orch

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Rust语言模型库简化AI应用开发

orch作为Rust生态系统中的一员,为开发者提供了构建语言模型应用的便捷工具。该库集成了文本生成、流式处理、结构化输出和向量嵌入等核心功能,并通过灵活的API设计,实现了与Ollama等模型的无缝对接。orch适用于多种AI应用场景,包括但不限于聊天机器人和智能助手的开发。

orchRust语言模型应用开发结构化数据生成Github开源项目

orch

Crates.io 版本 Crates.io 总下载量

orch是一个用于构建基于语言模型的应用程序和代理的Rust编程语言库。它主要为magic-cli项目而构建,但也可以在其他场景中使用。

[!注意]

如果该项目获得关注,它可以被编译为其他语言(如Python)的插件或独立的WebAssembly模块。

安装

cargo add orch cargo add orch_response

或者,将orch作为依赖项添加到你的Cargo.toml文件中:

[dependencies] orch = "*" # 替换为最新版本 orch_response = "*" # 替换为最新版本

基本用法

简单文本生成

use orch::execution::*; use orch::lm::*; #[tokio::main] async fn main() { let lm = OllamaBuilder::new().try_build().unwrap(); let executor = TextExecutorBuilder::new().with_lm(&lm).try_build().unwrap(); let response = executor.execute("2+2等于多少?").await.expect("执行失败"); println!("{}", response.content); }

流式文本生成

use orch::execution::*; use orch::lm::*; use tokio_stream::StreamExt; #[tokio::main] async fn main() { let lm = OllamaBuilder::new().try_build().unwrap(); let executor = TextExecutorBuilder::new().with_lm(&lm).try_build().unwrap(); let mut response = executor.execute_stream("2+2等于多少?").await.expect("执行失败"); while let Some(chunk) = response.stream.next().await { match chunk { Ok(chunk) => print!("{chunk}"), Err(e) => { println!("错误:{e}"); break; } } } println!(); }

结构化数据生成

use orch::execution::*; use orch::lm::*; use orch::response::*; #[derive(Variants, serde::Deserialize)] pub enum ResponseVariants { Answer(AnswerResponseVariant), Fail(FailResponseVariant), } #[derive(Variant, serde::Deserialize)] #[variant( variant = "Answer", scenario = "你知道该国家的首都", description = "国家的首都" )] pub struct AnswerResponseVariant { #[schema( description = "收到的国家的首都", example = "伦敦" )] pub capital: String, } #[derive(Variant, serde::Deserialize)] #[variant( variant = "Fail", scenario = "你不知道该国家的首都", description = "不知道首都的原因" )] pub struct FailResponseVariant { #[schema( description = "不知道首都的原因", example = "'foobar'国家不存在" )] pub reason: String, } #[tokio::main] async fn main() { let lm = OllamaBuilder::new().try_build().unwrap(); let executor = StructuredExecutorBuilder::new() .with_lm(&lm) .with_preamble("你是一位地理专家,帮助用户了解世界各国的首都。") .with_options(Box::new(variants!(ResponseVariants))) .try_build() .unwrap(); let response = executor .execute("傻瓜国的首都是什么?") .await .expect("执行失败"); println!("回应:"); match response.content { ResponseVariants::Answer(answer) => { println!("首都:{}", answer.capital); } ResponseVariants::Fail(fail) => { println!("模型无法生成回应:{}", fail.reason); } } }

嵌入生成

use orch::execution::*; use orch::lm::*; #[tokio::main] async fn main() { let lm = OllamaBuilder::new().try_build().unwrap(); let executor = TextExecutorBuilder::new() .with_lm(&lm) .try_build() .unwrap(); let embedding = executor .generate_embedding("用于生成嵌入的短语") .await .expect("执行失败"); println!("嵌入:"); println!("{:?}", embedding); }

更多示例

查看examples目录以获取使用示例。

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