LLM Functions
0 ReseñasLLM Functions es una biblioteca de Python amigable para los desarrolladores que simplifica la integración de llamadas a funciones en aplicaciones basadas en LLM. Al definir firmas de funciones en JSON-schema y registrar callbacks de manejador, automatiza el análisis de las salidas de llamadas de funciones de LLM y la gestión de funciones de Python correspondientes. Con soporte para ejecución síncrona/asíncrona, validación de esquemas y plugins extensibles, LLM Functions simplifica la adición de capacidades dinámicas como consultas a bases de datos, integraciones API y lógica personalizada para agentes de IA conversacionales.
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LLM Functions
LLM Functions es una biblioteca de Python amigable para los desarrolladores que simplifica la integración de llamadas a funciones en aplicaciones basadas en LLM. Al definir firmas de funciones en JSON-schema y registrar callbacks de manejador, automatiza el análisis de las salidas de llamadas de funciones de LLM y la gestión de funciones de Python correspondientes. Con soporte para ejecución síncrona/asíncrona, validación de esquemas y plugins extensibles, LLM Functions simplifica la adición de capacidades dinámicas como consultas a bases de datos, integraciones API y lógica personalizada para agentes de IA conversacionales.
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¿Qué es LLM Functions?
LLM Functions proporciona un marco sencillo para conectar las respuestas de grandes modelos lingüísticos con la ejecución real del código. Defina funciones mediante esquemas JSON, regístrelas en la biblioteca, y el LLM devolverá llamadas estructuradas a funciones cuando corresponda. La biblioteca analiza esas respuestas, valida los parámetros y llama al manejador correcto. Soporta callbacks síncronos y asíncronos, manejo de errores personalizado y extensiones de plugins, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren búsqueda dinámica de datos, llamadas API externas o lógica empresarial compleja en conversaciones impulsadas por IA.
¿Quién usará LLM Functions?
- Desarrolladores Python construyendo agentes de IA
- Investigadores en IA prototipando herramientas conversacionales
- Constructores de chatbots que necesitan integraciones externas
- Ingenieros de backend automatizando flujos de trabajo API
¿Cómo usar LLM Functions?
- Paso 1: Instale la biblioteca con `pip install llm-functions`
- Paso 2: Importe LLMFunctions y configure su cliente LLM
- Paso 3: Defina firmas de funciones usando JSON-schema en Python
- Paso 4: Registre callbacks de manejador para cada esquema
- Paso 5: Pase los esquemas a su llamada LLM y espere la respuesta
- Paso 6: La biblioteca analiza la llamada a función y llama a su manejador
- Paso 7: Procese el resultado devuelto y continúe la conversación
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de LLM Functions
Las características principales
- Definición de funciones basada en JSON-schema
- Análisis automatizado de llamadas de funciones
- Soporte para callbacks síncronos y asíncronos
- Validación de parámetros y manejo de errores
- Arquitectura de plugins extensible
Los beneficios
- Reduce el código boilerplate
- Asegura una validación confiable del esquema
- Acelera la integración con LLM
- Permite llamadas externas dinámicas
- Escalable para flujos de trabajo complejos
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de LLM Functions
- Construcción de chatbots que consultan bases de datos bajo demanda
- Automatización de llamadas API dentro de interfaces conversacionales
- Agregar lógica de negocios en tiempo real a asistentes de IA
- Integración de herramientas externas como CRM o servicios analíticos
FAQs sobre LLM Functions
Información de la Compañía LLM Functions
- sigoden
Reseñas de LLM Functions
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de LLM Functions?
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK
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