📱Mellea.

Mellea - это библиотека для Python, которая позволяет создавать предсказуемые и надежные ИИ-приложения без гадания на кофейной гуще.

Мы все знаем, какое звено в любом ИИ-пайплайне самое нестабильное — это сам вызов LLM. Скрытые сбои, непредсказуемые ответы и полное отсутствие гарантий. Mellea предлагает заменить хрупкие промпты и капризных агентов на структурированные, жестко тестируемые рабочие процессы (workflows).

🔹Главные фичи библиотеки:

🔘Нативный структурированный вывод: Декоратор @generative превращает обычные функции с аннотациями типов в структурированные вызовы ИИ. Ваши докстринги автоматически становятся промптами, а тайп-хинты — схемами валидации. Схемы Pydantic форсируются прямо в момент генерации текста моделью.

🔘Проверка требований и самоисправление (Requirements & repair): Вы можете прикрепить к любому вызову условия на естественном языке. Mellea сама проверит результат выполнения и запустит автоматические повторные попытки (retries), если модель ошиблась.

🔘Умные стратегии сэмплинга: Нужна максимальная точность? Запустите генерацию несколько раз и выберите лучший результат, переключаясь между rejection sampling (выборка с отклонением), majority voting (голосование большинства) и другими стратегиями с помощью одного параметра.

🔘Мультиплатформенность: Из коробки поддерживаются Ollama, OpenAI, HuggingFace, WatsonX, LiteLLM и AWS Bedrock.

🔘Совместимость с MCP: Любую генеративную программу можно легко превратить в инструмент для экосистемы MCP (Model Context Protocol).

❓Как это выглядит в коде:

Вам больше не нужны громоздкие шаблоны и ручные парсеры ответов:

from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session

class UserProfile(BaseModel):
    name: str
    age: int

@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
    """Extract the user's name and age from the text."""

m = start_session()
user = extract_user(m, text="User log 42: Alice is 31 years old.")

print(user.name)  # Выведет: Alice
print(user.age)   # Выведет: 31 (гарантированно тип int)

🚀Быстрый старт:

Проект запущен командой IBM Research (Кембридж, Массачусетс) и распространяется под открытой лицензией Apache-2.0. Установить библиотеку со всеми расширениями можно одной командой:

uv pip install 'mellea[all]'

#Python #Mellea #AI #LLM #Pydantic #GenerativeAI #IBMResearch #OpenSource #DevTools #SoftwareEngineering

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/generative-computing/mellea