LLM Functions
0 BewertungenLLM Functions ist eine benutzerfreundliche Python-Bibliothek, die die Integration von Funktionsaufrufen in LLM-basierte Anwendungen vereinfacht. Durch die Definition von JSON-Schema-Funktionssignaturen und die Registrierung von Handler-Callbacks automatisiert sie das Parsen der LLM-Funktionsaufruf-Ausgaben und das Dispatching entsprechender Python-Funktionen. Mit Unterstützung für synchrone/asynchrone Ausführung, Schema-Validierung und erweiterbare Plugins vereinfacht LLM Functions das Hinzufügen dynamischer Fähigkeiten wie Datenbankabfragen, API-Integrationen und benutzerdefinierte Logik für konversationale KI-Agenten.
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LLM Functions
LLM Functions ist eine benutzerfreundliche Python-Bibliothek, die die Integration von Funktionsaufrufen in LLM-basierte Anwendungen vereinfacht. Durch die Definition von JSON-Schema-Funktionssignaturen und die Registrierung von Handler-Callbacks automatisiert sie das Parsen der LLM-Funktionsaufruf-Ausgaben und das Dispatching entsprechender Python-Funktionen. Mit Unterstützung für synchrone/asynchrone Ausführung, Schema-Validierung und erweiterbare Plugins vereinfacht LLM Functions das Hinzufügen dynamischer Fähigkeiten wie Datenbankabfragen, API-Integrationen und benutzerdefinierte Logik für konversationale KI-Agenten.
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Was ist LLM Functions?
LLM Functions bietet ein einfaches Framework, um große Sprachmodellantworten mit tatsächlicher Codeausführung zu verbinden. Sie definieren Funktionen über JSON-Schemas, registrieren sie bei der Bibliothek, und das LLM gibt strukturierte Funktionsaufrufe zurück, wenn dies angemessen ist. Die Bibliothek parst diese Antworten, validiert die Parameter und ruft den richtigen Handler auf. Sie unterstützt synchrone und asynchrone Callbacks, benutzerdefinierte Fehlerbehandlung und Plugin-Erweiterungen, was sie ideal für Anwendungen macht, die dynamische Datenabfragen, externe API-Aufrufe oder komplexe Geschäftslogik innerhalb KI-gesteuerter Gespräche erfordern.
Wer wird LLM Functions verwenden?
- Python-Entwickler, die KI-Agenten bauen
- KI-Forscher, die konversationale Werkzeuge prototypisieren
- Chatbot-Builder, die externe Integrationen benötigen
- Backend-Ingenieure, die API-Workflows automatisieren
Wie verwendet man LLM Functions?
- Schritt 1: Bibliothek mit `pip install llm-functions` installieren
- Schritt 2: LLMFunctions importieren und Ihren LLM-Client konfigurieren
- Schritt 3: Funktionss schemas mit JSON-Schema in Python definieren
- Schritt 4: Handler-Callbacks für jedes Schema registrieren
- Schritt 5: Schemas an Ihren LLM-Aufruf übergeben und Antwort abwarten
- Schritt 6: Bibliothek parst den Funktionsaufruf und ruft Ihren Handler auf
- Schritt 7: Verarbeitung des zurückgegebenen Ergebnisses und Fortsetzung des Gesprächs
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von LLM Functions
Die Hauptfunktionen
- Auf JSON-Schema basierte Funktionsdefinition
- Automatisiertes Parsen von Funktionsaufrufen
- Unterstützung für synchrone und asynchrone Callbacks
- Parametervalidierung und Fehlerbehandlung
- Erweiterbare Plugin-Architektur
Die Vorteile
- Reduziert Boilerplate-Code
- Sichert zuverlässige Schema-Validierung
- Beschleunigt die LLM-Integration
- Ermöglicht dynamische externe Aufrufe
- Skalierbar für komplexe Workflows
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von LLM Functions
- Erstellen von Chatbots, die on-demand Datenbanken abfragen
- Automatisierung von API-Calls innerhalb konversationaler Schnittstellen
- Hinzufügen von Echtzeit-Geschäftslogik zu KI-Assistenten
- Integration externer Tools wie CRMs oder Analyse-Services
FAQs zu LLM Functions
Unternehmensinformationen zu LLM Functions
- sigoden
LLM Functions Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von LLM Functions?
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK
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