Elmer: Универсальный инструмент для работы с LLM через R

Ранее я уже рассказывал о пакете Elmer, который позволяет взаимодействовать с большими языковыми моделями (LLM) прямо из R. Сегодня мы углубимся в детали его функционала и возможностей, чтобы вы могли максимально эффективно использовать этот инструмент.


1. Что такое Elmer?
Elmer — это пакет из экосистемы tidyverse, созданный для удобного использования LLM API. Его основные преимущества:

● Мульти-провайдерная поддержка, на данный момент реализована поддержка:
● Anthropic’s Claude: chat_claude().
● AWS Bedrock: chat_bedrock().
● Azure OpenAI: chat_azure().
● Databricks: chat_databricks().
● GitHub model marketplace: chat_github().
● Google Gemini: chat_gemini().
● Groq: chat_groq().
● Ollama: chat_ollama()`.
● OpenAI: `chat_openai()`.
● perplexity.ai: `chat_perplexity()`.
● Snowflake Cortex: `chat_cortex()`.

Кстати, создатели `elmer` утверждают, что для генерации кода по их мнению лучше всего себя проявляет Anthropic’s Claude, т.е. Claude.ai, и я по этому поводу тоже уже своими наблюдениями делился.

● Гибкость в настройках промптов и диалогов.
● Извлечение структурированных данных из текста.
● Поддержка асинхронных вызовов для повышения производительности.

Эти функции делают Elmer мощным инструментом для анализа данных, автоматизации задач и разработки приложений.


2. Установка
Установите elmer с помощью:

pak::pak("tidyverse/elmer")

3. Управление диалогами
Чат-объекты в elmer сохраняют историю, что упрощает многозадачные сценарии:

chat <- chat_openai(model = "gpt-4o-mini")
chat$chat("Кто создал R?")
#> "R был создан Россом Ихакой и Робертом Джентлменом."

4. Программные возможности
elmer поддерживает несколько способов взаимодействия с LLM:

4.1. Интерактивный режим: Используйте R-консоль для живого общения:

live_console(chat)

4.2. Программный режим: Создайте сценарий, возвращающий результаты для дальнейшей обработки:

my_function <- function() {
    chat <- chat_openai(model = "gpt-4o-mini")
    chat$chat("Что такое функциональное программирование?")
}

4.3. Асинхронные вызовы: Используйте асинхронный API для ускорения обработки больших объемов данных.

5. Извлечение структурированных данных
elmer позволяет преобразовывать текст в удобный формат для анализа:

● Анализ отзывов клиентов.
● Извлечение рецептов и их структурирование.
● Геокодирование адресов.

Пример:

chat$chat("Выдели ключевые слова из текста")

6. Работа с токенами
elmer помогает отслеживать использование токенов для оптимизации затрат:

chat$chat("Кто создал R?")
chat
token_usage()

Один запрос к модели GPT-4o mini может стоить от $0.15 за миллион токенов, что делает использование API доступным для экспериментов.

7. Рекомендации по промптам
Правильный дизайн промптов — ключ к качественным ответам. Например:

● Укажите системные инструкции для кастомизации:

chat <- chat_openai(system_prompt = "Отвечай всегда кратко и на русском языке.")

● Используйте промпты для автоматизации, например, создания документации на основе README вашего пакета.

8. Кейсы использования
Elmer отлично подходит для:

● Создания чат-ботов для поддержки пользователей.
● Прототипирования инструментов: автоматизация анализа данных и отчетности.
● Кастомизации работы LLM под специфические задачи.

————————————
elmer открывает новые горизонты для работы с LLM в R. Это не только инструмент для экспериментов, но и мощное средство для интеграции ИИ в ваши проекты. Узнайте больше из официальной документации.

Пока что elmer по прежнему находится в активной стадии разработки, текущая версия 0.0.0.9000, но будем следить за этим процессом, и в ближайшее время буду ещё делиться информацией об этом проекте.

#новости_и_релизы_по_R