llmhive 0.1.2

Python library for interacting with Large Language Models.

llmhive

llmhive 是一个 Python 库，用于以统一的方式调用多种大语言模型（LLM），屏蔽底层 SDK 的差异，支持流式输出和插件式扩展。

✨ 特性

• 🚀 统一 API：无论是 OpenAI、Gemini、Ollama 等，都可以用相同的调用方式。
• 📡 支持流式输出：方便做实时响应的应用（如 CLI、聊天机器人、WebSocket 服务）。
• 🧩 插件化：可以很方便地扩展新的模型调用器（Caller）。
• 🔒 类型安全：基于现代 Python 类型提示，开发体验友好。
• 🛠️ 适配 [pyproject.toml] 可选依赖，按需安装。

📦 安装

默认安装基础库：

pip install llmhive

安装特定模型支持：

# OpenAI
pip install llmhive[openai]

# Google Gemini
pip install llmhive[gemini]

# Ollama (本地模型)
pip install llmhive[ollama]

🚀 快速上手

下面示例展示如何调用 OpenAI ChatGPT，并支持流式输出：

from llmhive.callers.openai_caller import OpenAICaller
from llmhive.message import Message
from llmhive.caller import PromptContext

caller = OpenAICaller(model="gpt-4o-mini")

ctx = PromptContext(
    system_prompt="You are a helpful assistant.",
    history=[
        Message(role="user", content="Hello!"),
    ],
    is_stream=True,
)

for chunk in caller.call(ctx):
    print(chunk, end="", flush=True)

🌐 支持的模型提供商

Provider	Extra Dependency	Example Caller
OpenAI	pip install llmhive[openai]	OpenAICaller
Gemini	pip install llmhive[gemini]	GeminiCaller
Ollama	pip install llmhive[ollama]	OllamaCaller

未来计划支持：Anthropic Claude、Mistral、AWS Bedrock 等。

🧩 扩展新模型

要支持新的 LLM，只需继承 Caller 基类，实现 call 方法：

from llmhive.caller import Caller, PromptContext
from collections.abc import Iterator

class MyLLMCaller(Caller):
    def __init__(self, model: str):
        self.model = model

    def call(self, ctx: PromptContext) -> Iterator[str]:
        # 这里实现你的模型调用逻辑
        yield "Hello from MyLLM!"

然后就可以像内置的 Caller 一样使用它。

📖 开发

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourname/llmhive.git
cd llmhive

安装依赖：

pip install -e '.[openai,gemini,ollama]'

运行测试：

pytest

📜 许可证

本项目基于 Apache 2.0 License 开源。

---

🔗 相关项目

• OpenAI Python SDK
• Google GenAI SDK
• Ollama