promptic：为大型语言模型应用开发提供核心支持

promptic：为大型语言模型应用开发提供核心支持

promptic 90% of what you need for LLM app development. Nothing you don't. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptic

项目介绍

promptic 是一个旨在为大型语言模型（LLM）应用开发提供便捷、高效支持的开源项目。它的设计理念类似于 Python 的 requests 库，旨在成为构建 LLM 应用程序的最具生产力和 Python 风格的方法。通过利用 LiteLLM 技术，promptic 使用户能够轻松切换不同的 LLM 提供商，而无需修改大量代码，从而保证了极高的灵活性和可扩展性。

项目技术分析

promptic 提供了一系列实用的功能，包括类型安全的结构化输出、易于构建的 Agent、实时响应的流式支持、自动提示缓存以及内置的对话记忆等。这些功能都是通过装饰器实现的，使得用户可以以非常直观和 Pythonic 的方式来构建和扩展他们的 LLM 应用程序。

项目及技术应用场景

promptic 的设计使其适用于多种不同的应用场景。以下是一些典型的使用案例：

1. 文本翻译：promptic 可以轻松实现多语言翻译功能，只需简单装饰一个函数，并指定源文本和目标语言即可。

2. 情感分析：通过内置的 LLM，promptic 能够对用户反馈进行情感分析，并提供关键点摘要。

3. 图像描述：promptic 支持图像输入，能够将图像数据自动转换为 base64 格式，并使用视觉模型生成描述。

4. 结构化输出：利用 Pydantic 模型，promptic 确保模型返回的数据正好符合用户期望的结构。

5. Agent 交互：promptic 允许定义可由 LLM 调用的工具，实现复杂的交互逻辑。

6. 流式响应：对于长篇内容或交互式应用，promptic 提供了流式响应功能。

7. 集成第三方客户端：promptic 支持与多种 OpenAI 兼容的客户端集成，如 langfuse。

8. 可观察性：promptic 集成了 Weave，用于追踪函数调用和 LLM 交互。

9. 错误处理和测试运行：promptic 提供了干运行模式，允许开发者在不实际执行函数的情况下查看将调用的工具及其参数。

10. 鲁棒性：结合 tenacity 库，promptic 能够处理速率限制和暂时的 API 故障。

11. 记忆和状态管理：promptic 通过内置的对话记忆功能，允许在多个交互之间保持上下文。

项目特点

1. 类型安全和结构化输出：通过 Pydantic 模型，确保模型返回的数据结构符合预期。

2. 易于使用的装饰器：通过简单的装饰器语法，使得构建 LLM 应用程序变得直观和高效。

3. 支持多种 LLM 提供商：promptic 使用 LiteLLM，用户可以轻松切换不同的 LLM。

4. 内置对话记忆：promptic 的对话记忆功能允许跨多个交互维持上下文。

5. 支持图像输入：promptic 可以处理图像输入，并生成相应的描述。

6. 流式响应支持：适合处理长篇内容或交互式应用程序。

7. 集成第三方客户端和可观察性：promptic 支持与多种客户端集成，并提供追踪功能。

8. 错误处理和干运行：promptic 提供了强大的错误处理和测试运行模式。

9. 鲁棒性：promptic 结合 tenacity 库，能够处理网络请求的常见问题。

promptic 作为一个功能全面且易于集成的开源项目，不仅提高了开发效率，还保证了 LLM 应用程序的可扩展性和灵活性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过 promptic 快速上手并构建高质量的应用程序。

promptic 90% of what you need for LLM app development. Nothing you don't. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptic