ask-api 是一个python框架,借助LLM(目前支持chatgpt-api)模型的代码理解能力,让你能够与你的python代码对话,提供包括但不限于如下的能力:
- 通过提问了解函数的用途。
- 直接通过自然语言来执行函数。
- 将操作过程中的各种异常信息,通过自然语言的方式告知用户。
- 与函数进行其他自由对话。
pip install ask-api
- 基于openai的chatgpt-api,支持对python函数进行提问,了解函数的用途。
- 支持中文以及英文两种类型的prompt。
- 通过pip安装。
- 支持自定义的prompt。
- 支持通过自然语言命令来执行函数。
- 支持其他LLM模型或api作为底层算法支持
- 更多细节,请参考中文示例
- 示例函数
# 示例函数,给定url,下载数据并保存至指定目录
import wget
import os
BASE_PATH = "./tmp/"
def download_data(url, save_path = None) -> str:
"""下载数据并保存至指定目录
Args:
url (_type_): 需要下载的数据的url
save_path (_type_): 保存数据的目录
Returns:
str: 保存数据的目录
"""
if save_path is None:
save_path = wget.detect_filename(url)
if not os.path.exists(BASE_PATH):
os.makedirs(BASE_PATH)
save_path = f'{BASE_PATH}/{save_path}'
wget.download(url, save_path)
return save_path
- 利用ask-api对函数进行提问,了解函数的用途
from ask_api.ask_api import ask_func
# 获取函数的功能说明
session = ask_func(download_data, message="", mode='desc')
print("*" * 100)
print(session.get_current())
- 利用ask-api,直接通过自然语言来执行函数
# 使用自然语言调用函数
session = ask_func(download_data, message="请帮我下载这个数据:https://github.com/redis/redis/archive/7.0.9.tar.gz", mode="execute")
print(session.get_current())
- 函数执行为异步执行,可以通过wait_task方法等待函数执行完成
# get result of the function task
from ask_api.util.askapi_asyn import wait_task
task = session.get_current().get_task()
if task is None:
print("task is complete!")
print(session.get_current())
else:
print("task is running")
result = wait_task(task)
print(result)
- 异常命令的处理
# 异常指令处理
session = ask_func(download_data, message="请帮我下载", mode="execute")
print(session.get_current())
- 函数执行异常的处理
# 任务执行中异常处理
session = ask_func(download_data, message="请帮我下载这个数据:xxx.xxx", mode="execute")
print("*" * 100)
print(session.get_current())
print("*" * 100)
task = session.get_current().get_task()
result_message = wait_task(task)
print(result_message)
- 与函数进行其他自由对话(TODO)