LLM Functions는 LLM 기반 응용 프로그램에 함수 호출을 통합하는 과정을 간소화하는 개발자 친화적인 파이썬 라이브러리입니다. JSON-schema 함수 시그니처를 정의하고 핸들러 콜백을 등록함으로써, LLM 함수 호출 출력의 파싱과 해당하는 파이썬 함수로의 디스패치를 자동화합니다. 동기/비동기 실행, 스키마 검증, 확장 가능한 플러그인 지원 등을 제공하여, 데이터베이스 쿼리, API 통합, 사용자 지정 로직 등 다양한 동적 기능을 대화형 AI 에이전트에 쉽게 추가할 수 있습니다.
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LLM Functions
LLM Functions는 LLM 기반 응용 프로그램에 함수 호출을 통합하는 과정을 간소화하는 개발자 친화적인 파이썬 라이브러리입니다. JSON-schema 함수 시그니처를 정의하고 핸들러 콜백을 등록함으로써, LLM 함수 호출 출력의 파싱과 해당하는 파이썬 함수로의 디스패치를 자동화합니다. 동기/비동기 실행, 스키마 검증, 확장 가능한 플러그인 지원 등을 제공하여, 데이터베이스 쿼리, API 통합, 사용자 지정 로직 등 다양한 동적 기능을 대화형 AI 에이전트에 쉽게 추가할 수 있습니다.
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LLM Functions란?
LLM Functions는 대규모 언어 모델의 응답과 실제 코드 실행을 연결하는 간단한 프레임워크를 제공합니다. JSON 스키마를 통해 함수를 정의하고 라이브러리에 등록하면, 적절한 경우 LLM이 구조화된 함수 호출을 반환합니다. 라이브러리는 이러한 응답을 분석하고, 매개변수를 검증하며, 올바른 핸들러를 호출합니다. 동기 및 비동기 콜백, 사용자 지정 오류 처리, 플러그인 확장을 지원하며, 데이터 검색, 외부 API 호출 또는 복잡한 비즈니스 로직이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
LLM Functions을 사용할 사람은?
- AI 에이전트를 구축하는 파이썬 개발자
- 대화형 도구 프로토타이핑하는 AI 연구원
- 외부 통합이 필요한 챗봇 개발자
- API 워크플로우를 자동화하는 백엔드 엔지니어
LLM Functions 사용 방법은?
- 1단계: `pip install llm-functions` 명령어로 라이브러리 설치
- 2단계: LLMFunctions를 import하고 LLM 클라이언트 구성
- 3단계: Python에서 JSON-schema를 사용하여 함수 시그니처 정의
- 4단계: 각 스키마에 대해 핸들러 콜백 등록
- 5단계: 스키마를 LLM 호출에 전달하고 응답 대기
- 6단계: 라이브러리가 함수 호출을 파싱하고 핸들러 호출
- 7단계: 반환된 결과를 처리하고 대화 계속
플랫폼
- mac
- windows
- linux
LLM Functions의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- JSON-schema 기반 함수 정의
- 자동화된 함수 호출 파싱
- 동기 및 비동기 콜백 지원
- 매개변수 검증 및 오류 처리
- 확장 가능한 플러그인 아키텍처
장점
- 보일러플레이트 코드 감소
- 신뢰할 수 있는 스키마 검증 보장
- LLM 통합 속도 향상
- 동적 외부 호출 가능
- 복잡한 워크플로우에 확장 가능
LLM Functions의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 요구 시 데이터베이스를 쿼리하는 챗봇 구축
- 대화 인터페이스 내 API 호출 자동화
- 실시간 비즈니스 로직을 AI 어시스턴트에 추가
- CRM 또는 분석 서비스와 같은 외부 도구 통합
LLM Functions의 자주 묻는 질문
LLM Functions 회사 정보
- sigoden
LLM Functions 리뷰
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LLM Functions의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK
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