9 pontos por xguru 2024-06-19 | Ainda não há comentários. | Compartilhar no WhatsApp
  • Funções de LLM são templates de prompt com algumas variáveis de entrada definidas e tipos de saída específicos, como classes, enums, unions e strings opcionais
  • O BAML ajuda a escrever essas funções de LLM de forma melhor/mais limpa
    • Escreva templates de prompt bagunçados como funções tipadas fáceis de executar e testar (sem regex, loops de try-catch ou erros de tipo)
  • Suporte a Python e TypeScript
  • Suporte a vários modelos: Ollama, OpenAI, Anthropic
  • Pré-visualização de prompt em tempo real: é possível ver o prompt completo mesmo quando há loops/condicionais
  • Teste no playground com um clique
  • Resilience & Fallback: adiciona retentativas e redundância às chamadas de LLM
  • Type Validation: torna o sistema mais resiliente a erros comuns de LLM do que Pydantic/Zod
  • Observability Platform: suporte à visualização de funções e replay de requisições com o Boundary Studio

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