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何を解決するか

Langfunは自然言語とコンピュータプログラムの相互作用を簡素化します。複雑なプロンプトの管理や、LLMの出力が構造的で予測可能であることを保証する課題に取り組んでおり、これは通常、単なるテキスト文字列を使用する場合に難しいものです。

仕組み

Langfunは「オブジェクト指向プロンプティング」という概念を使用しています。言語を関数として扱い、PyGloveを活用することで、ユーザーはPythonオブジェクトと型を使ってプロンプトを定義できます。これにより、構造化データをプロンプトにシームレスに統合でき、LLMの応答が単なるプレーンな文字列ではなく、型付きのPythonオブジェクトとして返されることが保証されます。

対象ユーザー

LLMから構造化出力を必要とするAIエージェントやアプリケーションを開発している開発者、およびGemini、GPT、Claudeなど複数のモデルと統一されたAPIでやり取りしたい開発者に最適です。

特徴

• オブジェクト指向プロンプティング: オブジェクトと型を使用したプロンプティングにより、より良い制御が可能。
• 統一API: ファインチューニングなしで、Gemini、GPT、Claude、Llama3など人気のLLMと互換性があります。
• モジュール化されたプロンプト: テキストとさまざまなモダリティの組み合わせをサポート。
• 評価フレームワーク: LLM出力の評価に使える強力なフレームワークを備えています。
• 開発者向け: intellisenseを提供し、最小限のオーバーヘッドで簡単にデバッグが可能です。