LLM-Culture обеспечивает структурированный подход к внедрению организационной культуры в взаимодействия с крупными языковыми моделями. Вы начинаете с определения ценностей бренда и правил стиля в простом конфигурационном файле. Затем фреймворк предоставляет библиотеку шаблонов подсказок, предназначенных для соблюдения этих руководств. После генерации выводов встроенный инструмент оценки измеряет их соответствие вашим культурным критериям и выделяет любые несоответствия. Наконец, вы внедряете этот фреймворк вместе с вашим LLM-пайплайном — через API или локально — чтобы каждая ответ соответствовал вашему тону, этике и брендинговой личности.

Pydantic разработан для того, чтобы помочь разработчикам легко управлять данными с помощью валидации данных и управления настройками с использованием Python. Он позволяет пользователям определять модели данных с помощью классов Python, автоматически проверяя данные на соответствие этим моделям. Это включает проверку типов, валидацию вложенных объектов и даже управление конфигурацией. С Pydantic разработчики могут быстро выявлять проблемы с данными во время выполнения, улучшая надежность и поддерживаемость приложений.