الوصف
BAML هي لغة متخصصة مصممة لتعزيز موثوقية وسلامة أنواع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تهدف إلى تزويد المطورين بإطار عمل قوي لبناء مسارات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر موثوقية بما يصل إلى 10 مرات. تدعم الأداة مجموعة متنوعة من لغات البرمجة، بما في ذلك Python وTypeScript وRuby وGo، وتتكامل بسلاسة مع كل موفر LLM.
تبسط BAML سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي الكامل إلى أربع خطوات رئيسية. أولاً، يحدد المطورون مطالباتهم ووظائفهم باستخدام مخططات BAML. يمكن لهذه المخططات إنشاء أنواع TypeScript تلقائيًا، مما يضمن سلامة الأنواع من البداية. ثانيًا، يمكن اختبار المطالبات والوظائف بدقة، إما داخل محرر مثل VSCode، الذي يوفر امتداد BAML مخصصًا، أو من خلال مسارات CI/CD باستخدام أمر اختبار baml-cli.
ثالثًا، بمجرد اختبارها، يمكن استدعاء وظائف الذكاء الاصطناعي هذه من أي لغة برمجة مفضلة. يقوم أمر baml-cli generate بتحويل وظائف BAML إلى كود أصلي للغات مثل Ruby وPython وTypeScript وGo، مما يسهل التكامل. على سبيل المثال، يمكن لبرنامج Python النصي استدعاء وظيفة BAML مثل `b.AnalyzeCodebase` مع إدخال HTML، وتوقع مخرجات منظمة.
أخيرًا، لا يتطلب نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المبنيين باستخدام BAML أي إجراءات خاصة. نظرًا لأن BAML تنشئ كودًا أصليًا، يمكن التعامل مع النشر من خلال خيارات سحابية متعددة قياسية مثل AWS Lambda وVercel وGoogle Cloud وAzure Functions وRailway. يضمن هذا النهج أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي موثوقة فحسب، بل يسهل أيضًا نشرها عبر مختلف البنى التحتية السحابية.
تشمل القدرات الرئيسية لـ BAML تحديد واجهات الذكاء الاصطناعي الآمنة من حيث الأنواع، وإنشاء مخرجات منظمة وصالحة بتنسيقات مثل JSON وXML وYAML، واختبار الوكلاء ضمن بيئات CI/CD. توفر الأداة أيضًا آليات إعادة المحاولة التلقائية واستجابات احتياطية للطلبات الفاشلة. تثق BAML من قبل المطورين الذين يقدرون الكفاءة والمتانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، مع شهادات تسلط الضوء على سرعتها وفعاليتها مقارنة بالأطر الأخرى.
الميزات الأساسية لـ BAML
واجهات ذكاء اصطناعي آمنة من حيث الأنواع
إنشاء أنواع TypeScript تلقائيًا
التحقق من صحة المخطط لمخرجات الذكاء الاصطناعي
دعم مخرجات JSON وXML وYAML
امتداد VSCode لتطوير BAML
التكامل مع CI/CD لاختبار الوكلاء
إنشاء كود أصلي للغات متعددة (Python، TypeScript، Ruby، Go)
التكامل مع جميع موفري LLM
آليات إعادة المحاولة التلقائية والاحتياطية
دعم النشر متعدد السحابات
تعريف المطالبات والوظائف بلغة BAML
إنشاء مخرجات منظمة من LLMs
البدء مع BAML
التعريف: اكتب مخططات BAML لمطالبات ووظائف الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
إنشاء الأنواع: قم بإنشاء أنواع TypeScript تلقائيًا من مخططات BAML الخاصة بك.
الاختبار: اختبر مطالباتك ووظائفك محليًا أو في CI/CD باستخدام baml-cli test.
التكامل: استدعاء وظائف BAML الخاصة بك من أي لغة برمجة مدعومة.
النشر: انشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستخدام طرق النشر السحابية المتعددة القياسية.
حالات استخدام BAML
- تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي
- هندسة المطالبات
- استخراج البيانات
- تحليل الكود
- التكامل مع CI/CD
- الذكاء الاصطناعي متعدد اللغات
- التحقق من صحة مخرجات LLM
