Go Large Language Model (gollm) 使用教程
1. 项目介绍
Go Large Language Model(gollm)是一个用Go语言编写的开源包,旨在帮助开发者和AI工程师构建自己的AI应用。它提供了一个统一的API,可以与多种大型语言模型(LLM)提供商无缝交互,如OpenAI、Anthropic、Groq、Ollama等。gollm使得在不同模型之间切换变得简单,并支持高级提示工程、自动提示优化、内存保留等功能,让AI交互更加高效和智能。
2. 项目快速启动
首先,确保你已经安装了Go语言环境。然后,你可以通过以下命令获取gollm包:
go get github.com/teilomillet/gollm
以下是一个快速启动的例子:
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"os"
"time"
"github.com/teilomillet/gollm"
)
func main() {
// 从环境变量加载API密钥
apiKey := os.Getenv("OPENAI_API_KEY")
if apiKey == "" {
log.Fatalf("OPENAI_API_KEY环境变量未设置")
}
// 创建一个新的LLM实例
llm, err := gollm.NewLLM(
gollm.SetProvider("openai"),
gollm.SetModel("gpt-4o-mini"),
gollm.SetAPIKey(apiKey),
gollm.SetMaxTokens(200),
gollm.SetMaxRetries(3),
gollm.SetRetryDelay(2*time.Second),
gollm.SetLogLevel(gollm.LogLevelInfo),
)
if err != nil {
log.Fatalf("创建LLM失败: %v", err)
}
ctx := context.Background()
// 创建一个基本提示
prompt := gollm.NewPrompt("解释编程中的'递归'概念。")
// 生成响应
response, err := llm.Generate(ctx, prompt)
if err != nil {
log.Fatalf("生成文本失败: %v", err)
}
fmt.Printf("响应:\n%s\n", response)
}
确保设置你的OPENAI_API_KEY
环境变量,然后运行上述程序,你将得到gpt-4o模型对递归概念的简单解释。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 内容创作工作流:使用gollm生成研究摘要、文章构思和优化段落。
- 复杂推理任务:利用
ChainOfThought
函数逐步分析复杂问题。 - 结构化数据生成:创建和验证复杂的自定义JSON结构。
- 模型性能分析:比较不同模型在特定任务上的表现。
- 提示优化:自动优化各种任务的提示。
最佳实践
- 提示工程:编写精确的提示以指导AI的响应。
- 内存保留:在对话中保持上下文,以实现更连贯的交互。
- 错误处理:利用内置的重试机制处理API速率限制和暂时性错误。
4. 典型生态项目
目前,gollm支持多种LLM提供者,包括但不限于:
- OpenAI:提供GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5 Turbo模型。
- Anthropic:提供Claude 3(Opus、Sonnet、Haiku)和Claude 2.1模型。
- Groq:支持Llama-3和Mixtral模型,具有高速度推理能力。
- Ollama:支持本地模型,如Llama-3、Mistral等。
- Mistral:包括Mistral Large和Mistral Medium模型。
- OpenRouter:通过单一API访问多个提供商,支持模型降级、自动路由、提示缓存等功能。
通过使用gollm,开发者可以轻松地将这些强大的语言模型集成到自己的项目中,从而构建出更加智能的应用程序。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考