LLM Functions
0 AvisLLM Functions est une bibliothèque Python conviviale qui facilite l’intégration de l’appel de fonctions dans des applications basées sur les LLM. En définissant des signatures de fonctions JSON-schema et en enregistrant des rappels de gestionnaire, elle automatise l’analyse des sorties d’appel de fonction LLM et la dispatch du fonctions Python correspondantes. Avec la prise en charge de l’exécution synchrone/asynchrone, la validation de schéma, et des plugins extensibles, LLM Functions simplifie l’ajout de capacités dynamiques telles que les requêtes de base de données, les intégrations API, et la logique personnalisée pour les agents IA conversationnels.
Plateformes et frameworks d'IA
Bibliothèques d'outils
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LLM Functions
LLM Functions est une bibliothèque Python conviviale qui facilite l’intégration de l’appel de fonctions dans des applications basées sur les LLM. En définissant des signatures de fonctions JSON-schema et en enregistrant des rappels de gestionnaire, elle automatise l’analyse des sorties d’appel de fonction LLM et la dispatch du fonctions Python correspondantes. Avec la prise en charge de l’exécution synchrone/asynchrone, la validation de schéma, et des plugins extensibles, LLM Functions simplifie l’ajout de capacités dynamiques telles que les requêtes de base de données, les intégrations API, et la logique personnalisée pour les agents IA conversationnels.
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Vedettes
Qu'est-ce que LLM Functions ?
LLM Functions offre un cadre simple pour relier les réponses du grand modèle linguistique à l’exécution réelle du code. Vous définissez des fonctions via des schémas JSON, les enregistrez dans la bibliothèque, et le LLM retournera des appels de fonction structurés lorsque cela est approprié. La bibliothèque parses ces réponses, valide les paramètres, et invoque le gestionnaire correct. Elle supporte les rappels synchrones et asynchrones, la gestion d’erreur personnalisée, et les extensions de plugins, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant une recherche dynamique de données, des appels API externes, ou une logique commerciale complexe au sein de conversations pilotées par IA.
Qui va utiliser LLM Functions ?
- Développeurs Python construisant des agents IA
- Chercheurs en IA prototypant des outils conversationnels
- Constructeurs de chatbots nécessitant des intégrations externes
- Ingénieurs backend automatisant des flux API
Comment utiliser LLM Functions ?
- Étape 1 : Installer la bibliothèque avec `pip install llm-functions`
- Étape 2 : Importer LLMFunctions et configurer votre client LLM
- Étape 3 : Définir des schémas de fonctionnalités en utilisant JSON-schema en Python
- Étape 4 : Enregistrer des rappels de gestionnaire pour chaque schéma
- Étape 5 : Envoyer les schémas à votre appel LLM et attendre la réponse
- Étape 6 : La bibliothèque analyse l’appel de fonction et invoque votre gestionnaire
- Étape 7 : Traitez le résultat retourné et poursuivez la conversation
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de LLM Functions
Les fonctionnalités principales
- Définition de fonction basée sur JSON-schema
- Analyse automatisée des appels de fonction
- Support pour rappels synchrone et asynchrone
- Validation des paramètres et gestion d’erreur
- Architecture de plugins extensible
Les avantages
- Réduit le code boilerplate
- Assure une validation fiable du schema
- Accélère l’intégration des LLM
- Permet des appels externes dynamiques
- Scalable pour des workflows complexes
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de LLM Functions
- Construction de chatbots interrogeant des bases de données à la demande
- Automatisation des appels API dans des interfaces conversationnelles
- Ajout de logique métier en temps réel aux assistants IA
- Intégration d’outils externes comme CRM ou services analytiques
FAQs sur LLM Functions
Informations sur la Société LLM Functions
- sigoden
Avis LLM Functions
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de LLM Functions ?
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK
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