stoyan-stoyanov/llmflows

Что это за инструмент

LLMFlows — это минималистичный Python-фреймворк для создания прозрачных и контролируемых приложений на базе LLM, где каждый шаг и вызов модели явно заданы разработчиком.

Зачем нужен

Инструмент решает проблему «черного ящика» в LLM-приложениях, обеспечивая полную видимость всех промптов и вызовов API. Он полезен для отладки, мониторинга и поддержки сложных цепочек взаимодействий между моделями, векторными хранилищами и внешними данными.

Что можно реализовать

• Создание сложных агентов с зависимыми шагами (Flow/FlowStep), где результат одного LLM-вызова используется как вход для другого.
• Построение чат-ботов с явным управлением историей сообщений через класс MessageHistory.
• Разработка систем RAG с прозрачным контролем над генерацией промптов и запросами к векторным хранилищам.
• Отладка и аудит LLM-приложений благодаря логированию всех вызовов и конфигураций моделей.
• Быстрый прототипинг LLM-приложений с использованием готовых обёрток для API (например, OpenAI).

Ключевые возможности

• Полная прозрачность: отсутствие скрытых промптов или автоматических LLM-вызовов, каждый шаг контролируется кодом.
• Минималистичный дизайн: простые абстракции (LLM, PromptTemplate, Flow) без избыточной сложности.
• Управление зависимостями: автоматический запуск шагов (FlowStep) только после выполнения их зависимостей.
• Поддержка чат-моделей: встроенная работа с историей диалога (MessageHistory) для контекстных бесед.
• Простая интеграция: установка через pip и готовые примеры для FastAPI и Pinecone.

👤 Кому подойдёт: Python-разработчики, инженеры ML, создающие LLM-приложения с требованиями к отлаживаемости, прозрачности и контролю над процессом генерации.