ell使用教程
ell是面向开发者的轻量级语言模型编程库官方文档站，核心定位是为开发者提供将提示视为函数的LLM应用开发范式支持。核心功能包括：其一，提供函数式提示编程规范，开发者可通过定义Python函数的方式生成LLM调用所需的提示或消息列表，无需手动拼接字符串；其二，内置监控、版本控制与可视化工具，可追溯每次提示迭代的效果差异，实现提示工程的可复现与可量化；其三，提供与主流大模型API的适配支持，兼容OpenAI、Anthropic等多个厂商的模型接口。目标用户覆盖LLM应用开发者、AI算法工程师、提示工程研究人员等，适用于企业级LLM应用开发、个人AI工具原型搭建、学术研究中的提示效果对比测试等场景，帮助开发者降低LLM应用的维护成本，提升提示迭代效率。
- 1
访问https://docs.ell.so文档站，在首页找到快速开始板块，根据自己的Python环境版本，按照指引使用pip命令完成ell库的安装，确认安装成功后可在终端运行验证命令查看版本号。
- 2
参考文档中的基础教程，编写第一个带ell装饰器的提示函数，配置自己的大模型API密钥，运行代码测试基础的LLM调用功能，确认函数可正常生成提示并获取返回结果。
- 3
学习版本管理功能的使用方法，修改提示函数的内容后运行调用，查看ell自动生成的版本记录，尝试对比两个历史版本的调用结果差异，熟悉版本回溯的操作流程。
- 4
参考监控可视化板块的教程，开启调用监控功能，运行多次提示函数调用后，启动本地可视化面板，查看调用数据的统计展示，尝试筛选异常调用记录排查问题。
- 5
根据自己的业务场景需求，参考对应的文档模块学习工具调用、多模型切换、类型校验等进阶功能的使用，逐步将ell集成到自己的LLM应用开发流程中。
看完教程，直接上手试试
访问 ell 官网
