griptape

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构建AI应用的模块化Python框架,支持企业数据和API集成

Griptape是一个模块化Python框架,专为构建安全连接企业数据和API的AI应用而设计。它提供核心组件如代理、管道、工作流、任务、工具、内存、驱动和引擎,确保开发者在每一步保持控制和灵活性。Griptape支持高效的数据加载、处理和存储,并能与多种外部资源和服务交互。更多信息请参阅Griptape文档和在线课程。

GriptapePython框架AI应用模块化企业数据Github开源项目

Griptape:灵活高效的AI开发框架

Griptape是一个模块化的Python框架,用于构建可安全连接到企业数据和API的AI驱动应用程序。它为开发人员提供了在每个步骤中保持控制和灵活性的能力。

核心组件

Griptape框架由多个核心组件构成,为开发者提供了丰富的功能和灵活性:

结构(Structures)

结构是Griptape中的高级组件,用于组织和执行任务:

  • 代理(Agents):由单个任务组成
  • 管道(Pipelines):组织一系列任务,使一个任务的输出可以流入下一个任务
  • 工作流(Workflows):配置任务并行运行

任务(Tasks)

任务是结构中的核心构建块,能够与引擎、工具和其他Griptape组件交互。

工具(Tools)

工具为LLM提供了与数据和服务交互的能力。Griptape包含多种内置工具,并且易于创建自定义工具。

内存(Memory)

Griptape提供了多种内存类型来增强LLM的能力:

  • 对话内存:使LLM能够在多次交互中保留和检索信息
  • 任务内存:将大型或敏感的任务输出保存在发送给LLM的提示之外
  • 元内存:允许向LLM传递额外的元数据,增强交互的上下文和相关性

驱动程序(Drivers)

驱动程序促进与外部资源和服务的交互,包括:

  • 提示驱动程序
  • 嵌入驱动程序
  • 向量存储驱动程序
  • 图像生成驱动程序
  • 图像查询驱动程序
  • SQL驱动程序
  • 网页抓取驱动程序
  • 对话内存驱动程序

引擎(Engines)

引擎封装了驱动程序,提供特定用例的功能:

  • RAG引擎:用于实现模块化检索增强生成(RAG)管道的抽象
  • 提取引擎:从非结构化文本中提取JSON或CSV数据
  • 摘要引擎:生成文本内容的摘要
  • 图像生成引擎:根据文本描述生成图像
  • 图像查询引擎:根据文本提示查询图像

其他组件

Griptape还提供了其他有用的组件:

  • 规则集:通过最小的提示工程来引导LLM的行为
  • 加载器:从各种来源加载数据
  • 人工制品:允许在Griptape组件之间传递不同类型的数据
  • 分块器:将文本分割成可管理的片段,适用于不同类型的文本
  • 分词器:计算文本中的标记数,以不超过LLM的标记限制

快速上手

要开始使用Griptape,只需几个简单的步骤:

  1. 安装Griptape:通过pip安装"griptape[all]"
  2. 配置OpenAI客户端:获取API密钥并将其添加到环境变量中
  3. 创建结构:如代理、管道或工作流,并使用不同类型的任务组合它们

Griptape提供了丰富的文档和示例,帮助开发者快速入门并深入了解框架的各个方面。

版本控制和贡献

Griptape正在不断发展,其API和文档可能会发生变化。在发布1.0.0版本之前,项目使用次要版本引入新功能和破坏性更改,使用补丁版本进行错误修复。

项目欢迎社区贡献,包括提交问题报告和拉取请求。贡献者应遵循项目的贡献指南,确保代码质量和文档更新。

Griptape是一个强大而灵活的AI开发框架,为开发者提供了构建智能应用程序所需的工具和抽象。无论是构建简单的聊天机器人还是复杂的AI系统,Griptape都能提供所需的功能和可扩展性。

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