LLM Functions
0 AvaliaçõesLLM Functions é uma biblioteca Python amigável para desenvolvedores que agiliza a integração de chamadas de funções em aplicações baseadas em LLM. Ao definir assinaturas de funções JSON-schema e registrar callbacks de manipulador, ela automatiza a análise das saídas de chamadas de funções do LLM e o despacho das funções Python correspondentes. Com suporte para execução síncrona/assíncrona, validação de esquema e plugins extensíveis, o LLM Functions simplifica a adição de funcionalidades dinâmicas, como consultas a bancos de dados, integrações de API e lógica personalizada a agentes de IA conversacional.
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LLM Functions
LLM Functions é uma biblioteca Python amigável para desenvolvedores que agiliza a integração de chamadas de funções em aplicações baseadas em LLM. Ao definir assinaturas de funções JSON-schema e registrar callbacks de manipulador, ela automatiza a análise das saídas de chamadas de funções do LLM e o despacho das funções Python correspondentes. Com suporte para execução síncrona/assíncrona, validação de esquema e plugins extensíveis, o LLM Functions simplifica a adição de funcionalidades dinâmicas, como consultas a bancos de dados, integrações de API e lógica personalizada a agentes de IA conversacional.
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Em Destaque
O que é LLM Functions?
O LLM Functions fornece uma estrutura simples para conectar respostas de grandes modelos de linguagem à execução real de código. Você define funções via esquemas JSON, registra-as na biblioteca, e o LLM retornará chamadas de funções estruturadas quando apropriado. A biblioteca analisa essas respostas, valida os parâmetros e invoca o manipulador correto. Ela suporta callbacks síncronos e assíncronos, tratamento de erros personalizado e extensões de plugins, sendo ideal para aplicações que requerem pesquisa dinâmica de dados, chamadas externas de API ou lógica de negócios complexa em conversas conduzidas por IA.
Quem usará LLM Functions?
- Desenvolvedores Python construindo agentes de IA
- Pesquisadores de IA prototipando ferramentas de conversação
- Construtores de chatbots que necessitam de integrações externas
- Engenheiros de backend automatizando fluxos de trabalho de API
Como usar LLM Functions?
- Passo 1: Instale a biblioteca com `pip install llm-functions`
- Passo 2: Importe LLMFunctions e configure seu cliente LLM
- Passo 3: Defina esquemas de funções usando JSON-schema em Python
- Passo 4: Registre callbacks de manipulador para cada esquema
- Passo 5: Passe esquemas para sua chamada LLM e aguarde a resposta
- Passo 6: A biblioteca analisa a chamada de função e invoca seu manipulador
- Passo 7: Processa o resultado retornado e continue a conversa
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de LLM Functions
Principais recursos
- Definição de funções baseada em JSON-schema
- Análise automatizada de chamadas de funções
- Suporte a callbacks síncronos e assíncronos
- Validação de parâmetros e tratamento de erros
- Arquitetura de plugins extensível
Os benefícios
- Reduz código boilerplate
- Garante validação de esquema confiável
- Acelera a integração do LLM
- Permite chamadas externas dinâmicas
- Escalável para fluxos de trabalho complexos
Principais Casos de Uso & Aplicações de LLM Functions
- Construção de chatbots que consultam bancos de dados sob demanda
- Automatização de chamadas de API em interfaces de conversação
- Adição de lógica de negócios em tempo real a assistentes de IA
- Integração de ferramentas externas como CRM ou serviços de análise
FAQs sobre LLM Functions
Informações da Empresa LLM Functions
- sigoden
Avaliações de LLM Functions
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de LLM Functions?
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK
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