tinyllm

tinyllm是一个轻量级框架，专为在规模上开发、调试和监控LLM（大型语言模型）和代理驱动的应用程序而设计。它旨在保持代码尽可能简单易读，同时为用户提供在生产环境中创建复杂代理或LLM工作流的能力。

它的核心功能包括：

• 函数(Function)及其流式等价物(FunctionStream): 这是tinyllm的核心类，用于标准化和控制LLM、ToolStore以及任何相关调用，以便在流模式下及其他情况下进行可扩展的生产使用。
• LiteLLM集成：提供20多个模型提供者（如OpenAI, Huggingface等）。
• Langfuse集成：监控跟踪和调试LLMs、代理、工具、RAG管道等，并以结构化运行树的形式展现。
• 代理：一个具备记忆、工具箱和示例管理器的LLM。
• ToolStore和工具箱：让你的代理运行python函数。
• 示例管理器：使用示例选择器通过相似性搜索，实现常量示例和变量示例的管理。
• 记忆：对话历史记录。
• 检索增强生成（RAG）：搜索并生成答案的RAG工具。
• 评估：定义评估器以实时评估和记录函数输出的质量。

在生产部署方面，tinyllm提供了：

• 分层验证：在函数生命周期内的3个验证环节：输入验证、输出验证和输出处理验证。
• IO标准化：保持不同函数实现间一致的响应模式和失败处理方式。
• 可观测性：通过Langfuse进行整合。
• 日志记录：为了调试和审计目的记录详细日志。
• 有限状态机设计：通过定义的状态管理函数的生命周期，确保受控和可预测的执行。

在何种情况下会使用tinyllm：

• 当需要在规模上开发、调试和监控基于LLM和代理的应用时。
• 当寻求简化LLM和代理相关应用开发和维护工作时。
• 当需要在生产环境中部署LLM应用并实现功能链条简化管理时。
• 当需要跟踪、验证和评估LLM应用的输入输出时。
• 当希望将现有的库代理/链（如langchain/llama-index等）无缝导入为tinyllm函数时。

通过上述介绍，tinyllm提供了一个高度结构化、易维护和可伸缩的方式来处理LLM和代理驱动的应用开发，适用于需要高效可靠地部署这类应用的场景。