原贴链接

我们制作了一个开源工具，它为大语言模型（LLM）工作流提供基于图的界面：https://github.com/PySpur-Dev/PySpur。

我们构建它的原因：

在此之前，我们构建了几个由大语言模型驱动的应用程序，总共服务了数千名用户。我们面临的最大挑战是确保可靠性：确保工作流足够健壮以处理边缘情况并提供一致的结果。

在实践中，实现这种可靠性意味着要反复进行：

  1. 将复杂目标分解为更简单的步骤： 编写提示、工具调用、解析步骤和分支逻辑。
  2. 调试故障： 确定工作流的哪一部分出了问题以及为什么。
  3. 衡量性能： 根据实际指标评估变更以确认实际改进。

我们尝试了一些现有的可观察性工具或代理框架，它们至少在这三个方面中的一个方面有所不足。我们想要一种能让我们快速迭代并专注于改进的东西，而不是与多个互不相连的工具或代码脚本作斗争。

我们最终确定了构建PySpur所依据的三个原则：

  1. 基于图的界面： 我们可以将大语言模型工作流布局为节点图。一个节点可以是大语言模型调用、函数调用、解析步骤或任何逻辑组件。视觉结构提供即时概览，使复杂的工作流更直观。
  2. 集成调试： 当出现故障时，我们可以精确定位有问题的节点，对其进行调整，并在用户界面中的一些测试用例上重新运行。
  3. 在节点级别评估： 我们可以评估节点变更如何影响下游性能。

我们希望它对其他大语言模型开发者有用，尽情享用！

讨论总结

这是一个关于PySpur（为LLM工作流提供基于图形界面的开源工具）的讨论。部分人对工具表示认可、赞赏，如称赞其出现时机、用户界面、集成功能等。同时也存在很多围绕工具功能的提问与比较，像与其他工具相比有何优势、是否考虑集成等，还有人在使用中遇到项目运行错误进行反馈，也有人对如何使用该工具提出疑问，整体氛围比较积极正面。

主要观点

  1. 👍 PySpur出现的时机不错
    • 支持理由：有人刚提到人们需要更多使用工作流，它就出现了。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 PySpur与其他工具相比的优势
    • 正方观点：在evals方面、默认有结构化输出、根据用户反馈有更好的开发者体验等。
    • 反方观点：无
  3. 💡 询问是否考虑与现有工具集成
    • 解释：有人指出其他工具具有一些功能优势，询问PySpur是否会集成这些功能，如果不集成自身独特之处在哪。
  4. 💡 对PySpur演示视频表示不满
    • 解释：有人认为演示视频看起来很一般。
  5. 💡 对分享表示感谢并询问工具实施时间
    • 解释：有人感谢分享并想知道工具什么时候实施。

金句与有趣评论

  1. “😂 SomeOddCodeGuy：Wow, this is really great. I was just babbling in another post about how people need to use workflows more, so this timing is good.”
    • 亮点：幽默地表达出PySpur出现的时机恰到好处。
  2. “🤔 tucnak: How does this compare to Dify, Langflow, Langfuse mind you tools like Dify support Langfuse and Langsmith tracing which give you benchmarks, etc.”
    • 亮点：直接询问PySpur与其他工具的比较情况。
  3. “👀 Brilliant - Day2748：We really appreciate your feedback and understand where you’re coming from.”
    • 亮点：表达了对反馈者的尊重和理解。

情感分析

总体情感倾向为正面，大家对这个新的开源工具大多持认可态度。主要分歧点在于工具的功能与其他类似工具相比是否具有优势以及演示效果。可能的原因是大家对LLM工作流工具比较关注，希望有更好的工具出现，所以在评价新工具时会从不同角度考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：工具的协作功能集成以及更多使用示例的分享。
  • 潜在影响：如果工具按照大家的期望发展，如集成协作功能等，可能会对LLM工作流开发的效率和团队协作产生积极影响。

详细内容：

《LLM 工作流的新型图基编辑器在 Reddit 上引发热议》

近日，Reddit 上一则关于开源工具 PySpur 的帖子引发了众多关注。该工具为 LLM 工作流提供了一个基于图的界面，其链接为：https://github.com/PySpur-Dev/PySpur 。此帖获得了大量点赞和众多评论。

帖子主要讲述了开发此工具的原因，即在之前开发多个 LLM 驱动的应用时面临着确保可靠性的巨大挑战，如将复杂目标分解为简单步骤、调试失败以及测量性能等。为解决这些问题，开发团队最终确定了三条构建 PySpur 的原则：基于图的界面、集成调试和节点级评估。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 有人对该工具的 UI 表示赞赏，认为它是一种不错的创新。
  • 有用户提到自己也开发了类似的工作流系统，并分享了不同的模型和经验。
  • 一些用户关心工具的实现时间、如何在本地运行以及与其他类似工具的比较优势等问题。
  • 有人指出该工具与现有解决方案的整合可能性，并对其屏幕截图提出了看法。

有用户分享道：“作为一名深度参与 LLM 驱动应用的开发者，我对您所面临的挑战深有共鸣。将复杂目标分解为可管理的步骤并确保可靠性至关重要。PySpur 的基于图的方法对于可视化工作流和查明问题非常出色。它让我想起了在 Solab 中关于优化 AI 流程的讨论。”

还有用户提供了一个相关的经验分享链接：https://github.com/langflow-ai/langflow ，进一步支持了关于类似工具使用体验的讨论。

讨论中的共识在于大家普遍认可工作流对于 LLM 应用的重要性，以及对新工具带来创新的期待。特别有见地的观点如对工具的差异化特点和未来发展方向的探讨，丰富了讨论内容。

未来，随着工具的不断发展和完善，相信它将在 LLM 开发领域发挥更大的作用。