LinGoose学习资料汇总 - Go语言AI/LLM应用开发框架

LinGoose简介

LinGoose是一个用Go语言构建AI和大型语言模型(LLM)应用的开源框架。它具有以下特点:

• 模块化设计，可按需导入所需模块
• 对各种功能进行抽象，可选择不同实现或自定义
• 提供完整解决方案，可从头开始构建AI/LLM应用

LinGoose的目标是简化AI应用开发流程,让开发者可以专注于业务逻辑。

快速开始

1. 初始化Go模块:

mkdir example
cd example
go mod init example

2. 创建第一个LinGoose应用:

package main

import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/henomis/lingoose/llm/openai"
    "github.com/henomis/lingoose/thread"
)

func main() {
    myThread := thread.New().AddMessage(
        thread.NewUserMessage().AddContent(
            thread.NewTextContent("Tell me a joke about geese"),
        ),
    )

    err := openai.New().Generate(context.Background(), myThread)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Println(myThread)
}

3. 安装依赖:

go mod tidy

4. 运行示例:

export OPENAI_API_KEY=your-api-key
go run .

学习资源

官方文档

• LinGoose官网
• 快速入门指南
• 配置说明

核心概念

• Thread(线程)
• LLM(大语言模型)
• Embedding(嵌入)
• Loader(加载器)
• Index(索引)
• Cache(缓存)
• Observer(观察者)
• RAG(检索增强生成)
• Assistant(助手)
• Linglet(迷你应用)

代码示例

• 官方示例集
• Go Package文档

博客文章

• 使用Go和LinGoose集成Anthropic的Claude
• Go语言中AI和Q&A管道的协同效应
• 利用Go和Redis实现高效的检索增强生成

社区资源

• GitHub仓库
• 问题反馈
• Discord社区

贡献指南

如果您想为LinGoose做出贡献，请阅读贡献指南了解更多详情。

LinGoose欢迎各种形式的贡献，无论是代码、文档还是创意。加入这个充满活力的开源社区，一起推动AI应用开发的未来!

希望这份学习资料汇总能帮助您快速上手LinGoose,开启AI应用开发的精彩旅程。如有任何问题,欢迎在GitHub上提出issue或加入Discord社区讨论。祝您使用愉快! 🚀