APPL 项目教程

APPL 项目教程

appl 🍎APPL: A Prompt Programming Language. Seamlessly integrate LLMs with programs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/app/appl

1. 项目介绍

APPL（A Prompt Programming Language）是一种扩展 Python 的编程语言，它提供了一种自然、直观、方便和高效（NICE）的方式来利用大型语言模型（LLMs），如 GPT，在您的程序中。APPL 旨在无缝集成程序和 LLMs，使得未来的软件能够实现我们现在无法实现的功能。

APPL 的关键特性包括：

• 与 Python 无缝集成，保持可读性和可维护性。
• 灵活的提示编程，支持 Python 控制流和模块化分解。
• 自动并行化，通过异步计算实现。
• 平滑的工具调用集成，将 Python 函数转换为 LLM 可以调用的工具。
• 跟踪和错误恢复，支持 LLM 调用的执行跟踪和失败恢复。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了 Python。然后，通过以下命令安装 APPL：

pip install -U applang

接下来，设置 API 密钥或你自己的 LLM 后端以与 LLM 交互。以下是以 OpenAI API 作为默认后端的设置方法：

在项目的根目录中创建一个 .env 文件，并设置你的 OpenAI API 密钥：

OPENAI_API_KEY=<你的 OpenAI API 密钥>

或者，将其作为环境变量导出：

export OPENAI_API_KEY=<你的 OpenAI API 密钥>

下面是一个简单的 APPL 函数示例，它使用 LLM 响应一个问候：

from appl import gen, ppl

@ppl
def greeting(name: str):
    f"Hello World! My name is {name}."
    return gen()

print(greeting("APPL"))

当你运行这段代码时，它将调用默认的 LLM 并生成类似以下的响应：

Nice to meet you, APPL!

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个使用 APPL 实现问答系统的例子：

from appl import AIRole, gen, ppl

@ppl
def get_answer(question: str):
    question
    return gen()

@ppl
def answer_questions(quotation: str, questions: list[str]):
    "Extract the name of the author from the quotation below and answer questions."
    quotation
    with AIRole():
        "The name of the author is " + gen(stop='.')
    return [get_answer(q) for q in questions]

quotation = '"Simplicity is the ultimate sophistication." -- Leonardo da Vinci'
questions = [
    "In what era did the author live?",
    # 可以在这里添加更多问题
]

for ans in answer_questions(quotation, questions):
    print(ans)

这个例子展示了如何使用 APPL 实现一个问答系统，它首先从引语中提取作者的名字，然后并行回答问题。

4. 典型生态项目

APPL 的生态项目包括但不限于以下几种类型：

• 用于与不同 LLM 后端集成的项目。
• 用于增强 APPL 功能的扩展库。
• 提供示例和最佳实践的项目，帮助开发者快速上手 APPL。

通过探索这些生态项目，开发者可以更好地理解如何在自己的项目中使用 APPL，以及如何贡献自己的代码以丰富 APPL 的生态系统。

appl 🍎APPL: A Prompt Programming Language. Seamlessly integrate LLMs with programs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/app/appl