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解决的问题

本仓库提供了一个包含32种设计模式的全面库，用于构建生成式AI应用。它解决了LLM开发中的常见挑战，例如控制内容风格、减少幻觉、管理知识集成（RAG）、通过推理扩展模型能力，以及优化成本和延迟。

工作原理

该项目将模式按多个功能类别进行组织：

• 内容风格：使用对数掩码、语法约束和风格迁移等技术，确保输出符合特定规则或语气。
• 知识添加：实现各种RAG（检索增强生成）策略，包括语义索引和深度搜索，使模型基于外部数据。
• 模型能力：采用推理模式，如思维链（CoT）和思维树（ToT），以提升多步逻辑能力。
• 可靠性与执行：使用LLM作为裁判、反思和工具调用，创建能够执行软件API并验证自身工作的智能体。
• 约束与防护：实现提示缓存、推理优化和护栏机制，以管理GPU资源并确保安全与隐私。

适用人群

正在构建生产级GenAI应用的AI工程师和软件开发人员，需要一套标准化的架构模式来解决重复性问题。

主要亮点

• 丰富的模式库：涵盖从基础RAG到复杂多智能体协作的32种不同模式。
• 实用示例：每个描述的模式都配有可运行的代码示例。
• 广泛范围：覆盖从数据准备（Evol-Instruct）到推理优化和退化测试的整个生命周期。
• 安全优先方法：专门设计用于护栏、幻觉自我检查以及高风险通信模板生成的模式。