LLM Functions
0 ОтзывыLLM Functions — это удобная для разработчиков библиотека Python, которая упрощает интеграцию вызовов функций в приложения на базе LLM. Определяя сигнатуры функций в JSON-schema и регистрируя обработчики обратных вызовов, она автоматизирует разбор выводов вызова функций LLM и диспетчеризацию соответствующих функций Python. Поддержка синхронного/асинхронного выполнения, валидации схемы и расширяемых плагинов делает LLM Functions идеальной для добавления таких динамических возможностей, как запросы к базам данных, интеграции API и пользовательская логика для разговорных ИИ-агентов.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#Интеграция ИИ
#вызовы функций
#схема JSON
#динамический поиск данных
#вызовы API
#обработка ошибок
#асинхронная поддержка
#Масштабируемая архитектура
#расширения плагинов
#уменьшение дублирующего кода
#оптимизация LLM
#автоматизация бизнес-логики
#валидирование параметров
#функции обратного вызова
#валидация данных
#Обработка в реальном времени
#технологическое развитие
#синхронная обработка
#эффективность программирования
#AI разговор
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
LLM Functions
LLM Functions — это удобная для разработчиков библиотека Python, которая упрощает интеграцию вызовов функций в приложения на базе LLM. Определяя сигнатуры функций в JSON-schema и регистрируя обработчики обратных вызовов, она автоматизирует разбор выводов вызова функций LLM и диспетчеризацию соответствующих функций Python. Поддержка синхронного/асинхронного выполнения, валидации схемы и расширяемых плагинов делает LLM Functions идеальной для добавления таких динамических возможностей, как запросы к базам данных, интеграции API и пользовательская логика для разговорных ИИ-агентов.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#Интеграция ИИ
#вызовы функций
#схема JSON
#динамический поиск данных
#вызовы API
#обработка ошибок
#асинхронная поддержка
#Масштабируемая архитектура
#расширения плагинов
#уменьшение дублирующего кода
#оптимизация LLM
#автоматизация бизнес-логики
#валидирование параметров
#функции обратного вызова
#валидация данных
#Обработка в реальном времени
#технологическое развитие
#синхронная обработка
#эффективность программирования
#AI разговор
...
Рекомендуемые
Что такое LLM Functions?
LLM Functions предоставляет простую рамку для связывания ответов крупных языковых моделей с фактическим выполнением кода. Вы определяете функции через JSON-схемы, регистрируете их в библиотеке, и LLM будет возвращать структурированные вызовы функций, когда это уместно. Библиотека разбирает эти ответы, валидирует параметры и вызывает правильный обработчик. Поддержка синхронных и асинхронных обратных вызовов, настройка обработки ошибок и расширения плагинов делают ее идеальной для приложений, требующих динамического поиска данных, внешних API-вызовов или сложной бизнес-логики в разговорных системах, управляемых ИИ.
Кто будет использовать LLM Functions?
- Разработчики Python, создающие AI-агентов
- Иследователи ИИ, прототипирующие разговорные инструменты
- Создатели чат-ботов, которым нужны внешние интеграции
- Инженеры бэкенда, автоматизирующие API-процессы
Как использовать LLM Functions?
- Шаг 1: Установите библиотеку командой `pip install llm-functions`
- Шаг 2: Импортируйте LLMFunctions и настройте клиента LLM
- Шаг 3: Определите сигнатуры функций с JSON-schema в Python
- Шаг 4: Зарегистрируйте обработчики для каждого сигнала
- Шаг 5: Передайте схемы в вызов LLM и дождитесь ответа
- Шаг 6: Библиотека разберет вызов функции и вызовет ваш обработчик
- Шаг 7: Обработайте возвращенный результат и продолжайте диалог
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества LLM Functions
Основные функции
- Определение функций на базе JSON-schema
- Автоматический разбор вызовов функций
- Поддержка синхронных и асинхронных обратных вызовов
- Валидация параметров и обработка ошибок
- Расширяемая архитектура плагинов
Преимущества
- Сокращает шаблонный код
- Обеспечивает надежную валидацию схем
- Ускоряет интеграцию с LLM
- Позволяет динамически вызывать внешние ресурсы
- Масштабируется для сложных рабочих процессов
Основные Сценарии Использования и Приложения LLM Functions
- Создание чат-ботов, которые по требованию обращаются к базам данных
- Автоматизация API-вызовов в разговорных интерфейсах
- Добавление бизнес-логики в реальном времени к ИИ-ассистентам
- Интеграция внешних инструментов, таких как CRM или аналитические сервисы
Часто Задаваемые Вопросы о LLM Functions
Информация о Компании LLM Functions
- sigoden
Обзоры LLM Functions
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы LLM Functions?
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.