Mini LLM Flow: criando mini-inteligências LLM com "estrutura de gráfico direcionado" em 100 linhas de código

miniLLMFlow是一个极简主义的大语言模型(LLM)开发框架，其核心代码仅包含100行，彰显了”大道至简”的设计理念。该框架专门设计用于让AI助手（如ChatGPT、Claude等）能够自主编程，支持多智能体、任务分解、RAG检索增强等高级功能。项目采用MIT开源协议，在GitHub平台上持续更新维护。其最大特点是Modelagem de fluxos de trabalho de LLM como estruturas de gráficos direcionados aninhadosA IA é uma tecnologia de processamento de tarefas simples por meio de nós, conectando agentes por meio de ações (marcando bordas), alcançando a decomposição de tarefas por meio de nós de orquestração de processos e oferecendo suporte ao aninhamento de processos e ao processamento em lote, tornando o desenvolvimento de aplicativos complexos de IA simples e intuitivo.

Lista de funções

• Suporte para sistemas de desenvolvimento colaborativo de inteligência múltipla
• Fornecer funções de decomposição de tarefas e programação de processos
• Implementação do desenvolvimento do aplicativo RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Suporta a função de lote de nós para tarefas com uso intensivo de dados
• Fornecer gerenciamento de fluxo de trabalho com estrutura de gráfico direcionado aninhado
• Integração dos principais assistentes de LLM (por exemplo, ChatGPT, Claude)
• Suporte para ferramentas personalizadas e pacotes de API
• Suporte completo com documentação e tutoriais

Usando a Ajuda

1. configuração da instalação

Caminho 1: Instalação via pip

pip install minillmflow

Abordagem 2: uso direto do código-fonte

Integre-se rapidamente ao seu projeto copiando o arquivo de código-fonte (apenas 100 linhas) diretamente do projeto.

2. descrição da infraestrutura

O miniLLMFlow usa uma estrutura de gráfico dirigido aninhado e contém os seguintes conceitos principais:

• NósUnidade básica para processamento de tarefas LLM individuais
• Ações: bordas rotuladas de nós conectados para interações entre inteligências
• FluxosGráfico de direção formado por nós coreografados para decomposição de tarefas
• AninhamentoOs processos podem ser reutilizados como nós para dar suporte à criação de aplicativos complexos
• LoteSuporte para processamento paralelo de tarefas com uso intensivo de dados

3. guia para o processo de desenvolvimento

1. fase de projeto
   • Identificar processos de alto nível e estruturas de nós
   • Projetando estruturas de memória compartilhada
   • Definir campos de dados e métodos de atualização
2. Fase de realização
   • Comece com uma implementação simples
   • Adição passo a passo de funcionalidades complexas
   • Desenvolvido com o auxílio do Assistente do LLM
3. Desenvolvido com o LLM Assistant
   • Desenvolvimento de projetos com Claude::
     1. Criar um novo projeto e fazer upload de documentos
     2. Configuração das instruções de personalização do projeto
     3. Deixe o Claude ajudar com o design e a realização
   • Desenvolvendo com o ChatGPT::
     1. Use um assistente de GPT especializado
     2. Opção de usar modelos mais novos para desenvolvimento de código

4. exemplo de introdução

O projeto fornece um tutorial introdutório completo que mostra como implementar o sistema de resumo de artigos e proxy de controle de qualidade de Paul Graham, que pode ser experimentado rapidamente ao começar a usar o Google Colab.

5. melhores práticas

• Comece com uma funcionalidade simples e expanda-a gradualmente
• Fazer uso total do assistente do LLM para desenvolvimento
• Consulte o código de amostra na documentação
• Use as ferramentas internas de depuração e teste
• Acompanhe as atualizações do projeto e as discussões da comunidade