Этот модуль предоставляет подсказку библиотеки и обертку API для взаимодействия с большими языковыми моделями для создания подсказок и помощников определений. Он опирается на библиотеку Лэнгхейна, а также на APIS и антропные API.
Этот пакет в настоящее время недоступен на PYPI. Чтобы установить клонирование репо и установить пакеты Langchain, Anpropic и OpenAI PYPI.
Вам также нужно будет получить ключи API для OpenAI и Anpropic для использования своих моделей.
Чтобы определить нового помощника, отформатируйте assistant_definition в Markdown, как это:
<assistant_definition>
< name >Your Assistant Name</ name >
< role >Description of your assistant's purpose or role</ role >
<system_message>A message from your assistant to the user explaining its purpose</system_message>
<example_input>An example user input or query</example_input>
<example_output>Your assistant's response to the example input</example_output>
</assistant_definition> Затем вы можете генерировать новый объект LanguageExpert из этого определения, используя функцию parse_assistant_definition() :
definition_text = ... # Your assistant definition markdown
expert = parse_assistant_definition ( definition_text )
expert = LanguageExpert ( ** expert ) Затем объект LanguageExpert может использоваться для генерации ответов от вашей помощника модели. Вы также можете улучшить существующее ассистентное определение, используя функцию improve() .
Взносы приветствуются! Пожалуйста, откройте проблему или отправьте запрос на привлечение на GitHub с любыми ошибками, запросами функций или изменениями. Как явно очевидно, я не очень хороший программист, но я довольно хороший быстрый инженер. Я надеюсь поделиться тем, что я узнал с другими, и улучшить оба навыка в процессе.