定制 palgu/larachain 二次开发

按需修改功能、优化性能、对接业务系统,提供一站式技术支持

邮箱:yvsm@zunyunkeji.com | QQ:316430983 | 微信:yvsm316

palgu/larachain

Composer 安装命令:

composer require palgu/larachain

包简介

A flexible Laravel package for LLM integration with support for various models

README 文档

README

Larachain adalah sebuah package PHP yang dirancang untuk memudahkan integrasi Large Language Models (LLM) seperti Gemini dan Ollama dalam pengembangan aplikasi web. Package ini menyediakan berbagai fitur seperti summarization, knowledge extraction, dan embedding yang dapat digunakan baik di dalam maupun di luar framework Laravel.

Fitur Utama

  • Summarization: Meringkas teks panjang menjadi poin-poin penting.
  • Knowledge Extraction: Mengekstrak informasi spesifik dari dokumen.
  • Embedding: Menghasilkan representasi numerik dari teks untuk berbagai tugas seperti pencarian semantik dan klasifikasi teks.
  • Multi-Provider Support: Mendukung berbagai provider LLM seperti Gemini dan Ollama.
  • Fleksibel: Dapat digunakan di dalam atau di luar framework Laravel.

Instalasi

Anda dapat menginstall package ini melalui Composer:

composer require palgu/larachain

Konfigurasi

Konfigurasi Standalone (Non-Laravel)

Buat file config.php di root folder project Anda dengan konfigurasi berikut:

<?php

const LARACHAIN_LLM_PROVIDER = 'gemini'; // 'gemini' atau 'ollama'
const GEMINI_API_KEY = 'your_gemini_api_key';
const GEMINI_MODEL = 'gemini-2.0-flash-thinking-exp'; //sesuaikan dengan model Gemini
const GEMINI_TEMPERATURE = 0.7;
const GEMINI_TOP_P = 0.9;
const GEMINI_TOP_K = 40;
const GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS = 8192;

const OLLAMA_BASE_URL = 'http://localhost:11434';
const OLLAMA_MODEL = 'gemma2:2b'; //sesuaikan dengan model Ollama anda

const LARACHAIN_EMBEDDING_PROVIDER = 'gemini'; // 'gemini' atau 'ollama'
const GEMINI_EMBEDDING_MODEL = 'text-embedding-004'; //sesuaikan dengan model Gemini embedding
const LARACHAIN_EMBEDDING_DIMENSION = 768;

Konfigurasi Laravel

Jika Anda menggunakan Laravel, Anda dapat mempublish file konfigurasi dengan menjalankan perintah berikut:

php artisan vendor:publish --provider="Palgu\Larachain\LarachainServiceProvider"

Kemudian, atur konfigurasi di file .env:

LARACHAIN_LLM_PROVIDER=gemini
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash-thinking-exp
GEMINI_TEMPERATURE=0.7
GEMINI_TOP_P=0.9
GEMINI_TOP_K=40
GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS=8192

OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=gemma2:2b

LARACHAIN_EMBEDDING_PROVIDER=gemini
GEMINI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-004
LARACHAIN_EMBEDDING_DIMENSION=768

Penggunaan

Summarization

use Palgu\Larachain\LLM\Gemini;
use Palgu\Larachain\Config\LLMConfig;

$config = new LLMConfig([
    'api_key' => GEMINI_API_KEY,
    'model' => GEMINI_MODEL,
]);

$gemini = new Gemini($config);
$summary = $gemini->summarize("Teks panjang yang ingin diringkas.");
echo $summary;

Knowledge Extraction

$keyPoints = $gemini->extractKeyPoints("Teks panjang yang ingin diekstrak poin-poin pentingnya.");
print_r($keyPoints);

Embedding

use Palgu\Larachain\Embeddings\GeminiEmbedding;

$geminiEmbedding = new GeminiEmbedding([
    'api_key' => GEMINI_API_KEY,
    'model' => GEMINI_EMBEDDING_MODEL,
]);

$embedding = $geminiEmbedding->embed("Teks yang ingin diembed.");
print_r($embedding);

Answer From Context

$context = "Large Language Models (LLMs) adalah sistem AI canggih yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks seperti manusia.";
$question = "Apa itu LLM?";
$answer = $gemini->answerFromContext($question, $context);
echo $answer;

Testing

Package ini dilengkapi dengan unit test untuk memastikan fungsionalitasnya berjalan dengan baik. Anda dapat menjalankan test dengan perintah berikut:

./vendor/bin/phpunit tests/Unit/LLMTest.php
./vendor/bin/phpunit tests/Unit/EmbeddingTest.php

Kontribusi

Jika Anda ingin berkontribusi pada pengembangan package ini, silakan buka issue atau pull request di repository GitHub.

Lisensi

Package ini dilisensikan di bawah MIT License.

Dibuat dengan ❤️ oleh Palguna1121 ~

palgu/larachain 适用场景与选型建议

palgu/larachain 是一款 基于 PHP 开发的 Composer 扩展包,目前已累计 1 次下载、GitHub Stars 达 0, 最近一次更新时间为 2025 年 02 月 07 日, 在 PHP 生态内属于活跃度较高的组件。

我们在过去多个企业项目中使用过 palgu/larachain 或与其功能相近的方案,如果你在选型或落地过程中遇到问题,例如 版本兼容、二次改造、私有化封装、与内部系统对接、生产 BUG 排查,欢迎联系我们协助评估。

围绕 palgu/larachain 我们能提供哪些服务?
定制开发 / 二次开发

基于 palgu/larachain 在你已有业务上做功能扩展、字段裁剪、UI 适配、与内部账号 / 权限 / 日志系统的深度对接。

BUG 修复 & 性能优化

线上偶发问题、内存泄漏、慢查询、并发异常等排查修复;针对高流量场景做缓存、队列、索引层面的调优。

项目外包 & 长期维护

承接完整的项目从需求 → 设计 → 开发 → 上线 → 长期运维;也可按月提供技术保姆服务。

yvsm@zunyunkeji.com QQ:316430983 微信:yvsm316 西安尊云信息科技 · 专注 PHP / Go / 分布式系统研发

统计信息

  • 总下载量: 1
  • 月度下载量: 0
  • 日度下载量: 0
  • 收藏数: 0
  • 点击次数: 15
  • 依赖项目数: 0
  • 推荐数: 0

GitHub 信息

  • Stars: 0
  • Watchers: 1
  • Forks: 0
  • 开发语言: PHP

其他信息

  • 授权协议: MIT
  • 更新时间: 2025-02-07