LLM Functions是一個用戶友好的Python庫，精簡了將函數調用整合到基於LLM的應用程序中。通過定義JSON Schema函數簽名和註冊處理程序回調，它自動解析LLM函數調用輸出並調度相應的Python函數。支持同步/異步執行、模式驗證和可擴展插件，LLM Functions簡化了向對話AI代理添加動態功能，如數據庫查詢、API集成和自定義邏輯。
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LLM Functions
LLM Functions是一個用戶友好的Python庫，精簡了將函數調用整合到基於LLM的應用程序中。通過定義JSON Schema函數簽名和註冊處理程序回調，它自動解析LLM函數調用輸出並調度相應的Python函數。支持同步/異步執行、模式驗證和可擴展插件，LLM Functions簡化了向對話AI代理添加動態功能，如數據庫查詢、API集成和自定義邏輯。
精選
LLM Functions 是什麼？
LLM Functions提供一個簡單的框架，將大語言模型的回應與實際的程式執行連接。用戶通過JSON schema定義函數，將其註冊到庫中，並在合適時由LLM返回結構化的函數調用。庫會解析這些回應，驗證參數，並調用正確的處理程序。支持同步和異步回調、自定義錯誤處理及插件擴展，非常適合需要動態數據查詢、外部API調用或在AI驅動的對話中執行複雜商務邏輯的應用。
誰會使用 LLM Functions？
- 構建AI代理的Python開發者
- 原型設計對話工具的AI研究人員
- 需要外部集成的聊天機器人開發者
- 自動化API工作流程的後端工程師
如何使用 LLM Functions？
- 步驟1：使用`pip install llm-functions`安裝庫
- 步驟2：導入LLMFunctions並配置您的LLM客戶端
- 步驟3：使用Python中的JSON Schema定義函數簽名
- 步驟4：為每個簽名註冊處理程序回調
- 步驟5：傳遞簽名到您的LLM調用並等待回應
- 步驟6：庫解析函數調用並調用您的處理器
- 步驟7：處理返回結果並繼續對話
平台
- mac
- windows
- linux
LLM Functions 的核心特徵與益處
主要功能
- 基於JSON Schema的函數定義
- 自動化解析函數調用
- 支持同步和異步回調
- 參數驗證和錯誤處理
- 可擴展插件架構
優點
- 減少樣板程式碼
- 確保可靠的Schema驗證
- 加快LLM整合速度
- 支持動態外部調用
- 適合複雜工作流程的可擴展性
LLM Functions 的主要使用案例與應用
- 構建能根據需求查詢資料庫的聊天機器人
- 自動化對話界面內的API調用
- 在AI助手中添加實時商務邏輯
- 集成CRM或分析服務等外部工具
LLM Functions 的常見問答
LLM Functions 公司信息
- sigoden
LLM Functions 評論
5/5
LLM Functions 的主要競爭對手和替代方案？
- OpenAI Function Calling
- LangChain FunctionRouter
- MS Agentic SDK
- Oracle func_spec
- LLMSDK