- Las funciones de LLM son plantillas de prompts con algunas variables de entrada definidas y tipos de salida específicos como clases, enumeraciones, uniones y cadenas opcionales
- BAML ayuda a escribir estas funciones de LLM de una manera mejor y más limpia
- Permite escribir plantillas de prompts desordenadas como funciones tipadas fáciles de ejecutar y probar, sin expresiones regulares, bucles de
try-catch ni errores de tipo
- Compatible con Python y TypeScript
- Soporta varios modelos: Ollama, OpenAI, Anthropic
- Vista previa del prompt en tiempo real: permite ver el prompt completo incluso cuando hay bucles/condicionales
- Se puede probar en el playground con un solo clic
- Resilience & Fallback: agrega reintentos y redundancia a las llamadas al LLM
- Type Validation: lo hace más resiliente ante errores comunes de LLM que Pydantic/Zod
- Observability Platform: Boundary Studio permite visualizar funciones y reproducir solicitudes
Aún no hay comentarios.