
⚡ 构建和自动优化任何LLM任务管道的库 ⚡
秉承与PyTorch相似的设计理念,AdalFlow功能强大、轻量、模块化且稳健。
⚡ 构建和自动优化任何LLM任务管道的库 ⚡
秉承与PyTorch相似的设计理念,AdalFlow功能强大、轻量、模块化且稳健。
轻量、模块化且模型无关的任务管道
LLMs 就像水一样;AdalFlow 帮助开发者快速将它们塑造成任何应用程序,从生成式人工智能应用程序(如聊天机器人、翻译、摘要、代码生成、RAG 和自主代理)到经典的 NLP 任务(如文本分类和命名实体识别)。
只有两个基础但强大的基类:用于管道的Component和用于与LLMs进行数据交互的DataClass。 结果是一个具有最少抽象的库,为开发者提供了最大的可定制性。
您可以完全控制提示模板、使用的模型以及任务管道的输出解析。

自动优化的统一框架
AdalFlow 在一个统一的框架内提供了高效且高性能的提示优化。
要优化您的管道,只需定义一个 Parameter
并将其传递给我们的 Generator
。
无论您是需要优化任务指令还是少量示例演示,
我们的统一框架都提供了一种简单的方法来 诊断、可视化、调试 和 训练 您的管道。
这个跟踪图展示了我们的自动微分是如何工作的:trace_graph
可训练的任务管道
只需将其定义为Parameter
并将其传递给我们的Generator
。

AdalComponent 和 Trainer
AdalComponent
充当任务管道和训练器之间的解释器,定义训练和验证步骤、优化器、评估器、损失函数、用于文本梯度的反向引擎或跟踪演示、教师生成器。

联合研究与生产#
我们的团队在AI研究和生产方面都有经验。 我们正在构建一个将这两个世界结合起来的库,形成一个健康的LLM应用生态系统。
类似于PyTorch库的设计使得LLM研究人员更容易使用该库。
基于AdalFlow的研究人员使生产工程师能够轻松采用、测试和迭代他们的生产数据。
我们对源代码的100%控制和清晰度进一步使产品团队易于构建,并使研究人员能够扩展他们的新方法。