langfun
用面向对象方式写 LLM 应用，提示词变可复用类
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 919
使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- 模型 API 凭据
安装与启动步骤
-
1装包
最小安装只要 pip install langfun，要全功能装 all extra。
pip install langfun -
2配模型
默认走 Google 系模型，需要对应凭据；也可接到自建端点。
export GOOGLE_API_KEY=xxx -
3跑第一个例子
用 lm 装饰器把提示词包成函数，调用即得到结构化结果。
-
4结构化输出
用 dataclass 声明返回结构，langfun 会约束模型输出，省掉手写解析。
如何确认成功
示例脚本能返回符合 dataclass 结构的结果。
注意事项
- Vertex AI 场景用 pip install "langfun[vertexai]" 装对应 extra。
核心亮点
- 把提示词和输出结构封装成 Python 类，支持类型检查和自动解析，减少手写解析逻辑
- 与 dataclass、pydantic 等生态集成，能约束 LLM 输出符合 schema，提升稳定性
- 组件化设计便于复用和组合多步推理、工具调用等复杂流程
不足之处
- 项目处于早期阶段，API 可能不稳定，文档和示例相对有限
- 社区规模和第三方生态较小，遇到问题可参考的实践案例不多
适用场景
- 把 LLM 能力嵌入已有 Python 后端服务，需要结构化输出和类型安全
- 构建可复用、可测试的提示模板库，供团队共享
- 开发多步推理或工具调用流程，希望用 OO 方式组织逻辑
替代项目
LangChain、LlamaIndex
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