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支持Python和TypeScript的LLM函数编写与测试的领域特定语言

BAML是用于编写和测试LLM函数的领域特定语言。它允许用户定义的LLM函数模板轻松集成到Python、TypeScript等多种语言中,专注于开发工作而非提示设计。BAML在结构化数据获取方面表现出色,支持Ollama、Openai等多种模型。它的特点包括类型验证、实时提示预览、流式处理等,并支持在Boundary Studio进行观察和重放生产请求,是开发者进行LLM函数调用的理想工具。

BAMLLLM函数结构化数据PythonTypescriptGithub开源项目

项目介绍:BAML

BAML,即“基本上,一个自创的语言”,是一个专门为编写和测试大型语言模型(LLM)函数而设计的领域特定语言。此语言通过为各种编程语言(如Python、TypeScript等)提供即插即用的功能,帮助工程师更加专注于工程问题,而减少对提示词设计的依赖。

LLM函数的强大表现

在领域内部,LLM函数是带有定义输入变量的提示模板,输出的类型可以是类、枚举、联合体等。BAML的表现超越了当前获取结构化数据的所有其他方法,即使是在使用GPT-3.5的情况下,也能优于为工具使用而微调的模型。在伯克利函数调用基准测试中的结果印证了这一点。

主要功能

BAML提供了一系列强大的功能,使其更加适合LLM操作和复杂数据处理:

  • Python和Typescript的支持:与其他编程语言无缝集成。
  • 类型验证:相比Pydantic或Zod更具抵抗常见LLM错误的能力。
  • 广泛的模型支持:支持Ollama、Openai、Anthropic,并在小型模型如Llama2中进行了测试。
  • 流式处理:流式传输结构化的部分输出。
  • 实时提示预览:始终可以查看完整提示,即使它包含循环和条件语句。
  • 测试支持:只需点击一次即可在游乐场中测试函数。
  • 弹性和后备功能:为LLM调用添加重试和冗余。
  • 观察平台:使用Boundary Studio可视化功能并通过单击重放生产请求。

资源与社区

用户可以通过Discord与社区互动,或参与办公时间来提出问题。此外,还有详细的文档以及用于监控的Boundary Studio

初学者项目

BAML为初学者提供了多个示例项目:

如何使用BAML

BAML可以轻松进行多种语言转换,例如Python和TypeScript,与传统框架相比,BAML提供了更好的输出解析、类型保证,并且使代码更为简洁。

Python中的应用示例

from baml_client import baml as b from baml_client.baml_types import Resume async def main(): resume_text = """Jason Doe Python, Rust University of California, Berkeley, B.S. in Computer Science, 2020 Also an expert in Tableau, SQL, and C++ """ resume = await b.ExtractResume(resume_text) assert isinstance(resume, Resume)

TypeScript中的应用示例

import baml as b from "@/baml_client"; import { Resume } from "@/baml_client/types"; function getResume(resumeUrl: string): Promise<Resume> { const resume_text = await loadResume(resumeUrl); return b.ExtractResume({ resumeText: content }); }

BAML生态系统

BAML不仅仅是一个语言工具,它是一个全方位的开发体验生态系统,专为任何类型的LLM函数调用操作而设计。其独特的功能,包括游乐场和Boundary Studio观察平台,使其在开发者中备受欢迎。

FAQ

为什么创建新语言?

  • BAML的设计灵感来源于Jinja,但增加了类型和函数声明的功能。

BAML如何部署及安全性等问题也在文档中得到了详细解答。

贡献和支持

Boundary团队欢迎开发者参与贡献,并热情邀请愿意加入团队的工程师。更多信息请访问他们的Discord或电邮联系。

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