万能なréduction du code redondantツール

多様な用途に対応可能なréduction du code redondantツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

réduction du code redondant

  • 開発者が関数を定義、登録し、LLMの出力を通じて自動的に呼び出すことを可能にする軽量なPythonライブラリ。
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    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。
    LLM Functions 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
  • ExampleAgentは、OpenAI APIを介してタスクを自動化するカスタマイズ可能なAIエージェントを作成するためのテンプレートフレームワークです。
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    ExampleAgentとは?
    ExampleAgentは、AI駆動のアシスタントの作成を加速するために設計された、開発者向けのツールキットです。OpenAIのGPTモデルと直接連携し、自然言語の理解と生成を処理します。また、カスタムツールやAPIを追加できるプラグインシステムも提供します。このフレームワークは、会話のコンテキスト、メモリ、エラーハンドリングを管理し、情報検索、タスクの自動化、意思決定ワークフローを実行します。明確なコードテンプレート、ドキュメント、例を備え、チームがチャットボット、データ抽出、スケジューリングなどのドメイン固有のエージェントを迅速にプロトタイプ化できます。
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