- ฟังก์ชัน LLM คือพรอมป์ตเทมเพลตที่มีตัวแปรอินพุตที่กำหนดไว้บางส่วน และมีชนิดเอาต์พุตเฉพาะ เช่น คลาส, enum, union และสตริงแบบเลือกได้
- BAML ช่วยให้เขียนฟังก์ชัน LLM เหล่านี้ได้ดีขึ้น/สะอาดขึ้น
- เขียนพรอมป์ตเทมเพลตที่ยุ่งเหยิงให้เป็นฟังก์ชันแบบ Typed ที่รันและทดสอบได้ง่าย (ไม่ต้องใช้ regex หรือลูป try-catch และไม่มี type error)
- รองรับ Python และ TypeScript
- รองรับโมเดลหลากหลาย: Ollama, OpenAI, Anthropic
- พรีวิวพรอมป์ตแบบเรียลไทม์: ตรวจสอบพรอมป์ตทั้งหมดได้แม้มีลูป/เงื่อนไข
- ทดสอบใน playground ได้ด้วยคลิกเดียว
- Resilience & Fallback: เพิ่มการรีทรายและความสามารถทำงานสำรองให้กับการเรียก LLM
- Type Validation ทำให้ทนทานต่อความผิดพลาดทั่วไปของ LLM ได้มากกว่า Pydantic/Zod
- Observability Platform: รองรับการแสดงภาพฟังก์ชันและรีเพลย์รีเควสต์ด้วย Boundary Studio
ยังไม่มีความคิดเห็น