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将您的数据模型转换为AI工作流 – 只有XTRA线的代码!

将您的数据模型转换为工作流 – 只需几行xtra代码! 优秀程序员关注数据结构及其关系。 简介 想…

将您的数据模型转换为工作流 – 只需几行xtra代码!

将您的数据模型转换为AI工作流 - 只有XTRA线的代码!

优秀程序员关注数据结构及其关系。

简介

想象一下,创建复杂AI工作流就像使用Pydantic定义数据结构一样简单。 如果您可以通过让Pydantic模型像水一样在AI系统中流动来利用AI的力量呢? Modellm库通过将Pydantic模型转换为强大的AI管道组件,让这一切成为现实。

示例:设置

您需要提供自己的OpenAI API密钥(如果您还没有):

export openai_api_key="sk-..."
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安装Modellm库:

pip install modellm
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所有必要的依赖项都会自动安装。

使用Modellm库:代码

让我们来看一个完整的代码示例:

from typing import List from pathlib import Path  from pydantic import BaseModel from langchain_openai import ChatOpenAI  from modellm import add_llm  # 初始化我们将用于生成内容的LLM(大型语言模型) llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  # @add_llm 装饰器将模型连接到我们的LLM实例 # 这使得模型字段的自动内容生成成为可能 @add_llm(llm) class Story(BaseModel):     title: str     content: str     genre: str  # 请注意,文档字符串将被LLM用于理解如何调整内容 # 这是一个强大的功能,使代码易于理解(对于人和LLM)  @add_llm(llm) class StoryForBabies(Story):     """     专门为婴儿设计的童话故事。      适合0-2岁的婴儿和幼儿。     特点:     - 简单、重复的语言     - 基本概念     - 短句     - 富含感官的描述     """     pass  # 该类继承Story的所有字段  @add_llm(llm) class StoryForTeenagers(Story):     """     专门为青少年读者设计的童话故事。      适合13-19岁的青少年。     特点:     - 复杂的人物发展     - 引人入胜的情节,具有相关的冲突     - 当代主题和社会问题     - 年龄合适的感情深度     - 对身份和个人成长的探索     - 现代对话和现实的关系     """     pass  # 与StoryForBabies相同  @add_llm(llm) class HtmlModel(BaseModel):     """     具有精美CSS样式的HTML表示。     """     html: str  def main():     story_idea = "一个关于农民奋斗和毅力的故事"     html_filepath = Path("story.html")      # 就这么简单,只有一行代码     html_story = story_idea | Story | StoryForBabies | HtmlModel      # 青少年观众的替代管道     # | 运算符使管道中的组件易于交换     # html_story = story_idea | Story | StoryForTeenagers | HtmlModel      html_filepath.write_text(html_story.html)     print(f"故事已保存为HTML格式到:{html_filepath.resolve()}")   if __name__ == "__main__":     main()
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练习

巩固您的知识:

  1. 在您的计算机上运行现有代码。
  2. 为青少年生成一个故事(取消代码中的一行注释)。
  3. 创建一个故事杂志的Pydantic模型,该模型应该总结故事。
  4. 创建您自己的Pydantic模型并将其注入管道。

结论

在这个示例中,我们成功地利用了AI的力量,只用了几行额外的代码——感谢Modellm库!

关键优势:

  1. 声明式能力: 定义您想要什么,而不是如何获得它(LLM足够聪明,可以理解提示)。
  2. 综合管道: 使用 | 链式操作符(使我们的代码易于修改和扩展)。
  3. 自我记录: 文档字符串指导AI的行为。
  4. 灵活: 易于交换组件。
  5. 简洁的接口: 复杂的AI操作隐藏在简单的数据模型之后。

通过定义我们的Pydantic数据模型(并用装饰器装饰它们),我们能够使用一行代码执行我们的AI管道:

html_story = story_idea | Story | StoryForBabies | HtmlModel
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您如何看待这种方法?我很想听听您的想法和建议。

以上就是将您的数据模型转换为AI工作流 – 只有XTRA线的代码!的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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作者: nijia

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