phidata - toolkit untuk membuat asisten AI dengan pemanggilan fungsi

• Sama seperti cara manusia menyelesaikan masalah, LLM dapat memanggil fungsi dan secara cerdas memilih langkah berikutnya berdasarkan respons untuk menjalankan tugas
• Cara penggunaan
  • Membuat Assistant
  • Menambahkan Tools (Functions), Knowledge (VectorDB), Storage (DB)
  • Menyajikan dengan Streamlit, FastAPI, atau Django untuk membangun aplikasi AI

[edunga1]

Kalau mengikuti kode contohnya, hasilnya berjalan sangat baik, tetapi ini juga bukan menjalankan model secara lokal dan tidak memerlukan OpenAI API Key, jadi saya jadi tidak tahu LLM apa yang digunakan dan bagaimana cara memakainya.;;

Membuat tool juga mudah, dan cukup memberi tahu cara pakainya lewat docstring, lalu dia bisa menggunakannya sendiri dengan baik, yang terasa cukup menakjubkan.

def get_html(url: str):  
    """Get the HTML of a webpage.  
  
    Args:  
        url (str): The URL of the webpage.  
  
    Returns:  
        str: The HTML of the webpage.  
    """  
    return get(url).text  
  
  
assistant = Assistant(tools=[get_html], show_tools_calls=True)  
assistant.print_response("`phidata - 함수 호출로 AI 비서를 만드는 툴킷` 사이트의 내용을 3줄 요약해 주세요.", markdown=True)