Biblioteca Python para criar programas generativos que transformam chamadas tipadas a LLMs em fluxos de trabalho de IA estruturados, testáveis e autovalidáveis.
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Biblioteca Python para trabalhar com LLMs usando objetos e tipos, permitindo criar prompts e obter saídas estruturadas.
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O que é?
Langfun é uma biblioteca Python baseada em PyGlove que aplica princípios de orientação a objetos à criação de prompts para modelos de linguagem. Em vez de escrever texto livre e analisar a resposta manualmente, os desenvolvedores definem classes Python e as passam como tipo esperado da saída, para que a resposta do modelo seja retornada como um objeto tipado.
A biblioteca oferece uma API unificada para vários provedores de LLM, incluindo Gemini, GPT e Claude, além de permitir criar prompts modulares que combinam texto com outras modalidades, como imagens. Também atende tanto a jobs em lote quanto a fluxos de trabalho baseados em requisições e inclui um framework de avaliação para executar prompts com muitas dimensões de entrada.
Uma chamada básica usa a função lf.query com um template de prompt, um tipo de saída e um objeto de modelo de linguagem. Extras opcionais adicionam acesso ao VertexAI, suporte a MIME e imagens e melhorias na UI.
Recursos principais
- 01Retorna as saídas do modelo como objetos Python tipados, definidos com classes do PyGlove.
- 02Oferece uma API unificada para Gemini, GPT, Claude e outros LLMs.
- 03Permite criar prompts modulares que combinam texto com imagens e outras modalidades.
- 04Lida tanto com requisições interativas quanto com jobs em lote.
- 05Inclui um framework de avaliação para executar prompts com muitas dimensões de entrada.
- 06Tem uma instalação mínima, com extras opcionais para VertexAI, MIME e recursos de UI.
Casos de uso
- Extrair dados estruturados de textos ou imagens para objetos Python.
- Criar agentes ou pipelines com LLMs em uma base de código Python existente.
- Executar prompts em lote sobre grandes conjuntos de dados e coletar resultados tipados.
- Avaliar variações de prompts e modelos com muitas combinações de entrada.
Início rápido
- 1
Instale o Langfun com as dependências mínimas
pip install langfun - 2
Instale o Langfun com todas as dependências para uma configuração completa
pip install langfun[all] - 3
Execute o exemplo Hello, Langfun com sua chave de API da OpenAI (substitua a chave de espaço reservado)
Antes de usar
- Para chamar modelos hospedados como o Gpt4o, é necessária uma chave de API paga do provedor.
- O projeto informa que não é um produto com suporte oficial do Google.
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Perguntas frequentes
- O que é langfun?
- Biblioteca Python para trabalhar com LLMs usando objetos e tipos, permitindo criar prompts e obter saídas estruturadas. Langfun é uma biblioteca Python baseada em PyGlove que aplica princípios de orientação a objetos à criação de prompts para modelos de linguagem. Em vez de escrever texto livre e analisar a resposta manualmente, os desenvolvedores definem classes Python e as passam como tipo esperado da saída, para que a resposta do modelo seja retornada como um objeto tipado.
- langfun é gratuito? Qual é a licença?
- langfun é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- langfun ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de langfun foi em 6 de nov. de 2026.
- Para que posso usar langfun?
- Extrair dados estruturados de textos ou imagens para objetos Python. Criar agentes ou pipelines com LLMs em uma base de código Python existente. Executar prompts em lote sobre grandes conjuntos de dados e coletar resultados tipados. Avaliar variações de prompts e modelos com muitas combinações de entrada.
- Como instalar langfun?
- Instale o Langfun com as dependências mínimas: pip install langfun Instale o Langfun com todas as dependências para uma configuração completa: pip install langfun[all] Execute o exemplo Hello, Langfun com sua chave de API da OpenAI (substitua a chave de espaço reservado)
- Onde consigo langfun?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/google/langfun
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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