Bosquet: 打造大型语言模型应用的强大工具集

Bosquet:打造大型语言模型应用的强大工具集

在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(LLM)正在revolutionizing各个领域。然而,构建基于LLM的应用程序仍然面临着诸多挑战。提示工程、上下文管理、代理系统等概念虽然强大,但实现起来却并不简单。为了解决这一难题,GitHub上的一个开源项目Bosquet应运而生,它为开发者提供了一套完整的工具,大大简化了AI应用的开发流程。

Bosquet的核心功能

Bosquet的目标是让AI应用开发变得简单。它提供了以下核心功能:

LLM和工具服务管理
提示模板管理
提示链接和组合
代理和工具定义抽象
LLM记忆处理
其他辅助工具如调用响应缓存等

这些功能涵盖了AI应用开发的各个方面,让开发者可以更专注于业务逻辑,而不是底层实现细节。

强大的提示模板系统

Bosquet集成了优秀的Selmer模板库,为开发者提供了强大而灵活的提示模板系统。开发者可以轻松创建和管理复杂的提示模板,大大提高了开发效率。例如:

(generate
 {:question-answer "Question: {{question}}  Answer: {{answer}}"
  :answer          (llm :openai)
  :self-eval       ["Question: {{question}}"
                    "Answer: {{answer}}"
                    ""
                    "Is this a correct answer?"
                    "{{test}}"]
  :test            (llm :openai)}
 {:question "What is the distance from Moon to Io?"})

这个例子展示了如何使用模板创建一个问答系统,并进行自我评估。Bosquet的模板系统让复杂的提示逻辑变得清晰易懂。

灵活的提示链接

基于强大的Pathom图处理引擎,Bosquet实现了灵活的提示链接和组合功能。开发者可以轻松地将多个提示串联起来,构建复杂的AI工作流。这为创建更智能、更强大的AI应用铺平了道路。

Bosquet提示链接示意图

代理系统抽象

Bosquet提供了代理和工具定义的抽象,让AI应用可以更方便地与外部世界交互。开发者可以轻松定义各种代理和工具,扩展AI应用的能力。例如:

(defagent weather-agent
  {:description "Get weather information"
   :tools [{:name "get-weather"
            :description "Get current weather for a location"
            :function get-weather-api}]})

通过这种方式,开发者可以让AI应用获取实时天气信息,大大增强了应用的实用性。

LLM记忆管理

大型语言模型的上下文窗口有限,这给长对话场景带来了挑战。Bosquet提供了LLM记忆管理功能,可以智能地管理对话历史,在有限的上下文窗口中保留最重要的信息。这让基于LLM的对话系统变得更加智能和连贯。

LLM记忆管理示意图

使用Bosquet构建AI应用

使用Bosquet构建AI应用非常简单。首先,开发者需要安装Bosquet并进行必要的配置:

在项目中添加Bosquet依赖
设置API密钥等配置信息
选择默认的LLM服务

之后,就可以开始使用Bosquet的各项功能了。以下是一个简单的聊天机器人示例:

(require '[bosquet.llm.wkk :as wkk])

(generate
 [[:system "You are a helpful assistant."]
  [:user "What's the weather like today?"]
  [:assistant (llm wkk/openai
                wkk/model-params {:temperature 0.7}
                wkk/var-name :response)]]
 {})