funcchain入门指南 - 构建pythonic认知系统的最佳方式

funcchain简介

funcchain是一个用于构建认知系统的Python库,它以最pythonic的方式将大型语言模型(LLM)无缝集成到你的应用中。它利用pydantic模型作为输出模式,结合langchain作为后端,可以轻松地将LLM集成到你的应用中。funcchain使用OpenAI Functions或LlamaCpp语法(json-schema模式)来实现高效的结构化输出。

主要特性

• 🐍 pythonic风格
• 🔀 轻松切换OpenAI或本地模型
• 🔄 动态输出类型(pydantic模型或基本类型)
• 👁️ 支持视觉LLM
• 🧠 使用langchain_core作为后端
• 📝 使用Jinja2进行提示词模板
• 🏗️ 可靠的结构化输出
• 🔁 自动重试解析
• 🔧 支持LangSmith
• 🔄 支持同步、异步、流式、并行、回退等多种方式
• 📦 从Hugging Face自动下载GGUF模型
• ✅ 所有函数都有类型提示,支持mypy
• 🗣️ 聊天路由器组件
• 🧩 可与LangChain LCEL组合使用
• 🛠️ 简单的错误处理
• 🚦 支持枚举和字面量
• 📐 自定义解析类型

安装

使用pip安装funcchain:

pip install funcchain

快速入门

以下是一个简单的示例,展示了如何使用funcchain生成结构化输出:

from funcchain import chain
from pydantic import BaseModel

class Recipe(BaseModel):
    ingredients: list[str]
    instructions: list[str]
    duration: int

def generate_recipe(topic: str) -> Recipe:
    """
    Generate a recipe for a given topic.
    """
    return chain()

recipe = generate_recipe("christmas dinner")
print(recipe.ingredients)

学习资源

1. 官方文档 - 详细介绍了funcchain的用法和概念

2. GitHub仓库 - 包含源码、示例和贡献指南

3. PyPI页面 - 查看最新版本和安装说明

4. 示例文件夹 - 包含多个实际应用示例

5. Discord社区 - 与其他开发者交流和获取帮助

进阶主题

1. 复杂结构化输出
2. 视觉模型支持
3. 本地模型支持
4. 自定义解析器
5. 异步支持

贡献

如果你想为funcchain做出贡献,可以查看贡献指南。项目欢迎各种形式的贡献,包括报告问题、提出改进建议或提交代码。

funcchain是一个强大而灵活的工具,可以帮助你轻松构建基于LLM的应用。通过本文提供的资源,你可以快速入门并掌握这个工具。祝你使用愉快! 🚀