贡献者指南#
欢迎来到AdalFlow社区！我们正在构建最用户友好、模块化且功能强大的库，用于构建和自动优化LLM应用程序，从聊天机器人和RAG到代理。 将AdalFlow视为LLM应用程序和提示工程的PyTorch/TensorFlow/JAX等效物，用于AI建模。
该库的目标是提供基本和基础的构建块，以创建具有自动优化功能的高级应用程序。 随着我们的成熟，我们预计将有更多的RAG、基于内存的聊天机器人或代理框架将建立在AdalFlow的构建块之上，例如retriever和generator。 我们强烈建议您在开始贡献之前阅读我们的设计原则。
我们非常感激所有的贡献，从错误修复到新功能，我们珍视每一位贡献者。 然而，我们必须有所选择，以确保我们的库对用户保持可靠。 我们希望您的贡献不仅仅是列出您在仓库中的名字——我们的目标是让您学习、提升技能、支持您喜爱的项目，并回馈社区！
本指南的目标是设计一个最佳流程，以维护我们库的质量，同时使社区能够做出有意义的贡献。 我们花了三个月时间建立了这个贡献者指南，因为我们首先与早期贡献者一起测试了这个流程。 我们决心使AdalFlow像PyTorch一样伟大和传奇。
本指南涵盖了整体贡献流程，以及环境设置、编码、测试和文档的开发要点。
这是LLM应用的未来！
由 Li Yin 提供。