zlai 0.3.97

A LLM Agent Python package.

ZLAI

适配中文大模型的Langchain-Agent

简介

1. LLM: 调用大模型的便捷方法，包括本地大模型与线上大模型，其中包括主流大模型API，GLM/Qwen/Yi/MoonShot等100多种大模型。采用了统一的调用风格与方式，使得大模型调用更加便捷。
2. Message: 消息管理机制，方便管理System/User/Assistant Message，并进行大模型对话的记忆管理。
3. Embedding: 提供一系列向量化方法，包括本地与API向量化模型的调用，以及文本的各类向量化匹配、与向数据库对接等功能。
4. RAG: 提供一系列文档知识库问答方法。
5. AgentTask: 提供Agent任务流的调度，实现Agent任务的各种自动化流转。
6. AgentTools: 提供一系列Agent工具函数，实现更方便的Agent使用，如让大模型实现股票期货数据查询问答、数据分析作图等。
7. Other: 其他便捷方法。

详细文档

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如何安装？

pip install zlai -U

您也可以在GitHub/PyPi查看最新代码与最新发行版本。

Quick Start

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Wechat

微信群

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待增加功能

• 增加对于多模态模型的支持，图片解读、文生图等
• 增加复杂任务的动态规划
• 增加Agent生成知识图谱
• 增加基金、股票、期货、期权等金融任务问答
  • 增加基金实时行情查询Agent
• 增加大模型风控相关内容，问答式分箱？
• 增加写代码然后执行问答
• 增加画图问答
• 增加其他Agent
• 增加React
• message prompt 的组织方式中的参数不能与 task completion 中的参数重名
• 对知识对话增加记忆机制，增加记忆机制在多个Agent之间的共享
  • 完成ChatAgent/Knowledge

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0.3.96

1. 增加百川、百度、豆包大模型

0.3.90

1. 清理了一些代码
2. 增加了LLM-SiliconCloud全系列大模型

0.3.83

1. 增加了Tools-call
2. 修复了一些内容，增加了几个测试。

0.3.76

1. 增加了对于GLM4-API的支持
2. 增加了对Ali-Qwen2-API的支持
3. 增加了PretrainedEmbedding，用于提供预训练的向量化模型
4. 修改了其他bug.

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@2024/03/27