S
synalinks
Framework do budowania aplikacji LLM z logiką neurosymboliczną i uczeniem in-context.
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Synalinks to otwartoźródłowy framework inspirowany Keras do tworzenia zaawansowanych aplikacji opartych na modelach językowych. Pozwala definiować strukturalne schematy danych (DataModel), moduły przetwarzające JSON, programy jako grafy acykliczne z logiką warunkową oraz optymalizować podpowiedzi i przykłady poprzez reasoning LLM. Idealny do budowania potokowych przepływów treningowych, RAG/KAG, strukturyzowanych wyjść oraz agentów z funkcjami.
Jak używać
- Zainstaluj Synalinks z repozytorium GitHub (https://github.com/SynaLinks/synalinks-skills). 2. Zdefiniuj schematy wejścia i wyjścia jako klasy DataModel z polami Pydantic, opisując każde pole. 3. Utwórz instancję LanguageModel, wskazując model (np. ollama/mistral) oraz konfigurację połączenia. 4. Zbuduj program funkcyjnie: utwórz Input z Twoim schematem, połącz go z Generator (lub innym modułem) przekazując docelowy DataModel i language_model. 5. Opakuj przepływ w Program, podając inputs, outputs, nazwę i opis. 6. Uruchom program asynchronicznie, przekazując instancję danych wejściowych — wynik zwróci strukturyzowany obiekt DataModel, który możesz wyświetlić metodą prettify_json().