AIとGo言語をシームレスに統合する方法を学ぶ

今日のアプリケーション開発分野では、OpenAI API などの生成 AI 技術の活発な開発により、アプリケーション開発の状況が完全に変化しています。 Python や JavaScript などの言語にはすでにこれらのテクノロジーをサポートするための豊富なリソースがあり、LangChain はその顕著な例です。しかし、Go 開発者が直面する選択肢は比較的限られています。 LangChain の Go 言語バージョンである LangChainGo は、Go のプログラミング哲学に沿うよう懸命に取り組んできましたが、LangChain 自体は複雑すぎるとよく考えられています。

シンプルかつ強力な Go 互換ツールのニーズに応えて、Agency を立ち上げました。この Go フレームワークは、Go の静的型付けとパフォーマンス効率の固有の利点に完全に一致する合理化された方法論を採用しています。これは、ユーザーフレンドリーで効率的な AI 機能を Go プログラミングコミュニティに導入するための当社のソリューションを表しています。

代理店の特徴

Go プログラミング哲学との互換性: LangChainGo とは異なり、Agency は Go プログラミング哲学との一貫性に重点を置いており、開発者が簡単に始められるようにしています。
シンプルで強力:強力な機能を失うことなく、シンプルで使いやすいままになるように、Agency フレームワークを慎重に磨き上げました。
静的型付けとパフォーマンス効率: Go 言語の静的型付けと優れたパフォーマンスの利点を活用することで、Agency は AI 機能の処理をより効率的に行うことができます。

実際の戦闘におけるエージェンシーの応用

package main import ( "bufio" "context" "fmt" "os" _ "github.com/joho/godotenv/autoload" "github.com/neurocult/agency" "github.com/neurocult/agency/providers/openai" ) func main() { // 初始化Assistant assistant := openai. New(openai.Params{Key: os.Getenv("OPENAI_API_KEY")}). TextToText(openai.TextToTextParams{Model: "gpt-3.5-turbo"}). SetPrompt("You are helpful assistant.") // 交互式聊天messages := []agency.Message{} reader := bufio.NewReader(os.Stdin) ctx := context.Background() for { fmt.Print("User: ") text, err := reader.ReadString('\\n') if err != nil { panic(err) } // 用户输入input := agency.UserMessage(text) // 执行Assistant answer, err := assistant.SetMessages(messages).Execute(ctx, input) if err != nil { panic(err) } // 打印Assistant回答fmt.Println("Assistant: ", answer) // 更新消息记录messages = append(messages, input, answer) } }

上記は、Agency フレームワークと OpenAI の API を使用して Go ベースのインタラクティブチャットを実装する方法を示す簡単なチャットの例です。この例では、Agency の使いやすさと、Go の言語機能とシームレスに統合して、Go 言語開発者に AI 機能を導入するための効率的でユーザーフレンドリーな方法を提供する方法を示します。