1 repository
Tools that map internal application parameters to provider-specific model keyword arguments.
Distinct from Input Parameter Specifications: Shortlist candidates focus on specifications or UI fields, not the active conversion of parameters for API calls.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Model Parameter Normalizers. Refine with filters or upvote what's useful.
AdalFlow este un framework de agenți AI autonomi și o bibliotecă de aplicații LLM concepută pentru construirea de fluxuri de lucru modulare. Servește ca interfață agnostic-model și orchestrator de pipeline-uri RAG, permițând utilizatorilor să dezvolte agenți ReAct care utilizează raționamentul iterativ și execuția de instrumente externe pentru a rezolva sarcini complexe. Proiectul se distinge printr-un sistem de optimizare a prompt-urilor care utilizează gradient descent textual pentru a rafina automat template-urile de prompt și exemplele few-shot. Acesta tratează feedback-ul modelului ca pe un semnal diferențiabil, permițând o formă de backpropagation pentru LLM-uri pentru a îmbunătăți iterativ calitatea output-ului pe baza metricilor de evaluare. Framework-ul acoperă o suprafață largă de capabilități, inclusiv retrieval-augmented generation cu căutare semantică vectorială și reranking, urmărirea execuției bazată pe span pentru observabilitate și parsare structurată bazată pe schemă. Oferă un strat de comunicare unificat pentru numeroși furnizori de modele proprietare și open-source și suportă conversia funcțiilor Python în interfețe standardizate de instrumente. Sistemul este implementat în Python și se integrează cu MLflow pentru urmărirea și analiza fluxurilor de lucru.
Converts internal parameters into the specific keyword arguments required by different model provider APIs.