Langfun开源项目安装与配置指南

Langfun开源项目安装与配置指南

langfun Empower LLMs with Symbols. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langfun

1. 项目基础介绍

Langfun是一个基于Python的开源项目，它旨在通过将自然语言与编程语言无缝集成，使得与语言模型（LM）的合作变得更加有趣。该项目通过引入面向对象提示（Object-Oriented Prompting）的方法，允许用户使用对象和类型提示大型语言模型，从而提供更高级的控制和简化了代理开发过程。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyGlove：Langfun项目是基于PyGlove框架的，PyGlove是一个用于编程语言和机器学习模型之间交互的工具。
• Jinja2：用于在Python中实现模板的渲染，它可以让开发者以一种更加直观的方式处理文本。
• Requests：这是一个简单的HTTP库，用于发送各种HTTP请求。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装Langfun之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和依赖项：

• Python（建议版本3.6及以上）
• pip（Python的包管理器）

如果您的系统中没有安装这些，请先进行安装。

安装步骤

1. 安装Langfun

   Langfun可以通过pip进行安装。在命令行中输入以下命令来安装Langfun的基本依赖：

   pip install langfun
   

   如果您希望安装包含所有特性的完整版本，可以使用以下命令：

   pip install langfun[all]
   

2. 配置环境变量

   Langfun可能需要您设置一些环境变量，比如API密钥。您可以在您的操作系统中设置这些环境变量，或者直接在代码中配置。

   例如，如果使用OpenAI的API，您需要在代码中提供您的API密钥：

   lm = lf.llms.Gpt4o(api_key='<your-openai-api-key>')
   

   请将<your-openai-api-key>替换为您的实际API密钥。

3. 验证安装

   运行一个简单的Langfun示例来验证安装是否成功：

   import langfun as lf
   import pyglove as pg
   
   class Item(pg.Object):
       name: str
       color: str
   
   # 示例代码，实际使用时替换为您的图片URL
   image = lf.Image.from_uri('https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/83/Solar_system.jpg/1646px-Solar_system.jpg')
   
   desc = lf.query('Describe objects in {{my_image}} from top to bottom.', ImageDescription, lm=lf.llms.Gpt4o(api_key='<your-openai-api-key>'), my_image=image)
   
   print(desc)
   

   如果没有出现错误，并且输出了图片中物体的描述，那么Langfun就成功安装并配置好了。

以上步骤为Langfun的基本安装和配置过程，具体使用时可能还需要根据项目需求进行更多配置和代码编写。

langfun Empower LLMs with Symbols. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langfun