如何公开补全功能以在 LLM 流程中使用？

公开补全功能以在 LLM 流程中使用涉及到使模型的输出可供应用程序中的其他组件或系统访问。这通常需要捕获补全结果，将其格式化以供下游使用，并通过 API、函数调用或事件触发器将其集成到工作流程中。例如，您可以设计一个函数来调用 LLM API，处理响应，并以 JSON 等结构化格式返回它，您代码的其他部分可以消费它。关键是确保输出可靠地传递到后续步骤，无论是用于决策、数据存储还是用户交互。

一种常见的方法是将 LLM API 调用包装在可重用的函数或服务中。假设您正在使用 OpenAI 的 API：在发送提示后，您可以提取补全文本，验证它，并将其传递到数据库或另一个服务。例如，一个 Python 函数可能如下所示：

def generate_response(prompt):
 response = openai.Completion.create(model="gpt-3.5-turbo", prompt=prompt)
 completion_text = response.choices[0].text.strip()
 return {"result": completion_text, "status": "success"}

此函数返回一个结构化的字典，使其他代码可以轻松处理错误或路由输出。您还可以使用 Flask 或 FastAPI 等框架通过 REST API 端点公开此功能，允许外部系统请求补全并将它们集成到他们的工作流程中。 Webhooks 或消息队列（例如，RabbitMQ）可以进一步将 LLM 调用与下游流程解耦，从而实现异步处理。

对于鲁棒性的考虑包括错误处理（例如，API 失败的重试）、记录补全以进行调试，以及确保输出与预期格式对齐。例如，如果您的流程要求补全是一个有效的电子邮件地址，请在将其传递到电子邮件发送服务之前添加验证步骤。您可能还会缓存频繁的请求以减少延迟或成本。通过设计模块化组件——例如用于 API 调用、验证和集成的单独模块——您可以创建一个灵活的系统，其中补全可以适应多种用例，例如聊天机器人、数据丰富或自动文档生成。