通往人工智能的 Go 之路

Agency

该库旨在为那些希望通过清晰、高效且符合 Go 语言惯例的方法来探索大型语言模型（LLMs）和其他生成式人工智能的开发人员而设计。

特点

纯 Go 语言：快速、轻量级，静态类型，无需涉及 Python 或 JavaScript
编写清晰的代码并遵循清晰的架构，将业务逻辑与具体实现分离
通过实现简单接口轻松创建自定义操作
将操作组合成流程，并通过拦截器观察每个步骤
OpenAI API 绑定（可用于任何兼容 OpenAI API 的 API：文本到文本（完成），文本到图像，文本到语音，语音到文本）

为什么需要 Agency？

Agency 的核心目标是赋予用户构建自主代理的能力。虽然适用于从聊天界面到复杂数据分析的各种生成式人工智能应用，但我们的库的最终目标是简化自主人工智能系统的创建过程。无论您是构建个体助手还是协调代理群集，Agency 提供了所需的工具和灵活性，以轻松高效地实现这些先进概念。

在生成式人工智能领域，基于 Go 语言的库并不常见。最著名的是 LangChainGo，它是 Python LangChain 的 Go 语言移植版。然而，将 Python 转换为 Go 可能会显得笨拙，并且可能与 Go 的惯用风格不太匹配。此外，即使在 Python 中，一些人也对 LangChain 的设计提出质疑。这种情况表明，需要一种符合 Go 语言特点的替代方案。

我们的目标是用以 Go 为中心的库来填补这一空白，强调清晰、简单的代码，并避免不必要的复杂性。Agency 的设计核心小巧而稳健，易于扩展，并完全适应 Go 语言在静态类型和性能方面的优势。它是我们对生成式人工智能中缺乏本地 Go 解决方案的回应。

示例

package main

import (
 "bufio"
 "context"
 "fmt"
 "os"

 _ "github.com/joho/godotenv/autoload"

 "github.com/neurocult/agency"
 "github.com/neurocult/agency/providers/openai"
)

func main() {
 assistant := openai.
  New(openai.Params{Key: os.Getenv("OPENAI_API_KEY")}).
  TextToText(openai.TextToTextParams{Model: "gpt-3.5-turbo"}).
  SetPrompt("You are helpful assistant.")

 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)
  }

  input := agency.UserMessage(text)
  answer, err := assistant.SetMessages(messages).Execute(ctx, input)
  if err != nil {
   panic(err)
  }

  fmt.Println("Assistant: ", answer)

  messages = append(messages, input, answer)
 }
}

go-openai

该库为 OpenAI API 提供非官方的 Go 客户端。支持以下功能：

ChatGPT
GPT-3，GPT-4
DALL·E 2
Whisper

获取 OpenAI API 密钥的步骤：

访问OpenAI网站，网址为 https://platform.openai.com/account/api-keys。
如果您没有账号，请点击"注册"创建一个账号。如果已有账号，请点击"登录"。
登录后，进入API密钥管理页面。
点击"创建新的密钥"。
输入您的新密钥名称，然后点击"创建密钥"。
新的API密钥将显示出来。请将此密钥用于与OpenAI API进行交互。

注意：您的API密钥是敏感信息，请不要与他人分享。

示例

package main

import (
 "context"
 "fmt"
 openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
 client := openai.NewClient("your token")
 resp, err := client.CreateChatCompletion(
  context.Background(),
  openai.ChatCompletionRequest{
   Model: openai.GPT3Dot5Turbo,
   Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
    {
     Role:    openai.ChatMessageRoleUser,
     Content: "Hello!",
    },
   },
  },
 )

 if err != nil {
  fmt.Printf("ChatCompletion error: %v\n", err)
  return
 }

 fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

gin-api-mono

如果您目前在 Go 方面的经验不足，需要一个 简洁、轻量级的 API 框架，能够根据自己的需求灵活选择并使用所需的功能，那么您可以考虑使用这个框架。

快速入门

运行使用
配置路由
处理请求参数
操作数据库
编译成二进制文件

进阶

自定义编写中间件及使用
统一定义错误码并进行语言汉化
接口返回值规范的最佳实践方法
开发环境下实现代码的热更新部署
集成 aes 对称加密算法
集成 rsa 非对称加密算法
集成 snowflake 实现生成唯一 ID
集成 cors 实现允许前端跨域请求
集成 swag 实现自动生成接口文档
集成 pprof 实现应用程序性能分析
集成 jwt 实现身份认证及验证中间件
集成 prometheus 客户端实现注册和暴露指标
自定义调试方法，支持将调试日志收集到上下文日志中
集成 gorm 操作 MySQL 数据，支持将操作日志收集到上下文日志中
集成 redis/v8 操作 Redis 数据，支持将操作日志收集到上下文日志中
集成 resty/v2 请求 HTTP 接口，支持将请求/响应日志收集到上下文日志中
集成 mongo-driver 操作 MongoDB 数据，支持将操作日志收集到上下文日志中
强大的日志收集功能，根据「请求唯一ID」可串联请求日志、响应日志、调试日志、MySQL 操作日志、Redis 操作日志、Mongo 操作日志、三方 HTTP 请求响应日志等