LLPhant - A comprehensive PHP Generative AI Framework using OpenAI GPT 4. Inspired by Langchain

TL;DR

LLPhant 是一个 PHP 库，让您可以调用大型语言模型（OpenAI、Anthropic、Mistral、Ollama 等）并使用向量数据库，以便在 PHP 应用程序（Symfony、Laravel）中构建检索增强生成（RAG）或自主 AI 代理。它还捆绑了一个基于 Jev 的分类器，用于安全、评分标准式的评分。

功能说明（白话文）

LLM 访问 – 为许多热门的 LLM API（OpenAI、Anthropic、Mistral、Ollama、LM Studio、Atlas Cloud、Heabsy、LocalAI 等）提供轻量级封装。
向量存储集成 – 让您存储文档嵌入并执行相似度搜索，这是 RAG 管线的核心。
代理 / 问答辅助 – 为问答、工具调用和自主代理提供现成的类，可直接放入 Symfony 或 Laravel 项目中。
JevClassifier – 一种安全/质量分类器（Noul、Choice、Score），可以标记提示注入攻击并提供基于评分标准的评分，同时揭露 Token 使用元数据。
框架友好 – 设计用于与 PHP 框架 Symfony 和 Laravel 顺畅协作。

适用对象

PHP 开发者：希望在不离开熟悉技术堆栈的情况下，增加生成式 AI 功能（聊天机器人、文档搜索、摘要、自主代理）。
在 Laravel/Symfony 上构建内部工具的团队：需要查询 LLM 或执行 RAG 管线。
公司：已经拥有 PHP 后端并希望快速尝试 AI 增强服务。

如何开始（快速步骤）

通过 Composer 安装：
```
composer require theodo-group/llphant
```
（如果缺少 GD 扩展功能，请加上 --ignore-platform-req=ext-gd。）
设置 LLM 提供者 – 设置适当的 API 密钥（例如 OPENAI_API_KEY）并选择驱动程序（OpenAI、Anthropic、Ollama 等）。
建立向量存储（例如使用 Pinecone、Milvus 或本地 SQLite 存储）并使用提供的嵌入辅助工具索引您的文档。
使用高阶类（如 QuestionAnswering 或 Agent）来执行 RAG 查询或自主工作流程。
（选用）加入 Jev 安全性 – 导出 JEV_API_KEY 并实例化 new JevClassifier() 以取得类型化的评分标准分数和提示注入检测。

新功能 / 值得注意之处

类型化 Jev 分类 – 支持三种评分标准类型（Noul、Choice、Score）。返回的答案现在包含 inputTokens 和 outputTokens 以进行成本追踪。
提示注入防护 – ClassifierPromptInjectionQueryTransformer 可以插入 QA 管线以过滤恶意输入。
广泛的 LLM 支持 – 新增了对 Mistral、Atlas Cloud、Heabsy 和本地运行 Ollama 模型（例如 Llama 2）等较新服务的驱动程序。

代码草稿（仅供说明，非详尽）

use LLPhant\LLM\OpenAI\OpenAIClient;
use LLPhant\VectorStore\Pinecone\PineconeStore;
use LLPhant\Agent\QuestionAnswering;
use LLPhant\Classifier\JevClassifier;

$llm = new OpenAIClient(apiKey: getenv('OPENAI_API_KEY'));
$vectorStore = new PineconeStore(apiKey: getenv('PINECONE_KEY'));

$qa = new QuestionAnswering($llm, $vectorStore);

// 选用的安全层
$classifier = new JevClassifier();
$qa->addTransformer($classifier->getPromptInjectionTransformer());

$response = $qa->ask('How does quantum entanglement work?');
print_r($response->content);
print "Tokens used: {$response->inputTokens} → {$response->outputTokens}\n";

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