langfun

Лангфун

Установка | Начало работы | Учебник | Сообщество разногласий

Введение

Langfun - это библиотека с питанием Pyglove, которая стремится сделать языковые модели (LM) интересным для работы . Его центральный принцип заключается в обеспечении бесшовной интеграции между естественным языком и программированием, рассматривая язык как функции. Благодаря введению объектно-ориентированного подсказки , Langfun дает пользователям предлагать LLMS с использованием объектов и типов, предлагая улучшенное управление и упрощение разработки агента.

Чтобы разблокировать магию Langfun, вы можете начать с Langfun 101. Примечательно, что Langfun совместим с популярными LLM, такими как Gemini, GPT, Claude, без необходимости дополнительной точной настройки.

Почему Лэнгфун?

Langfun мощный и масштабируемый :

• Бесплатная интеграция между естественным языком и компьютерными программами.
• Модульные подсказки, которые допускают естественную смесь текстов и методов;
• Эффективно как для рабочих процессов на основе запросов, так и для партийных работ;
• Мощная структура оценки, которая процветает разрывные взрывы.

Langfun прост и элегантен :

• Интуитивно понятная модель программирования, схватанная за 5 минут;
• Подключить и играть в любую кодовую базу Python, что немедленно отличается;
• Комплексные LLMS под единым API: Gemini, GPT, Claude, Llama3 и многое другое.
• Разработанный для Agile Development: предлагает Intellisense, легкую отладку, с минимальными накладными расходами;

Привет, Лангфун

 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 )

Выход:

 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'
    )
  ]
)

См. Langfun 101 для получения дополнительных примеров.

Установить

Langfun предлагает ряд функций через дополнения, позволяя пользователям устанавливать только то, что им нужно. Минимальная установка Langfun требует только Pyglove, Jinja2 и запросов. Чтобы установить Langfun с его минимальными зависимостями, используйте:

 pip install langfun

Для полной установки со всеми зависимостями используйте:

 pip install langfun[all]

Чтобы установить ночную сборку, включите флаг --pre , например:

 pip install langfun[all] --pre

Если вы хотите настроить установку, вы можете выбрать конкретные функции, используя такие имена пакетов, как langfun[X1, X2, ..., Xn] , где Xi соответствует тегу из списка ниже:

Ярлык	Описание
все	Все функции Langfun.
LLM	Все поддерживаемые LLMS.
LLM-Google	Все поддерживают Google Power LLMS.
LLM-Google-Genai	LLMS, работающие на Google Generative API API
мима	Все MIME поддерживает.
Mime-Auto	Автоматическое обнаружение типа MIME.
Mime-Docx	Поддержка формата DOCX.
Mime-Pil	Поддержка изображения для PIL.
Mime-xlsx	Поддержка формата XLSX.
UI	Улучшения пользовательского интерфейса

Например, для установки ночной сборки, которая включает в себя LLMS, полную поддержку модальности и улучшения пользовательского интерфейса, использование:

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

Отказ от ответственности: это не официально поддерживаемый продукт Google.