг 1: SolutionExecutor

Пример 1: Напишите таблицу умножения

Пример вывода:

1    2    3    4    5    6    7    8    9
2    4    6    8    10    12    14    16    18
3    6    9    12    15    18    21    24    27
4    8    12    16    20    24    28    32    36
5    10    15    20    25    30    35    40    45
6    12    18    24    30    36    42    48    54
7    14    21    28    35    42    49    56    63
8    16    24    32    40    48    56    64    72
9    18    27    36    45    54    63    72    81    

Пример 2: генерировать диаграммы на основе требований (TODO)

Создайте диаграмму счетов за электроэнергию за первую половину 2023 года, информация заключается в следующем: ### 1 ~ июня: 201,2 222 234,3,3,120,2,90,90,4 ###

Код процесса:

 %use lets-plot

import kotlin.math.PI
import kotlin.random.Random


val incomeData = mapOf(
    "x" to listOf("一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月"),
    "y" to listOf(201.2, 222, 234.3, 120.2, 90, 94.4)
)
letsPlot(incomeData) { x = "x"; y = "y" } +
        geomBar(stat = Stat.identity) +
        geomText(labelFormat = "${.2f}") { label = "y"; } +
        ggtitle("2023 年上半年电费")

Окончательный вывод:

Лицензия

Рагнитные модули были вдохновлены

• Langchain4j
• Лангхейн
• Lmamaindex
• Весна Ай

Некоторые тряпичные модули, основанные на Langchain4J и Spring AI, которые лицензированы по лицензии Apache 2.0.

Этот код распределен LICENSE лицензии MPL 2.0.