phidata - Toolkit para criar assistentes de IA com chamada de funções

• Assim como as pessoas resolvem problemas, o LLM chama funções e, com base nas respostas, escolhe de forma inteligente a próxima etapa para executar a tarefa
• Como usar
  • Criar um Assistant
  • Adicionar Tools (Functions), Knowledge (VectorDB) e Storage (DB)
  • Servir com Streamlit, FastAPI e Django para criar aplicações de IA

[edunga1]

Seguindo o código de exemplo, funciona bem demais, mas como não está rodando o modelo localmente e também não precisa de Open AI API Key, não faço ideia de qual LLM ele usa e como usa;;

Também dá para criar ferramentas facilmente, e é curioso como ele se vira bem só de você explicar o uso na docstring.

def get_html(url: str):  
    """Get the HTML of a webpage.  
  
    Args:  
        url (str): The URL of the webpage.  
  
    Returns:  
        str: The HTML of the webpage.  
    """  
    return get(url).text  
  
  
assistant = Assistant(tools=[get_html], show_tools_calls=True)  
assistant.print_response("Resuma em 3 linhas o conteúdo do site `phidata - 함수 호출로 AI 비서를 만드는 툴킷;, markdown=True)