SmartFunc là một công cụ mạnh mẽ giúp biến docstrings thành các hàm LLM (Language Model Functions) một cách hiệu quả. Với các tính năng như hỗ trợ schema, tối ưu hóa prompt nội bộ, hỗ trợ hàm async và chế độ debug, SmartFunc đang trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhà phát triển AI. Bạn có thể xem video demo trực tiếp trong repository của dự án.
Mục lục
Cài đặt SmartFunc
Để bắt đầu với SmartFunc, bạn chỉ cần chạy lệnh sau:
uv pip install smartfunc
SmartFunc hoạt động như thế nào?
SmartFunc sử dụng thư viện LLM của Simon Willison để phân tích docstring và biến chúng thành template Jinja2. Các biến được chèn vào template để tạo prompt tại thời điểm chạy, sau đó sử dụng backend được chỉ định để xử lý prompt và trả về kết quả.
Lợi ích từ thư viện LLM
- Thư viện LLM được bảo trì tốt và có cộng đồng lớn.
- Hỗ trợ nhiều backend từ các nhà cung cấp LLM khác nhau.
- Hỗ trợ async, cho phép thực hiện microbatching.
- Hỗ trợ schema, cho phép sử dụng Pydantic models để định nghĩa phản hồi.
- Có thể sử dụng file .env để lưu trữ API keys.
Tính năng nổi bật
Hỗ trợ Schema
SmartFunc cho phép bạn tạo các backend decorator tái sử dụng với system prompt và sử dụng Pydantic models để định nghĩa phản hồi.
Tối ưu hóa Prompt Nội bộ
Bạn có thể sử dụng hàm nội bộ để viết logic của prompt, mang lại sự linh hoạt cao hơn trong việc thiết kế prompt.
Hỗ trợ Async
SmartFunc hỗ trợ các hàm async, rất hữu ích cho việc thực hiện microbatching hoặc sử dụng các backend async từ thư viện LLM.
Chế độ Debug
Chế độ debug cho phép bạn xem prompt đã sử dụng và phản hồi được trả về, giúp việc gỡ lỗi trở nên dễ dàng hơn.
SmartFunc tập trung vào sự đơn giản và hiệu quả trong quá trình phát triển nhanh các ứng dụng AI. Với SmartFunc, bạn chỉ cần đảm bảo plugin LLM được cài đặt và có thể bắt đầu ngay lập tức.
Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập repository SmartFunc trên GitHub.
