llm-chain

项目介绍：llm-chain 🚀

llm-chain 是一组基于 Rust 的软件库，用于帮助开发者创建高级的自然语言大型模型（LLM）应用程序，如聊天机器人和智能代理。作为一个全面的 LLM 操作平台，它强力支持在云端和本地部署的 LLM，同时还提供对提示模板的支持，通过将提示连接成多步骤链，使得 LLM 能处理更复杂的任务。此外，llm-chain 还提供了向量存储集成功能，使模型能够拥有长期记忆和领域知识，从而构建出功能强大的应用程序。

功能特性 🌟

• 提示模板：创建可重用且易于定制的提示模板，以保持与 LLM 的交互一致且结构化。
• 提示链：构建强大的提示链，使复杂任务能够逐步实现，充分利用 LLM 的潜力。
• ChatGPT 支持：目前支持 ChatGPT 模型，并计划未来加入对 OpenAI 其他模型的支持。
• LLaMa 支持：与 LLaMa 模型无缝集成，支持利用 Facebook 研究模型进行自然语言理解和生成任务。
• Alpaca 支持：支持斯坦福大学的 Alpaca 模型，扩展了可用于高级 AI 应用的语言模型范围。
• llm.rs 支持：在不依赖 C++ 代码的情况下，在 Rust 里使用 LLM。
• 工具集成：增强 AI 代理的能力，使之可以访问各种工具，如运行 Bash 命令、执行 Python 脚本或进行网络搜索，支持更复杂和强大的交互。
• 可扩展性：在设计上注重可扩展性，使得未来可以轻松集成其他 LLM。
• 社区驱动：我们欢迎并鼓励社区作出贡献，以帮助改善和扩展 llm-chain 的功能。

快速入门 🚀

要开始使用 llm-chain，需要在你的 Cargo.toml 文件中将其添加为依赖项（需要 Rust 1.65.0 或更高版本）：

[dependencies]
llm-chain = "0.12.0"
llm-chain-openai = "0.12.0"

使用 llm-chain-openai 的示例需要设置 OPENAI_API_KEY 环境变量，可以这样做：

export OPENAI_API_KEY="sk-YOUR_OPEN_AI_KEY_HERE"

接下来，可以参考 文档 以及示例，学习如何创建提示模板、提示链等。

贡献 🤝

我们热忱欢迎每个人的贡献！ 如果您有兴趣帮助改进 llm-chain，请查看我们的 贡献指南 以获取规范和最佳实践。

许可证 📄

llm-chain 采用 MIT 许可证。

联系我们 🌐

如果您有任何问题、建议或反馈，欢迎随时提交 issue 或加入我们的 社区 Discord。我们非常期待与用户交流，了解您使用 llm-chain 的体验。

希望您使用 llm-chain 来充分发掘大型语言模型在您的项目中的潜力。祝编程愉快！🎉