github： https://github.com/chatsapi/chatsapi图书馆： https://pypi.org/project/chatsapi/
人工智能已经改变了各行各业，但有效部署人工智能仍然是一项艰巨的挑战。复杂的框架、缓慢的响应时间和陡峭的学习曲线给企业和开发人员带来了障碍。 chatsapi 是一个突破性的高性能 ai 代理框架，旨在提供无与伦比的速度、灵活性和简单性。
在本文中，我们将揭示 chatsapi 的独特之处、为什么它能够改变游戏规则，以及它如何帮助开发人员以无与伦比的轻松性和效率构建智能系统。
chatsapi 有何独特之处？
chatsapi 不仅仅是另一个人工智能框架；这是人工智能驱动交互的一场革命。原因如下：
无与伦比的性能chatsapi 利用 sbert 嵌入、hnswlib 和 bm25 混合搜索来提供有史以来最快的查询匹配系统。
速度：chatsapi 的响应时间为亚毫秒级，是世界上最快的人工智能代理框架。其 hnswlib 支持的搜索可确保快速检索路线和知识，即使对于大型数据集也是如此。
效率：sbert 和 bm25 的混合方法将语义理解与传统排名系统结合起来，保证速度和准确性。
与法学硕士无缝集成
chatsapi 支持最先进的大型语言模型 (llm)，例如 openai、gemini、llamaapi 和 ollama。它简化了将法学硕士集成到您的应用程序中的复杂性，使您能够专注于构建更好的体验。
动态路由匹配
chatsapi 使用自然语言理解 (nlu) 以无与伦比的精度将用户查询与预定义路由动态匹配。
使用 @trigger 等装饰器轻松注册路线。
使用 @extract 进行参数提取来简化输入处理，无论您的用例有多复杂。
设计简单我们相信强大和简单可以共存。借助 chatsapi，开发人员可以在几分钟内构建强大的人工智能驱动系统。不再需要费力处理复杂的设置或配置。
chatsapi的优点
高性能查询处理
传统的人工智能系统要么在速度上要么在准确性上苦苦挣扎，而 chatsapi 却同时满足了这两点。无论是在庞大的知识库中寻找最佳匹配，还是处理大量查询，chatsapi 都表现出色。
灵活的框架
chatsapi 适应任何用例，无论您正在构建：
客户支持聊天机器人。智能搜索系统。人工智能驱动的电子商务、医疗保健或教育助手。
为开发者打造
由开发者设计，为开发者服务，chatsapi 提供：
快速入门：只需几个步骤即可设置环境、定义路线并上线。定制：使用装饰器定制行为并根据您的特定需求微调性能。轻松的 llm 集成：轻松在 openai 或 gemini 等受支持的 llm 之间切换。
chatsapi 如何工作？
chatsapi 的核心是通过三个步骤进行操作：
注册路由：使用@trigger装饰器定义路由并将它们与您的函数关联。搜索和匹配：chatsapi 使用 sbert 嵌入和 bm25 混合搜索将用户输入与正确的路线动态匹配。提取参数：通过@extract装饰器，chatsapi自动提取并验证参数，更容易处理复杂的输入。
结果呢？一个快速、准确且易于使用的系统。
使用案例
客户支持
通过极快的查询解析来自动化客户交互。 chatsapi 确保用户立即获得相关答案，提高满意度并降低运营成本。
知识库搜索
使用户能够通过语义理解搜索大量知识库。混合 sbert-bm25 方法可确保准确、上下文感知的结果。
对话式人工智能
构建能够实时理解并适应用户输入的对话式人工智能代理。 chatsapi 与顶级法学硕士无缝集成，提供自然、引人入胜的对话。
为什么你应该关心？
其他框架承诺灵活性或性能 – 但没有一个框架能够像 chatsapi 一样同时提供这两者。我们创建了一个框架：
比市场上任何其他产品都快。更简单设置和使用。更智能，其独特的混合搜索引擎融合了语义和基于关键字的方法。
chatsapi 使开发人员能够释放人工智能的全部潜力，而无需担心复杂性或性能缓慢的问题。
如何开始
chatsapi 入门很简单：
安装框架：
pip install chatsapi
定义您的路线：
from chatsapi import chatsapi chat = chatsapi() @chat.trigger("hello") async def greet(input_text): return "hi there!"
从消息中提取一些数据
from chatsapi import chatsapi chat = chatsapi() @chat.trigger("need help with account settings.")@chat.extract([ ("account_number", "account number (a nine digit number)", int, none), ("holder_name", "account holder's name (a person name)", str, none)])async def account_help(chat_message: str, extracted: dict): return {"message": chat_message, "extracted": extracted}run your message (with no llm)@app.post("/chat")async def message(request: requestmodel, response: response): reply = await chat.run(request.message) return {"message": reply}
对话（与法学硕士）——完整示例
import osfrom dotenv import load_dotenvfrom fastapi import fastapi, request, responsefrom pydantic import basemodelfrom chatsapi.chatsapi import chatsapi# load environment variables from .env fileload_dotenv()app = fastapi() # instantiate fastapi or your web frameworkchat = chatsapi( # instantiate chatsapi llm_type="gemini", llm_model="models/gemini-pro", llm_api_key=os.getenv("google_api_key"),)# chat trigger - 1@chat.trigger("want to cancel a credit card.")@chat.extract([("card_number", "credit card number (a 12 digit number)", str, none)])async def cancel_credit_card(chat_message: str, extracted: dict): return {"message": chat_message, "extracted": extracted}# chat trigger - 2@chat.trigger("need help with account settings.")@chat.extract([ ("account_number", "account number (a nine digit number)", int, none), ("holder_name", "account holder's name (a person name)", str, none)])async def account_help(chat_message: str, extracted: dict): return {"message": chat_message, "extracted": extracted}# request modelclass requestmodel(basemodel): message: str# chat conversation@app.post("/chat")async def message(request: requestmodel, response: response, http_request: request): session_id = http_request.cookies.get("session_id") reply = await chat.conversation(request.message, session_id) return {"message": f"{reply}"}# set chat session@app.post("/set-session")def set_session(response: response): session_id = chat.set_session() response.set_cookie(key="session_id", value=session_id) return {"message": "session set"}# end chat session@app.post("/end-session")def end_session(response: response, http_request: request): session_id = http_request.cookies.get("session_id") chat.end_session(session_id) response.delete_cookie("session_id") return {"message": "session ended"}
遵循 llm 查询的路由 — 单个查询
await chat.query(request.message)
基准测试
基于传统 llm (api) 的方法通常每个请求需要大约四秒的时间。相比之下，chatsapi 可以在一秒内处理请求，通常在几毫秒内，无需进行任何 llm api 调用。
472ms内执行聊天路由任务（无缓存）
21ms内执行聊天路由任务（缓存后）
862ms内执行聊天路由 数据提取任务（无缓存）
使用 whatsapp cloud api 展示其对话能力
chatsapi — 功能层次结构
chatsapi 不仅仅是一个框架；这是我们构建人工智能系统并与之交互的方式的范式转变。通过结合速度、准确性和易用性，chatsapi 为 ai 代理框架树立了新的基准。
立即加入这场革命，了解 chatsapi 为何正在改变 ai 格局。
准备好潜水了吗？立即开始使用 chatsapi，体验 ai 开发的未来。
以上就是ChatsAPI — 世界上最快的人工智能代理框架的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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