llm-simple-api

Простая Go библиотека для взаимодействия с LLM (Language Model) API.

Описание

Библиотека предоставляет удобный интерфейс для работы с различными LLM API, включая поддержку Open-WebUI, OpenAI и других совместимых сервисов. Предоставляет функционал для отправки сообщений, управления историей чата и настройки параметров модели.

Возможности

• Поддержка различных LLM API (Open-WebUI, OpenAI и др.)
• Управление историей чата
• Настройка параметров модели (температура, максимальное количество токенов)
• Поддержка авторизации через API токены
• Настройка TLS и таймаутов

Установка

go get git.ymnuktech.ru/ymnuk/llm-simple-api

Использование

package main

import (
    "fmt"
    "git.ymnuktech.ru/ymnuk/llm-simple-api/llm"
)

func main() {
    // Создание клиента с настройками из переменных окружения
    opts := &llm.LLMOpts{
        BaseUrl:   "http://localhost:11434/ollama",
        Model:     "gpt-3.5-turbo",
        Token:     stringPtr("your-api-token"),
        Timeout:   30 * time.Second,
    }
    
    client := llm.NewLLMSimpleAPI(opts)
    
    // Отправка сообщения
    message, err := client.ChatCompletions("Привет, как дела?")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    
    fmt.Println(message.Content)
}

Структуры данных

LLMOpts

Настройки клиента:

• BaseUrl - базовый URL API
• TlsVerify - включить проверку TLS
• Timeout - таймаут запросов
• Token - API токен
• UserAgent - User-Agent заголовок
• SystemPrompt - системный промпт
• Model - модель по умолчанию
• Temperature - температура генерации
• MaxTokens - максимальное количество токенов
• ImageType - тип изображения для визуальных запросов (png, jpeg/jpg)
• MaxWidth - максимальная ширина изображения при отправке визуальных запросов
• MaxHeight - максимальная высота изображения при отправке визуальных запросов

Message

Сообщение в чате:

• Role - роль (user, assistant, system)
• Content - содержание сообщения

Методы

NewLLMSimpleAPI

Создание нового клиента LLM.

ChatCompletions

Отправка запроса в модель и получение ответа.

ClearHistory

Очистка истории чата.

GetHistory

Получение текущей истории чата.

SendVisionRequest

Отправка запроса с изображением в модель, поддерживающую визуальное восприятие. Функция принимает текстовый запрос и изображение в формате image.Image, преобразует изображение в base64 строку с учетом настроек формата и размера из LLMOpts, и отправляет вместе с текстовым запросом в модель.

Функциональность инструментов

Библиотека включает в себя мощную систему инструментов, которая позволяет регистрировать пользовательские функции, которые могут вызываться LLM. Это обеспечивает возможности вызова функций, аналогичные вызову функций в OpenAI.

Возможности

• Автоматическая генерация JSON-схемы: Автоматически генерирует JSON-схему из Go-структур с использованием рефлексии
• Регистрация функций: Регистрируйте любую функцию с правильной сигнатурой, чтобы сделать её доступной для LLM
• Автоматическая отправка инструментов: Зарегистрированные инструменты автоматически отправляются с запросами в LLM
• Автоматическая обработка вызовов инструментов: Библиотека автоматически обрабатывает вызовы инструментов от LLM и возвращает результаты
• Интеграция с LLMSimpleAPI: Инструменты интегрированы непосредственно в структуру LLMSimpleAPI

Использование

Для использования функциональности инструментов:

1. Определите структуру параметров с JSON-тегами:

   type WeatherParams struct {
       Location string `json:"location" description:"Местоположение для получения погоды"`
   }
   

2. Определите функцию с сигнатурой func(params SomeStruct) (interface{}, error):

   func GetWeather(params WeatherParams) (interface{}, error) {
       return WeatherResult{
           Temperature: 22.5,
           Location: params.Location,
           Condition: "Солнечно",
       }, nil
   }
   

3. Зарегистрируйте инструмент с экземпляром LLMSimpleAPI:

   api := llm.NewLLMSimpleAPI(nil)
   api.RegisterTool("get_weather", "Получить информацию о погоде для местоположения", GetWeather)
   

4. Используйте обычные методы для общения с LLM - инструменты будут автоматически отправлены:

   message, err := api.ChatCompletions("Какая погода в Москве?")
   // Если LLM решит вызвать инструмент, библиотека автоматически выполнит вызов
   // и отправит результат обратно в LLM для получения окончательного ответа
   

Функциональность инструментов автоматически обрабатывает:

• Генерацию JSON-схемы из определений структур
• Автоматическую отправку инструментов с запросами в LLM
• Синтаксический анализ и проверку аргументов
• Выполнение вызовов инструментов и возврат результатов в LLM
• Обработку ошибок
• Форматирование ответов