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UglyChain：更好用的 LLM 应用构建工具

UglyChain

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🤔 What is UglyChain?

现在有很多利用大模型 LLM 进行应用构建的工具，最有名的就是 LangChain。早期的 LangChain 整个框架并不完善，很多并不直观的定义和调用方式，以及将内部功能封装得太彻底，使的难以定制化的更充分的利用大模型的能力来解决问题。所以我就开发的最初的 UglyGPT（UglyChain的原型），试图解决这个问题。

到了今天，GPTs 也已经面世很长时间了，也有了越来越多的 LLM 应用构建工具。但是这些工具都有一个共同的问题：不够直观。 从底层来说，现在的大模型是基于 Chat 进行接口交互的，这对于应用开发而言并不友好，因为应用开发更多的是模板化的结构化内容生成，而不是对话式的交互。所以我们需要一个对应用开发更加友好的接口，这就是 UglyChain 的初衷。

Features

• 📦 对大模型接口进行封装，提供对工程化更加直观易懂的交互方式，而不是传统的对话式交互。
  • 可以参数化 Prompt，更加方便地进行批量调用
  • 可以对 Prompt 进行结构化返回，方便后续处理
  • 可以对 Prompt 进行角色设置，方便模型进行角色扮演（这个过程无需操控 Message）
• 🔗 对大模型的高级调用进行封装，提供更加方便的交互方式
  • 提供了类似于 MapReduce 的功能，可以通过 MapChain 对多个 Prompt 进行并行调用，也可以用 ReduceChain 对多个 Prompt 进行串行调用
  • 大模型最优质的能力之一就是拥有 ReAct 能力。我们提供了 ReActChain 便捷的实现这种能力。
• 💾 提供了搜索引擎的封装，可以方便地进行搜索引擎的调用。
  • 注意我们只封装了搜索过程的调用，而没有提供搜索引擎的搭建。如果要构建基于 RAG 的应用，需要利用其他的工具完成资料库的建立，而我们只提供对资料库搜索功能的封装。

Getting Started

With pip:

pip install uglychain

Usage

LLM

这是最基础的模型调用类，其他的高级类也都继承和使用了这个类的基本功能。

快速使用：

from uglychain import LLM, Model

llm = LLM()
print(llm("你是谁？")) # 与模型对话，返回字符串的回答

调整基础配置选项：

llm = LLM(model = Model.YI) # 可以选择更多的模型，如 Model.GPT3_TURBO、Model.GPT4 等等
llm = LLM(system_prompt = "我想让你担任职业顾问。我将为您提供一个在职业生涯中寻求指导的人，您的任务是帮助他们根据自己的技能、兴趣和经验确定最适合的职业。您还应该对可用的各种选项进行研究，解释不同行业的就业市场趋势，并就哪些资格对追求特定领域有益提出建议。") # 可以对模型设置角色，这样模型就会以这个角色的视角来回答问题。设置的内容保存在 System Message 中。

参数化 prompt：

llm = LLM(prompt_template = "{object}的{position}是谁？")
print(llm(object = "《红楼梦》", position = "作者"))
print(llm(object = "上海市", position = "市长"))

对于 prompt 中只有一个参数的情况，可以直接传入参数：

llm = LLM("介绍一下{object}")
print(llm("Transformer"))

结构化返回结果：

class UserDetail(BaseModel):
    name: str
    age: int

llm = LLM(response_model=UserDetail)
print(llm("Extract Jason is 25 years old")) # UserDetail(name='Jason', age=25)

MapChain

这是一个可以并行对同类型 Prompt 进行调用的类，可以大大提高调用效率。

快速使用：

from uglychain import MapChain

llm = MapChain()
print(llm([
        {"input": "How old are you?"},
        {"input": "What is the meaning of life?"},
        {"input": "What is the hottest day of the year?"},
    ]))

类似于 LLM，也可以对 MapChain 进行更高阶的使用：

class AUTHOR(BaseModel):
    name: str = Field(..., description="姓名")
    introduction: str = Field(..., description="简介")

llm = MapChain(prompt_template="{book}的{position}是谁？", response_model=AUTHOR, map_keys=["book",])
input = [
    "《红楼梦》",
    "《西游记》",
    "《三国演义》",
    "《水浒传》",
]
print(llm(book=input, position="作者"))

Roadmap

• 增加 FunctionCall 的能力
• 增加 Memory 的能力

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