需求人群:
"目标受众是希望简化与大型语言模型交互的开发者和研究人员。promptic通过提供简洁的API和自动处理LLM响应的功能,非常适合需要快速实现和部署LLM解决方案的用户。"
使用场景示例:
创建一个查询美国总统的函数。
使用Pydantic模型获取国家首都的查询结果。
实时流式传输响应,用于生成诗歌。
产品特色:
使用装饰器和函数文档字符串轻松定义提示。
自动将函数参数插入提示,使用文档字符串中的{argument_name}占位符。
支持Pydantic模型,指定预期的输出结构,promptic将确保LLM的响应符合定义的模式。
通过设置stream=True调用装饰函数,实时接收LLM响应。
简化LLM交互,无需记住OpenAPI响应对象或其他LLM特定细节的形状。
提供易于理解和可靠的代码库,利用litellm的强大功能,确保与广泛的LLMs兼容。
使用教程:
安装promptic库。
导入promptic库中的llm装饰器。
定义一个函数,使用@llm装饰器,并在函数文档字符串中编写提示。
在函数中使用参数,这些参数将自动插入到提示中。
调用函数并传递所需的参数。
处理函数返回的结构化输出。
(可选)使用Pydantic模型来定义和验证输出结构。
(可选)设置stream=True以流式传输LLM响应。
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AI驱动的多智能体数据分析系统
AI-Data-Analysis-MultiAgent是一个高级的AI驱动研究助理系统,利用多个专业智能体协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph处理复杂的研究流程,集成多样化的AI架构以实现最佳性能。该系统的独特之处在于集成了一个专门的Note Taker智能体,通过维护项目的简洁而全面的记录,可以降低计算开销,提高不同分析阶段之间的上下文保持能力,并实现更连贯一致的分析结果。
一个简单而强大的Python库,用于使用大型语言模型(LLMs)。
promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库,它通过litellm简化了与大型语言模型(LLMs)交互的过程。使用promptic,你可以轻松创建提示,处理输入参数,并从LLMs接收结构化输出,仅需几行代码。
AI代理工具集,赋能复杂任务处理。
Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台,它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题,使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具,覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台,提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境(SWE)以及即席代理数据(RAG)等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议,能够显著提高代理调用工具的准确性。此外,Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中,为所有用户和代理管理认证和集成,保持一致的体验。
本地语音聊天机器人,保护隐私,无需联网。
june是一个结合了Ollama、Hugging Face Transformers和Coqui TTS Toolkit的本地语音聊天机器人。它提供了一种灵活、注重隐私的解决方案,可以在本地机器上进行语音辅助交互,确保没有数据被发送到外部服务器。产品的主要优点包括无需联网即可使用、保护用户隐私、支持多种交互模式等。
用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合
llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库,旨在提供一个可扩展的库,用于微调Meta Llama模型,并提供一些示例脚本和笔记本,以便快速开始使用模型在各种用例中,包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。
一个结合了电子表格功能和Python数据分析能力的AI驱动的桌面客户端应用。
Probly是一款创新的桌面客户端应用,它将电子表格的便捷性与Python的强大数据分析能力相结合。通过在浏览器中运行Python代码(使用WebAssembly技术),用户可以在本地进行高效的数据分析,同时利用AI技术获得智能建议和自动化分析。该产品主要面向需要进行复杂数据分析但又希望保持操作便捷性的用户,例如数据分析师、研究人员和企业用户。Probly通过本地运行的架构设计,确保了数据的隐私性和高性能,同时提供了丰富的功能和灵活的扩展性。
一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具,专注于高效爬取高质量网页数据。
Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目,旨在为大型语言模型(LLM)的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据,帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法,能够根据配置灵活调整爬取策略,以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发,具有良好的扩展性和易用性,适合在学术研究和工业应用中使用。
一个基于AI的深度研究工具,能够持续搜索信息直至满足用户查询需求。
OpenDeepResearcher 是一个基于 AI 的研究工具,通过结合 SERPAPI、Jina 和 OpenRouter 等服务,能够根据用户输入的查询主题,自动进行多轮迭代搜索,直至收集到足够的信息并生成最终报告。该工具的核心优势在于其高效的异步处理能力、去重功能以及强大的 LLM 决策支持,能够显著提升研究效率。它主要面向需要进行大量文献搜索和信息整理的科研人员、学生以及相关领域的专业人士,帮助他们快速获取高质量的研究资料。该工具目前以开源形式提供,用户可以根据需要自行部署和使用。
监控、评估和优化你的LLM应用
LangWatch是一个专为大型语言模型(LLM)设计的监控、评估和优化平台。它通过科学的方法来衡量LLM的质量,自动寻找最佳的提示和模型,并提供一个直观的分析仪表板,帮助AI团队以10倍的速度交付高质量的产品。LangWatch的主要优点包括减少手动优化过程、提高开发效率、确保产品质量和安全性,以及支持企业级的数据控制和合规性。产品背景信息显示,LangWatch利用Stanford的DSPy框架,帮助用户在几分钟内而非几周内找到合适的提示或模型,从而加速产品从概念验证到生产的转变。
生成llms.txt文件,帮助LLMs在推理时使用您的网站。
SiteSpeakAI - llms.txt Generator是一个在线工具,用于生成llms.txt文件。这个文件为大型语言模型(LLMs)提供了必要的信息,以便它们能够在推理时更有效地使用您的网站。该工具的重要性在于它能够帮助网站管理员和开发者优化他们的网站,使其更适合与人工智能语言模型的交互,提高网站的功能和用户体验。SiteSpeakAI提供了一个免费的在线生成器,用户可以快速生成所需的llms.txt文件,无需复杂的编程知识。
统一接口访问多个生成式AI服务
aisuite是一个提供简单、统一接口以访问多个生成式AI服务的产品。它允许开发者通过标准化的接口使用多个大型语言模型(LLM),并比较结果。作为一个轻量级的Python客户端库包装器,aisuite使得创作者可以在不改变代码的情况下,无缝切换并测试来自不同LLM提供商的响应。目前,该库主要关注聊天完成功能,并计划在未来扩展更多用例。
MCP是一个开放协议,用于无缝集成大型语言模型应用与外部数据源和工具。
Model Context Protocol(MCP)是一个开放协议,它允许大型语言模型(LLM)应用与外部数据源和工具之间实现无缝集成。无论是构建AI驱动的集成开发环境(IDE)、增强聊天界面还是创建自定义AI工作流,MCP都提供了一种标准化的方式,将LLM与它们所需的上下文连接起来。MCP的主要优点包括标准化的连接方式、易于集成和扩展、以及强大的社区支持。产品背景信息显示,MCP旨在促进开发者构建更加智能和高效的应用程序,特别是在AI和机器学习领域。MCP目前是免费提供给开发者使用的。
AI代理的人工在环反馈、输入和审批API及SDK
HumanLayer是一个API和SDK,它允许AI代理联系人类以获取反馈、输入和审批。它通过审批工作流程在Slack、电子邮件等渠道上确保对高风险功能调用的人类监督,支持将您选择的LLM和框架与AI代理安全连接到世界。HumanLayer得到了Y Combinator的支持,并且与多种流行的框架和LLM兼容,包括OpenAI、Claude、Llama3.1等。它提供了一个平台,通过人工在环的方式,增强AI代理的能力,提高其可靠性和效率。HumanLayer的价格策略包括免费、付费和定制企业方案,满足不同用户的需求。
Sidecar是Aide编辑器的AI大脑,与编辑器协同工作。
Sidecar是为Aide编辑器设计的人工智能插件,它在本地机器上与编辑器一起工作,负责创建提示、与大型语言模型(LLM)通信以及处理它们之间的所有交互。Sidecar的主要优点包括提高编程效率、智能代码补全和集成化的AI辅助开发。它基于Rust语言开发,确保了性能和安全性。Sidecar适用于需要在本地机器上进行高效编程和代码管理的开发者。
AI内容审核服务,保护下游部署安全。
Mistral Moderation API是Mistral AI推出的内容审核服务,旨在帮助用户检测和过滤不受欢迎的文本内容。该API是Le Chat中使用的审核服务的同一技术,现在对外开放,以便用户可以根据特定的应用和安全标准定制和使用这一工具。该模型是一个基于LLM(大型语言模型)的分类器,能够将文本输入分类到9个预定义的类别中。Mistral AI的这一API支持原生多语言,特别针对阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语和西班牙语进行了训练。该API的主要优点包括提高审核的可扩展性和鲁棒性,以及通过技术文档提供的详细政策定义和启动指南,帮助用户有效实施系统级的安全防护。
国内领先的LLM一站式企业解决方案
Chat Nio是一个国内领先的LLM(Large Language Model)一站式企业解决方案,提供强大的AI集成工具,支持35+主流AI模型,涵盖文本生成、图像创作、音频处理和视频编辑等领域,并支持私有化部署和中转服务。它为开发者、个人用户和企业提供定制化的AI解决方案,包括但不限于多租户令牌分发、计费管理系统、深度集成Midjourney Proxy Plus绘画功能、全方位调用日志记录系统等。Chat Nio以其多功能性、灵活性和易用性,满足企业和团队的多样化需求,帮助他们高效开发和部署AI应用。
AI驱动的数据可视化工具
Data Formulator 是微软研究团队开发的一款AI驱动的数据可视化工具,它通过结合用户界面交互和自然语言输入,帮助用户快速创建丰富的数据可视化图表。该工具可以自动处理数据转换,使用户能够专注于图表设计。Data Formulator 支持通过Python安装并本地运行,也可以在GitHub Codespaces中快速启动。它代表了数据分析和可视化领域的技术进步,通过AI技术提高了数据可视化的效率和易用性。
一个全面的Prompt Engineering技术资源库
Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术,它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例,旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外,它还鼓励社区成员分享自己的创新技术,共同推动Prompt Engineering技术的发展。
快速构建健壮的AI代理项目
AgentStack是一个用于快速创建AI代理项目的命令行工具。它基于Python 3.10+,支持多种流行的代理框架,如CrewAI、Autogen和LiteLLM,并集成了多种工具,以简化开发过程。AgentStack的设计理念是简化从零开始构建AI代理的过程,无需复杂的配置,即可快速启动和运行代理项目。它还提供了一个交互式测试运行器、实时开发服务器以及生产环境的构建脚本。AgentStack是开源的,遵循MIT许可协议,适合希望快速进入AI代理开发的开发者。
无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序
Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台,它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务,包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施,旨在降低总拥有成本(TCO),提高查询速度和吞吐量,同时确保信息的时效性和安全性。
AI提示工程师,优化大型语言模型应用
Weavel是一个AI提示工程师,它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能,帮助用户优化大型语言模型(LLM)的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用,能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中,实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外,Weavel能够自动生成评估代码,并使用LLM作为复杂任务的公正裁判,简化评估流程,确保准确、细致的性能指标。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
自主软件开发系统,提高编码效率。
SuperCoder是一个开源的自主软件开发系统,利用先进的AI工具和代理来简化和自动化编码、测试和部署任务,提高效率和可靠性。它支持多种编程语言和框架,以满足不同的开发需求。
AI驱动的数据分析工具
Datalore是一个集成了Anthropic的Claude API和多种数据分析库的AI驱动的数据分析工具。它提供了一个交互式界面,使用户能够使用自然语言命令执行数据分析任务。
集成大型语言模型的SDK
Semantic Kernel是一个集成了大型语言模型(LLMs)如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face的软件开发工具包(SDK),它允许开发者通过定义可串联的插件,在几行代码内实现与AI的交互。其特色在于能够自动编排AI插件,使用户能够通过LLM生成实现特定目标的计划,并由Semantic Kernel执行该计划。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集,使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易,评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案,计算不同设置的排名,提供了一个良好的概览,了解哪些设置有效,哪些无效。
无需编写代码即可创建智能代理的LLM工具。
Nerve是一个可以创建具有状态的代理的LLM工具,用户无需编写代码即可定义和执行复杂任务。它通过动态更新系统提示和在多个推理过程中保持状态,使代理能够规划和逐步执行完成任务所需的操作。Nerve支持任何通过ollama、groq或OpenAI API可访问的模型,具有高度的灵活性和效率,同时注重内存安全。
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