laybot-ai 0.1.6

LayBot LingTeach AI Python SDK

LayBot 灵语智教 · Python SDK

教育智能中枢引擎 · 为教学场景深度优化
Powered by LayBot LingTeach AI | 官网 https://ai.laybot.cn

LayBot 灵语智教 为 课堂教学 / 分层辅导 / 作业批改 / 教研创作 / 动态 Q&A 打磨的 AI 引擎。
本 Python-SDK 以 OpenAI 完全兼容 的请求体，一键接入 LayBot 教育核心模型矩阵，自动完成计费与合规审计，让 Python 开发者专注教学业务本身。

---

✨ 选择 LayBot Python-SDK 的理由

功能	价值
🛰️ 流式 SSE	stream=True 即获毫秒级增量反馈
🛡️ 企业级安全	API-Key / IP 白名单、余额预扣、敏感词脱敏
♻️ 自动指数退避 3 次	429 / 5xx ⇒ 200 ms → 400 ms → 800 ms
🛰️ Idle-Guard™	只检测“连续空闲 N 秒”不限制总时长，超长输出不卡壳
💰 成本透明	请求级计费，Credit 实时可查
📦 零依赖	仅 requests，极简集成
🤝 多厂商切换	一行切换 OpenAI / DeepSeek / Groq / Azure-OpenAI
🧠 教学深度适配	预置 K12 / 高教 / 国际课程推理参数
🚀 智能分层教学	动态生成梯度化习题（基础→拓展→竞赛）
📝 教研创作加速	3 秒生成考点明确的试卷（支持 LaTeX）

---

📦 安装

pip install laybot-ai          # 官方 PyPI
# 或国内镜像：
pip install laybot-ai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

---

🏃‍♂️ 快速上手

1. Chat（非流式）

from laybot_ai import Chat

chat = Chat("sk-teach-xxxx")      # 默认直连 LayBot
rsp = chat.completions({
    "model": "LB-Cosmos",
    "messages": [{"role": "user", "content": "解释牛顿第二定律"}]
})
print(rsp["choices"][0]["message"]["content"])

2. Chat（流式推送）

def on_delta(chunk: dict, done: bool):
    if done:
        print("\n[DONE]")
    else:
        print(chunk["choices"][0]["delta"].get("content", ""), end="", flush=True)

Chat("sk-teach-xxxx").completions(
    {
        "model": "LB-Cosmos",
        "stream": True,
        "messages": [{"role": "user", "content": "莎士比亚风格的告白"}]
    },
    on_stream=on_delta
)

3. 文档解析

from laybot_ai import Doc
doc = Doc("sk-teach-xxxx")
ret = doc.extract("https://example.com/paper.pdf", mode="auto")
print(ret["response"]["usage"])

4. 一行切换 OpenAI / DeepSeek / Groq…

chat = Chat("sk-openai-xxxx", vendor="openai",
            base="https://api.openai.com")   # base 可省略 ⇒ 默认值
rsp  = chat.completions({
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
})

---

🧩 教育专属能力

能力	典型场景	对应端点
Smart Chat	课堂 Q&A / 知识点讲解	/v1/chat
Doc Parser	课件|试卷 → 结构化文本	/v1/doc
Essay Grader	作文批改 / 润色	/v1/chat + rubric 模板
Batch Items	习题 / 试卷批量生成	/v1/chat batch
Vision QA	图片实验报告解析	/v1/chat + image-in

---

⛑️ 常见错误码

code	http	描述
40101	401	API_KEY_INVALID — Key 不存在或禁用
40200	402	INSUFFICIENT_CREDIT — 余额不足
42900	429	RATE_LIMITED — 触发限流

完整表见文档 https://ai.laybot.cn/docs/errors

---

🔧 高级用法

from laybot_ai import Chat, Client

cli = Client(
    "sk-teach-xxxx",
    base="https://my.corp.gateway",           # 自定义域名
    vendor="laybot",
    timeout={"connect": 5, "idle": 300},      # 超时分离
    on_req=lambda m,u,o: print("REQ:", m, u), # 调试钩子
)
chat = Chat(cli)

chat.completions({
    "model": "LB-Cosmos",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}],
    "endpoint": "/v1/chat/completions"        # 单次覆盖端点
})

通过代理网关域名调用（例如局域网）

from laybot_ai import Chat, via_gateway

chat = Chat(
    api_key="",                # 代理链路不需要官方 key 时可为空
    vendor="gemini",
    timeout={"connect": 10, "idle": 3600},
    verify=True,               # 正常建议 True
    **via_gateway("https://gemini.vpn.com", token="YOUR_JUMP_TOKEN"),
)

chat.completions(
    {
        "model": "gemini-1.5-pro",
        "stream": True,
        "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}],
    },
    on_stream=lambda chunk, done: print(chunk, done),
)
---

## 🚀 路线图
- Embed / Audio / Vision 端点  
- Async / httpx 版本  
- WebSocket 多轮上下文  
- `pip install laybot-ai[web]` → FastAPI 中间件

---

## 🤝 贡献
欢迎 PR / Issue！  
代码规范：PEP-8 + Ruff + PyTest。

```bash
pip install -e ".[dev]"          # 本地开发模式
pytest                            # 运行全部单测

---

📜 许可证

Apache-2.0 © 2025 LayBot Inc. – LayBot LingTeach AI