Elmer: Универсальный инструмент для работы с LLM через R Ранее я уже рассказывал о пакете Elmer, который позволяет взаимодействовать с большими языковыми моделями (LLM) прямо из R. Сегодня мы углубимся в детали его функционала и возможностей, чтобы вы могли максимально эффективно использовать этот инструмент. 1. Что такое Elmer? Elmer — это пакет из экосистемы tidyverse, созданный для удобного использования LLM API. Его основные преимущества: ● Мульти-провайдерная поддержка, на данный момент реализована поддержка: ● Anthropic’s Claude: chat_claude(). ● AWS Bedrock: chat_bedrock(). ● Azure OpenAI: chat_azure(). ● Databricks: chat_databricks(). ● GitHub model marketplace: chat_github(). ● Google Gemini: chat_gemini(). ● Groq: chat_groq(). ● Ollama: chat_ollama()`. ● OpenAI: `chat_openai()`. ● perplexity.ai: `chat_perplexity()`. ● Snowflake Cortex: `chat_cortex()`. Кстати, создатели `elmer` утверждают, что для генерации кода по их мнению лучше всего себя проявляет Anthropic’s Claude, т.е. Claude.ai, и я по этому поводу тоже уже своими наблюдениями делился. ● Гибкость в настройках промптов и диалогов. ● Извлечение структурированных данных из текста. ● Поддержка асинхронных вызовов для повышения производительности. Эти функции делают Elmer мощным инструментом для анализа данных, автоматизации задач и разработки приложений. 2. Установка Установите elmer с помощью:

pak::pak("tidyverse/elmer")

3. Управление диалогами Чат-объекты в elmer сохраняют историю, что упрощает многозадачные сценарии:

chat <- chat_openai(model = "gpt-4o-mini")
chat$chat("Кто создал R?")
#> "R был создан Россом Ихакой и Робертом Джентлменом."

4. Программные возможности elmer поддерживает несколько способов взаимодействия с LLM: 4.1. Интерактивный режим: Используйте R-консоль для живого общения:

live_console(chat)

4.2. Программный режим: Создайте сценарий, возвращающий результаты для дальнейшей обработки:

my_function <- function() {
    chat <- chat_openai(model = "gpt-4o-mini")
    chat$chat("Что такое функциональное программирование?")
}

4.3. Асинхронные вызовы: Используйте асинхронный API для ускорения обработки больших объемов данных. 5. Извлечение структурированных данных elmer позволяет преобразовывать текст в удобный формат для анализа: ● Анализ отзывов клиентов. ● Извлечение рецептов и их структурирование. ● Геокодирование адресов. Пример:

chat$chat("Выдели ключевые слова из текста")

6. Работа с токенами elmer помогает отслеживать использование токенов для оптимизации затрат:

chat$chat("Кто создал R?")
chat
token_usage()

Один запрос к модели GPT-4o mini может стоить от $0.15 за миллион токенов, что делает использование API доступным для экспериментов. 7. Рекомендации по промптам Правильный дизайн промптов — ключ к качественным ответам. Например: ● Укажите системные инструкции для кастомизации:

chat <- chat_openai(system_prompt = "Отвечай всегда кратко и на русском языке.")

● Используйте промпты для автоматизации, например, создания документации на основе README вашего пакета. 8. Кейсы использования Elmer отлично подходит для: ● Создания чат-ботов для поддержки пользователей. ● Прототипирования инструментов: автоматизация анализа данных и отчетности. ● Кастомизации работы LLM под специфические задачи. ———————————— elmer открывает новые горизонты для работы с LLM в R. Это не только инструмент для экспериментов, но и мощное средство для интеграции ИИ в ваши проекты. Узнайте больше из официальной документации. Пока что elmer по прежнему находится в активной стадии разработки, текущая версия 0.0.0.9000, но будем следить за этим процессом, и в ближайшее время буду ещё делиться информацией об этом проекте. #новости_и_релизы_по_R