griptape

W poprzednim wpisie omówiłem podstawowe koncepcje frameworka AI Griptape, a teraz nadszedł czas, aby zastosować je w praktyce. Spróbujmy ich użyć do stworzenia małej aplikacji, która pomaga w prowadzeniu link-bloga na Telegramie.

Aplikacja będzie otrzymywać adres URL, pobierać jego zawartość, przepuszczać przez LLM w celu wygenerowania skróconego podsumowania, tłumaczyć to podsumowanie na kilka innych języków, składać wszystko w całość i publikować na Telegramie za pomocą bota. Ogólny przepływ pracy można zobaczyć na poniższym schemacie:

No dobrze, dziś patrzymy na Griptape. Co to jest? A jest to frameworkiem do budowy aplikacji AI, oferującym czyste pythonowe API dla tych, którzy są zmęczeni poziomami abstrakcji LangChain. Proponuje prymitywy do budowy asystentów, systemów RAG i integracji z zewnętrznymi narzędziami. Szczerze mówiąc, z mojego doświadczenia, większość osób zmęczonych LangChainem przechodzi na własnoręcznie pisane wrappery wokół bibliotek niższego poziomu, takich jak OpenAI czy LiteLLM. Ale kto wie, może niepotrzebnie. Przyjrzyjmy się temu.