Эффективные 同期処理 решения

Используйте 同期処理 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

同期処理

  • LazyLLM — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам создавать интеллектуальных агентов ИИ с пользовательской памятью, интеграцией инструментов и рабочими процессами.
    0
    0
    Что такое LazyLLM?
    LazyLLM поддерживает внешние API или пользовательские утилиты. Агенты выполняют определённые задачи через последовательные или ветвящиеся рабочие процессы, поддерживая синхронную и асинхронную работу. LazyLLM также включает встроенные средства логирования, тестирования и расширения для настройки подсказок или стратегий поиска. Обеспечивая управление низкоуровневыми вызовами к LLM, памятью и выполнением инструментов, LazyLLM позволяет быстро создавать прототипы и разворачивать интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных сценариев с минимальным объемом шаблонного кода.
    Основные функции LazyLLM
    • Модульная архитектура агента
    • Абстракция провайдера LLM
    • Управление памятью диалога
    • Интеграция инструментов и API
    • Синхронные и асинхронные рабочие процессы
    • Инструменты логирования и тестирования
    • Настройка подсказок
  • Легкая библиотека Python, позволяющая разработчикам определять, регистрировать и автоматически вызывать функции через выводы LLM.
    0
    0
    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.
Рекомендуемые