enhance_llm 是一個面向開發者的Python庫，讓您能用LLMs建立複雜的多步推理與代理工作流程。它提供鏈接提示、整合工具、管理上下文和動態決策的實用工具。使用enhance_llm，可以建立靈活的LLM流程，用於問答、資料提取和規劃等任務，提高可靠性，並讓開發者無縫定制工作流程。
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enhance_llm
enhance_llm 是一個面向開發者的Python庫，讓您能用LLMs建立複雜的多步推理與代理工作流程。它提供鏈接提示、整合工具、管理上下文和動態決策的實用工具。使用enhance_llm，可以建立靈活的LLM流程，用於問答、資料提取和規劃等任務，提高可靠性，並讓開發者無縫定制工作流程。
精選
enhance_llm 是什麼？
enhance_llm 提供模組化框架，可在定義好的序列中協調大型語言模型的呼叫，讓開發者鏈接提示、整合外部工具或API、管理對話上下文，並實作條件邏輯。它支援多個LLM提供者、客製化提示範本、非同步執行、錯誤處理與記憶管理。透過抽象化LLM互動的範例代碼，enhance_llm簡化自動化代理應用的開發，例如自動助理、資料處理機器人、多步推理系統，使建置、除錯及擴展更為容易。
誰會使用 enhance_llm？
- 構建LLM應用的Python開發者
- 原型設計代理工作流程的AI研究者
- 機器學習工程師
- 自動化文本任務的資料科學家
- 整合LLMs的軟體工程師
如何使用 enhance_llm？
- 步驟一：透過pip安裝：pip install enhance-llm
- 步驟二：引入核心類別：from enhance_llm import Chain, Node, LLMClient
- 步驟三：設定你的LLM提供者憑證
- 步驟四：定義含提示範本和工具呼叫的節點或任務
- 步驟五：將節點連結成帶條件邏輯的流程
- 步驟六：執行流程：result = chain.run(input_data)
- 步驟七：處理並解析輸出以符合應用需求
平台
- mac
- windows
- linux
enhance_llm 的核心特徵與益處
主要功能
- 多步提示鏈結
- 工具與API整合
- 上下文與記憶管理
- 條件邏輯與分支
- 非同步執行
- 錯誤處理與重試
優點
- 模組化流程設計
- 提升LLM的可靠度
- 可定制的提示範本
- 簡化除錯流程
- 方便透過插件擴展
enhance_llm 的主要使用案例與應用
- 帶上下文的自動問答
- 資料擷取與結構化報告
- 對話式AI助理
- 自動規劃與排程
- 多步文本分析流程
enhance_llm 的常見問答
enhance_llm 公司信息
- stay-leave
enhance_llm 評論
5/5
enhance_llm 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- AutoGen
- Steamship