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  • Un cadre Python pour construire des pipelines de raisonnement à plusieurs étapes et des flux de travail de type agent avec de grands modèles de langage.
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    Qu'est-ce que enhance_llm ?
    enhance_llm fournit un cadre modulaire pour orchestrer les appels de grands modèles de langage dans des séquences définies, permettant aux développeurs de chaîner les prompts, d'intégrer des outils ou des API externes, de gérer le contexte de conversation et d'implémenter une logique conditionnelle. Il prend en charge plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompt personnalisés, l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la gestion de la mémoire. En abstraisant la configuration de l'interaction avec LLM, enhance_llm simplifie le développement d'applications de type agent — telles que des assistants automatisés, des bots de traitement de données et des systèmes de raisonnement multi-étapes —, rendant plus facile la création, le débogage et l'extension de flux de travail sophistiqués.
    Fonctionnalités principales de enhance_llm
    • Chaînage de prompts multi-étapes
    • Intégration d'outils et d'API
    • Gestion du contexte et de la mémoire
    • Logique conditionnelle et branchements
    • Exécution asynchrone
    • Gestion des erreurs et nouvelle tentative
  • Intégrez plus de 300 modèles AI avec l'API LoveAI pour des capacités AI évolutives et multiplateformes.
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    Qu'est-ce que LoveAI API ?
    L'API LoveAI fournit l'accès à plus de 300 modèles d'IA pour générer du texte, des images, de la musique et plus encore. Avec l'API LoveAI, les développeurs peuvent rapidement intégrer des capacités AI génératives de haute qualité dans leurs applications, profitant d'une disponibilité de 99,9 % et d'un support pour diverses piles technologiques. Elle permet de transformer des invites textuelles en résultats créatifs comme de la musique, des visuels et des expériences personnalisées, tout en soutenant des performances évolutives et fiables pour les besoins d'entreprise.
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