Ferramentas LLM 工作流程 para todas as ocasiões

Obtenha soluções LLM 工作流程 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

LLM 工作流程

  • Um wrapper Python que permite chamadas perfeitas à API Anthropic Claude através das interfaces existentes do OpenAI Python SDK.
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    O que é Claude-Code-OpenAI?
    Claude-Code-OpenAI transforma a API Claude da Anthropic em um substituto plug-in para os modelos OpenAI em aplicações Python. Após instalar via pip e configurar as variáveis de ambiente OPENAI_API_KEY e CLAUDE_API_KEY, você pode usar métodos familiares como openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() ou openai.Embedding.create() com nomes de modelos Claude (por exemplo, claude-2, claude-1.3). A biblioteca intercepta as chamadas, roteia para os endpoints correspondentes do Claude e normaliza as respostas para coincidir com as estruturas de dados do OpenAI. Suporta streaming em tempo real, mapeamento de parâmetros avançado, tratamento de erros e templating de prompts. Isso permite que equipes experimentem os modelos Claude e GPT de forma intercambiável sem refatorar o código, possibilitando prototipagem rápida para chatbots, geração de conteúdo, busca semântica e fluxos de trabalho híbridos de LLM.
    Recursos Principais do Claude-Code-OpenAI
    • Proxy as chamadas da API OpenAI para os modelos Claude da Anthropic
    • Suporte aos endpoints ChatCompletion, Completion e Embedding
    • Suporte a respostas em streaming
    • Mapeamento automático de parâmetros e normalização de respostas
    • Tratamento de erros e templating de prompts
  • Estrutura de agente AI centrada em gráficos que orquestra chamadas de LLM e conhecimento estruturado por meio de gráficos de linguagem personalizáveis.
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    O que é Geers AI Lang Graph?
    O Geers AI Lang Graph fornece uma camada de abstração baseada em gráficos para construir agentes de IA que coordenam múltiplas chamadas de LLM e gerenciam conhecimentos estruturados. Ao definir nós e arestas que representam prompts, dados e memória, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho dinâmicos, rastrear o contexto entre interações e visualizar fluxos de execução. A estrutura suporta integrações de plugins para diversos provedores de LLM, modelagem de prompts personalizada e gráficos exportáveis. Simplifica o design iterativo de agentes, melhora a retenção de contexto e acelera o prototipagem de assistentes conversacionais, bots de suporte à decisão e pipelines de pesquisa.
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