LLM Functionsは、関数呼び出しをLLMベースのアプリケーションに統合するための開発者向けPythonライブラリです。JSON-schemaの関数シグネチャを定義し、ハンドラーコールバックを登録することで、LLMの関数呼び出しの出力を解析し、対応するPython関数にディスパッチします。同期/非同期実行、スキーマ検証、拡張可能なプラグインをサポートし、データベースクエリ、API統合、カスタムロジックなどのダイナミックな機能を会話型AIエージェントに簡単に追加できます。
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LLM Functions
LLM Functionsは、関数呼び出しをLLMベースのアプリケーションに統合するための開発者向けPythonライブラリです。JSON-schemaの関数シグネチャを定義し、ハンドラーコールバックを登録することで、LLMの関数呼び出しの出力を解析し、対応するPython関数にディスパッチします。同期/非同期実行、スキーマ検証、拡張可能なプラグインをサポートし、データベースクエリ、API統合、カスタムロジックなどのダイナミックな機能を会話型AIエージェントに簡単に追加できます。
フィーチャー
LLM Functionsとは？
LLM Functionsは、大規模言語モデルの応答と実際のコード実行をつなぐシンプルなフレームワークです。JSONスキーマを用いて関数を定義し、ライブラリに登録すると、LLMが適切なときに構造化された関数呼び出しを返します。ライブラリはそれらの応答を解析し、パラメータを検証し、正しいハンドラーを呼び出します。同期・非同期のコールバックやカスタムエラー処理、プラグイン拡張をサポートし、動的なデータ検索、外部API呼び出し、複雑なビジネスロジックをAI駆動の会話内に必要とするアプリケーションに最適です。
誰がLLM Functionsを使うの？
- AIエージェントを構築するPython開発者
- 会話ツールの試作を行うAI研究者
- 外部統合を必要とするチャットボット構築者
- APIワークフローを自動化するバックエンドエンジニア
LLM Functionsの使い方は？
- ステップ1：`pip install llm-functions`でライブラリをインストール
- ステップ2：LLMFunctionsをインポートし、LLMクライアントを設定
- ステップ3：PythonでJSON-schemaを使用して関数シグネチャを定義
- ステップ4：各スキーマに対してハンドラーコールバックを登録
- ステップ5：スキーマをLLM呼び出しに渡し、レスポンスを待つ
- ステップ6：ライブラリが関数呼び出しを解析し、ハンドラーを呼び出す
- ステップ7：返された結果を処理し、会話を続ける
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LLM Functionsの主な特長・利点
コア機能
- JSON-schemaに基づく関数定義
- 自動関数呼び出し解析
- 同期・非同期コールバック対応
- パラメータ検証とエラー処理
- 拡張可能なプラグインアーキテクチャ
利点
- ボイラープレートコードを削減
- 信頼性の高いスキーマ検証を保証
- LLM統合を加速
- 動的な外部呼び出しを可能に
- 複雑なワークフローにスケーラブル
LLM Functionsの主な使用ケース・アプリケーション
- データベースをオンデマンドでクエリするチャットボットの構築
- 会話インターフェース内でAPI呼び出しを自動化
- AIアシスタントにリアルタイムのビジネスロジックを追加
- CRMや分析サービスなどの外部ツールと連携
LLM FunctionsのFAQs
LLM Functions会社情報
- sigoden
LLM Functions のレビュー
5/5
LLM Functionsの主な競合と代替品は？
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK
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