Security News
Fluent Assertions Faces Backlash After Abandoning Open Source Licensing
Fluent Assertions is facing backlash after dropping the Apache license for a commercial model, leaving users blindsided and questioning contributor rights.
AiManagerToolkit
es una librería Python diseñada para simplificar la interacción con la API de Azure OpenAI. Esta herramienta proporciona una forma flexible y eficiente de gestionar conversaciones con modelos de lenguaje, integrar herramientas personalizadas, generar respuestas estructuradas, y manejar funcionalidades de voz y texto, ideal para desarrolladores que buscan aprovechar la potencia de la inteligencia artificial en sus aplicaciones.
Puedes instalar AiManagerToolkit
desde PyPI utilizando pip:
pip install AiManagerToolkit
Configura la conexión a la API de Azure OpenAI utilizando variables de entorno o parámetros en el código.
.env
🌐Crea un archivo .env
en el directorio raíz de tu proyecto con las credenciales necesarias:
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://tu-endpoint.azure.com/
AZURE_OPENAI_API_KEY=tu-clave-api
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-06-01
AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL=text-embedding-3-small
Puedes pasar la configuración directamente en tu código:
from aimanagertoolkit.ai import AzureAI, OpenAI
# Para Azure OpenAI
azure_ai = AzureAI(
model="gpt-4o",
azure_endpoint="https://tu-endpoint.azure.com/",
api_key="tu-clave-api",
temperature=0.7
)
# Para OpenAI
openai_ai = OpenAI(
api_key="tu-clave-api-openai",
model="gpt-4",
temperature=0.7
)
from aimanagertoolkit.ai import AzureAI
from aimanagertoolkit.messages import AzureAI
azure_ai = AzureAI()
conversation = Message("Eres un asistente útil.")
conversation.add_message(UserMessage("¿Cuál es el estado de mi pedido?"))
response = azure_ai.chat(conversation)
print(response.choices[0].message.content)
embedding = azure_ai.embeddings("Texto para generar embedding")
print(embedding.data[0].embedding)
transcription = azure_ai.transcribe("ruta/al/archivo/audio.mp3")
print(transcription)
azure_ai.speech("Texto para convertir en voz", output_file_path="salida.mp3")
vector1 = [1, 2, 3]
vector2 = [4, 5, 6]
similarity = azure_ai.cosine_similarity(vector1, vector2)
print(f"Similitud coseno: {similarity}")
from AiManagerToolkit import Message, SystemMessage, UserMessage
# Iniciar una conversación
conversation = Message(SystemMessage("Eres un asistente útil."))
# Añadir mensajes a la conversación
conversation.add_message(UserMessage("Hola, ¿cómo estás?"))
conversation.add_message("¿Puedes ayudarme con una tarea?")
# Obtener la conversación completa
full_conversation = conversation.get_full_conversation()
¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas contribuir al proyecto, sigue estos pasos:
git checkout -b feature/mi-nueva-funcionalidad
).git commit -am 'Añadir nueva funcionalidad'
).git push origin feature/mi-nueva-funcionalidad
).Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.
¡Gracias por usar AiManagerToolkit
! Si tienes alguna pregunta o sugerencia, no dudes en abrir un issue en el repositorio. 😊
FAQs
A toolkit for working with OpenAI and Azure OpenAI API
We found that aimanagertoolkit demonstrated a healthy version release cadence and project activity because the last version was released less than a year ago. It has 1 open source maintainer collaborating on the project.
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