v0.5.0: 改进的用户API和用于更精确命名实体识别的新型链式思考提示技术
✨ 新特性与改进
- 新增：更精确的链式思考（CoT）命名实体识别提示，使用
spacy.NER.v3（#180） - 新增：任务特定的组件工厂，用于
llm_ner、llm_spancat、llm_rel、llm_textcat、llm_sentiment、llm_summarization（#243、#283） - 新增：实现了
add_label功能，可以直接在 Python 代码中更轻松地使用 LLM 组件，而不必（一定）通过配置系统（#277） - 针对某机构 OpenAI 模型的新 v2 模型版本，为温度（temperature）和最大令牌数（max_tokens）设置了合理的默认值（#236）
- 添加了忽略某机构 Cohere 偶发阻塞错误的功能（#233）
- 支持 Pydantic v1 和 v2（#261、#275）
- 内部重构，包括重命名 v1 的 Jinja 模板（#242）
- 在调用之间清空
torch.cuda的缓存（#242） - 对测试套件和持续集成（CI）进行了多项改进
🔴 错误修复
- 修复了某机构 Anthropic 的聊天端点问题（#230）
⚠️ 向后不兼容的变更
尽管对内部模块进行了重大重构，但此版本不应引入任何面向用户功能的向后不兼容变更。 如果需要将 SpanCat 或 NER 任务从 v1 或 v2 更新到 v3，请查阅迁移指南。
📖 文档和示例
- 更新了使用文档
- 更新了 API 文档
- 新增了使用 GPT 3.5 的链式思考示例
- 新增了使用 Dolly 的文本分类示例
👥 贡献者
@adrianeboyd, @honnibal, @ines, @kabirkhan, @ljvmiranda921, @rmitsch, @svlandeg, @victorialslocum, @vinbo8FINISHED
