从零开始:Eino框架极速上手与核心功能解析
你还在为复杂的LLM应用开发框架感到困惑吗?是否想快速搭建一个可靠的大语言模型应用却不知从何下手?本文将带你一文掌握Eino框架的环境搭建、核心组件使用及项目启动全流程,让你在10分钟内从零基础变身LLM应用开发达人。
读完本文你将获得:
- Eino框架的核心价值与优势解析
- 3分钟环境搭建的极简步骤
- 组件、编排、流程三大核心模块实战指南
- 常见问题解决方案与最佳实践
Eino框架简介
Eino是用Go语言编写的终极大型语言模型(LLM)应用开发框架,借鉴了LangChain和LlamaIndex等优秀框架的设计理念,同时遵循Go语言编程惯例,提供简洁、可扩展、可靠的LLM应用开发体验。
Eino的核心价值体现在:
- 组件化设计:提供丰富的可复用组件抽象与实现,如components/model/interface.go定义的模型接口
- 强大编排能力:通过compose/graph.go实现复杂工作流的可视化编排
- 简洁API:注重开发者体验的API设计,降低使用门槛
- 最佳实践集合:通过flow/目录下的流程模板快速构建应用
官方文档:README.zh_CN.md 核心源码:adk/、components/、compose/
环境准备与快速启动
前置条件
- Go 1.18及以上版本
- Git环境
安装步骤
- 克隆项目代码库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eino
cd eino
- 下载依赖
go mod download
- 验证安装
go run ./examples/hello_world
核心组件实战
模型组件使用
Eino提供了统一的模型接口,以OpenAI模型为例:
model, _ := openai.NewChatModel(ctx, config) // 创建LLM实例
message, _ := model.Generate(ctx, []*Message{
SystemMessage("你是一个 helpful 的助手。"),
UserMessage("未来的AI应用会是什么样子?")
})
模型接口定义:components/model/interface.go 示例代码:examples/model_demo/
编排功能详解
Eino提供三种编排API满足不同复杂度需求:
| API | 特性和使用场景 |
|---|---|
| Chain | 简单的链式有向图,只能向前推进 |
| Graph | 循环或非循环有向图,功能强大且灵活 |
| Workflow | 非循环图,支持字段级别数据映射 |
链式编排(Chain)
创建一个简单的模板+模型链式调用:
chain, _ := NewChain[map[string]any, *Message]().
AppendChatTemplate(prompt).
AppendChatModel(model).
Compile(ctx)
chain.Invoke(ctx, map[string]any{"query": "你叫什么名字?"})
链式实现源码:compose/chain.go
图编排(Graph)
构建一个带工具调用的复杂工作流:
graph := NewGraph[map[string]any, *schema.Message]()
_ = graph.AddChatTemplateNode("node_template", chatTpl)
_ = graph.AddChatModelNode("node_model", chatModel)
_ = graph.AddToolsNode("node_tools", toolsNode)
_ = graph.AddEdge(START, "node_template")
_ = graph.AddEdge("node_template", "node_model")
_ = graph.AddBranch("node_model", branch)
compiledGraph, _ := graph.Compile(ctx)
图编排核心代码:compose/graph.go 工具节点实现:components/tool/
高级特性:智能体(Agent)开发
Eino提供开箱即用的ReAct智能体实现,能自主判断是否调用工具:
agent := react.NewAgent(
react.WithChatModel(model),
react.WithTools(tools...),
)
result, _ := agent.Run(ctx, "北京周末天气如何?")
ReAct智能体源码:flow/agent/react/react.go 智能体示例:examples/react_agent/
流式处理能力
Eino提供完整的流式处理解决方案,自动处理流的拼接、转换、合并和复制:
| 流处理范式 | 解释 |
|---|---|
| Invoke | 接收非流类型I,返回非流类型O |
| Stream | 接收非流类型I,返回流类型StreamReader[O] |
| Collect | 接收流类型StreamReader[I],返回非流类型O |
| Transform | 接收流类型StreamReader[I],返回流类型StreamReader[O] |
流式处理实现:schema/stream.go
常见问题与解决方案
依赖冲突
Q: 运行时出现kin-openapi版本冲突怎么办?
A: Eino固定使用v0.118.0版本以兼容Go 1.18,可在go.mod中添加:
replace github.com/getkin/kin-openapi => github.com/getkin/kin-openapi v0.118.0
组件扩展
如需自定义组件,可实现相应接口,例如自定义工具:
type MyTool struct{}
func (t *MyTool) Name() string { return "my_tool" }
func (t *MyTool) Invoke(ctx context.Context, input string) (string, error) {
// 实现工具逻辑
}
工具接口定义:components/tool/interface.go
总结与进阶学习
通过本文你已掌握Eino框架的基本使用,更多高级功能:
- 切面编程:callbacks/handler_builder.go
- 多智能体协作:flow/agent/multiagent/
- 测试工具:adk/agent_tool_test.go
进阶教程:docs/advanced.md API文档:pkg.go.dev/github.com/cloudwego/eino
如果你觉得本文有帮助,请点赞收藏关注三连,下期我们将带来"Eino生产环境部署最佳实践"。
附录:项目结构速览
eino/
├── adk/ // 智能体开发工具包
├── components/ // 核心组件
├── compose/ // 编排框架
├── flow/ // 流程模板
├── schema/ // 数据模型定义
└── examples/ // 示例代码
项目结构:doc.go
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GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00