import{s as qn,f as me,o as Xn,n as Xl}from"../chunks/scheduler.56730f09.js";import{S as En,i as Sn,g as a,s,r,A as Nn,h as p,f as l,c as i,j as An,u,x as m,k as _,y as zn,a as n,v as o,d as g,t as $,w as M}from"../chunks/index.1f144517.js";import{T as ql}from"../chunks/Tip.41e845e5.js";import{C as h}from"../chunks/CodeBlock.738eeccb.js";import{H as U,E as Vn}from"../chunks/EditOnGithub.854793f1.js";function Fn(Z){let d,C=`Transformers Agent는 실험 중인 API로 언제든지 변경될 수 있습니다.
API 또는 기반 모델이 변경되기 쉽기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다.`;return{c(){d=a("p"),d.textContent=C},l(c){d=p(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(d)!=="svelte-1cwcmj7"&&(d.textContent=C)},m(c,w){n(c,d,w)},p:Xl,d(c){c&&l(d)}}}function Kn(Z){let d,C=`StarCoder와 OpenAssistant는 무료로 사용할 수 있으며 간단한 작업에서 놀라울 정도로 잘 작동합니다.
그러나 더 복잡한 프롬프트를 처리할 때는 체크포인트가 잘 작동하지 않습니다.
이러한 문제가 발생하면 OpenAI 모델을 사용해 보시기 바랍니다. 아쉽게도 오픈소스는 아니지만 현재로서는 더 나은 성능을 제공합니다.`;return{c(){d=a("p"),d.textContent=C},l(c){d=p(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(d)!=="svelte-1dv0fz7"&&(d.textContent=C)},m(c,w){n(c,d,w)},p:Xl,d(c){c&&l(d)}}}function On(Z){let d,C="이 방법은 모델이 요청을 이해하지 못하고 도구를 혼합할 때 유용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:",c,w,T,x,J="여기서 모델은 두 가지 방식으로 해석할 수 있습니다:",B,b,ie="<li><code>text-to-image</code>이 바다에서 헤엄치는 카피바라를 생성하도록 합니다.</li> <li>또는 <code>text-to-image</code>이 카피바라를 생성한 다음 <code>image-transformation</code> 도구를 사용하여 바다에서 헤엄치도록 합니다.</li>",W,v,ae="첫 번째 시나리오를 강제로 실행하려면 프롬프트를 인수로 전달하여 실행할 수 있습니다:",G,j,H;return w=new h({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMkRyYXclMjBtZSUyMHRoZSUyMHBpY3R1cmUlMjBvZiUyMGElMjBjYXB5YmFyYSUyMHN3aW1taW5nJTIwaW4lMjB0aGUlMjBzZWElMjIp",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Draw me the picture of a capybara swimming in the sea&quot;</span>)',wrap:!1}}),j=new h({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMkRyYXclMjBtZSUyMGElMjBwaWN0dXJlJTIwb2YlMjB0aGUlMjAlNjBwcm9tcHQlNjAlMjIlMkMlMjBwcm9tcHQlM0QlMjJhJTIwY2FweWJhcmElMjBzd2ltbWluZyUyMGluJTIwdGhlJTIwc2VhJTIyKQ==",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Draw me a picture of the `prompt`&quot;</span>, prompt=<span class="hljs-string">&quot;a capybara swimming in the sea&quot;</span>)',wrap:!1}}),{c(){d=a("p"),d.textContent=C,c=s(),r(w.$$.fragment),T=s(),x=a("p"),x.textContent=J,B=s(),b=a("ul"),b.innerHTML=ie,W=s(),v=a("p"),v.textContent=ae,G=s(),r(j.$$.fragment)},l(f){d=p(f,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(d)!=="svelte-3w740x"&&(d.textContent=C),c=i(f),u(w.$$.fragment,f),T=i(f),x=p(f,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(x)!=="svelte-1n15hb8"&&(x.textContent=J),B=i(f),b=p(f,"UL",{"data-svelte-h":!0}),m(b)!=="svelte-1g8pdrv"&&(b.innerHTML=ie),W=i(f),v=p(f,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(v)!=="svelte-13cyezp"&&(v.textContent=ae),G=i(f),u(j.$$.fragment,f)},m(f,y){n(f,d,y),n(f,c,y),o(w,f,y),n(f,T,y),n(f,x,y),n(f,B,y),n(f,b,y),n(f,W,y),n(f,v,y),n(f,G,y),o(j,f,y),H=!0},p:Xl,i(f){H||(g(w.$$.fragment,f),g(j.$$.fragment,f),H=!0)},o(f){$(w.$$.fragment,f),$(j.$$.fragment,f),H=!1},d(f){f&&(l(d),l(c),l(T),l(x),l(B),l(b),l(W),l(v),l(G)),M(w,f),M(j,f)}}}function Dn(Z){let d,C,c,w,T,x,J,B,b,ie='Transformers 버전 4.29.0.에서 <em>도구</em>와 <em>에이전트</em>라는 컨셉을 도입했습니다. <a href="https://colab.research.google.com/drive/1c7MHD-T1forUPGcC_jlwsIptOzpG3hSj" rel="nofollow">이 colab</a>에서 사용해볼 수 있습니다.',W,v,ae=`간단히 말하면, Agent는 트랜스포머 위에 자연어 API를 제공합니다.
엄선된 도구 세트를 정의하고, 자연어를 해석하여 이러한 도구를 사용할 수 있는 에이전트를 설계했습니다.
이 API는 확장이 가능하도록 설계 되었습니다.
주요 도구를 선별해두었지만, 커뮤니티에서 개발한 모든 도구를 사용할 수 있도록 시스템을 쉽게 확장할 수 있는 방법도 보여드리겠습니다.`,G,j,H=`몇 가지 예를 통해 새로운 API로 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.
이 API는 특히 멀티모달 작업에서 강력하므로 이미지를 생성하고 텍스트를 소리내어 읽어보겠습니다.`,f,y,fe,Y,El='<thead><tr><th><strong>Input</strong></th> <th><strong>Output</strong></th></tr></thead> <tbody><tr><td><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/beaver.png" width="200"/></td> <td>A beaver is swimming in the water</td></tr></tbody>',re,ue,oe,R,ge,L,Sl='<thead><tr><th><strong>Input</strong></th> <th><strong>Output</strong></th></tr></thead> <tbody><tr><td>A beaver is swimming in the water</td> <td><audio controls=""><source src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tts_example.wav" type="audio/wav"/> your browser does not support the audio element.</audio></td></tr></tbody>',$e,Me,de,P,ce,Q,Nl='<thead><tr><th><strong>Input</strong></th> <th><strong>Output</strong></th></tr></thead> <tbody><tr><td><img src="https://datasets-server.huggingface.co/assets/hf-internal-testing/example-documents/--/hf-internal-testing--example-documents/test/0/image/image.jpg" width="200"/></td> <td>ballroom foyer</td></tr></tbody>',he,A,ye,q,zl=`<code>agent.run</code>을 사용하려면 먼저 대규모 언어 모델(LLM)인 에이전트를 인스턴스화해야 합니다.
저희는 openAI 모델뿐만 아니라 BigCode 및 OpenAssistant의 오픈소스 대체 모델도 지원합니다.
openAI 모델의 성능이 더 우수하지만(단, openAI API 키가 필요하므로 무료로 사용할 수 없음),
Hugging Face는 BigCode와 OpenAssistant 모델의 엔드포인트에 대한 무료 액세스를 제공하고 있습니다.`,we,X,Vl="우선 모든 기본 종속성을 설치하려면 <code>agents</code>를 추가로 설치하세요.",be,E,ve,S,Fl="openAI 모델을 사용하려면 <code>openai</code> 종속성을 설치한 후 <code>OpenAiAgent</code>를 인스턴스화합니다:",je,N,Ce,z,Te,V,Kl="BigCode 또는 OpenAssistant를 사용하려면 먼저 로그인하여 Inference API에 액세스하세요:",xe,F,Ue,K,Ol="그런 다음 에이전트를 인스턴스화합니다.",Je,O,_e,D,Dl=`현재 Hugging Face에서 무료로 제공하는 추론 API를 사용하고 있습니다.
이 모델에 대한 자체 추론 엔드포인트가 있는 경우(또는 다른 엔드포인트가 있는 경우) 위의 URL을 해당 URL 엔드포인트로 바꿀 수 있습니다.`,Be,I,We,tt,tn="이제 준비가 완료되었습니다! 이제 자유롭게 사용할 수 있는 두 가지 API에 대해 자세히 알아보겠습니다.",Ge,et,Ze,lt,en="단일 실행 방법은 에이전트의 <code>run()</code> 메소드를 사용하는 경우입니다:",Ie,nt,ke,st,ln,He,it,nn=`수행하려는 작업에 적합한 도구를 자동으로 선택하여 적절하게 실행합니다.
동일한 명령어에서 하나 또는 여러 개의 작업을 수행할 수 있습니다
(다만, 명령어가 복잡할수록 에이전트가 실패할 가능성이 높아집니다).`,Ye,at,Re,pt,sn,Le,Pe,Qe,mt,an="모든 <code>run()</code> 작업은 독립적이므로 다른 작업으로 여러 번 연속해서 실행할 수 있습니다.",Ae,ft,pn=`<code>agent</code>는 큰 언어 모델일 뿐이므로 프롬프트에 약간의 변화를 주면 완전히 다른 결과가 나올 수 있다는 점에 유의하세요.
수행하려는 작업을 최대한 명확하게 설명하는 것이 중요합니다.
좋은 프롬프트를 작성하는 방법은 <a href="custom_tools#writing-good-user-inputs">여기</a>에서 자세히 확인할 수 있습니다.`,qe,rt,mn=`여러 실행에 걸쳐 상태를 유지하거나 텍스트가 아닌 개체를 에이전트에게 전달하려는 경우에는 에이전트가 사용할 변수를 지정할 수 있습니다.
예를 들어 강과 호수의 첫 번째 이미지를 생성한 뒤,
모델이 해당 그림에 섬을 추가하도록 다음과 같이 요청할 수 있습니다:`,Xe,ut,Ee,k,Se,ot,Ne,gt,fn="에이전트는 <code>~Agent.chat</code> 메소드를 사용하는 대화 기반 접근 방식도 있습니다:",ze,$t,Ve,Mt,rn,Fe,dt,Ke,ct,un,Oe,De,tl,ht,on=`이 방식은 여러 명령어에 걸쳐 상태를 유지하고자 할 때 흥미로운 접근 방식입니다.
실험용으로 더 좋지만 복잡한 명령어보다는
단일 명령어(<code>run()</code> 메소드가 더 잘 처리하는 명령어)에 훨씬 더 잘 작동하는 경향이 있습니다.`,el,yt,gn="이 메소드는 텍스트가 아닌 유형이나 특정 프롬프트를 전달하려는 경우 인수를 받을 수도 있습니다.",ll,wt,nl,bt,$n=`데모 목적과 모든 설정에서 사용할 수 있도록
에이전트가 접근할 수 있는 몇 가지 기본 도구에 대한 원격 실행기를 만들었습니다.
이러한 도구는 <a href="https://huggingface.co/inference-endpoints" rel="nofollow">inference endpoints</a>를 사용하여 만들어졌습니다.
원격 실행기 도구를 직접 설정하는 방법을 보려면 <a href="./custom_tools">사용자 정의 도구 가이드</a>를 읽어보시기 바랍니다.`,sl,vt,Mn="원격 도구로 실행하려면 <code>run()</code> 또는 <code>~Agent.chat</code> 중 하나에 <code>remote=True</code>를 지정하기만 하면 됩니다.",il,jt,dn="예를 들어 다음 명령은 많은 RAM이나 GPU 없이도 모든 장치에서 효율적으로 실행할 수 있습니다:",al,Ct,pl,Tt,cn="<code>~Agent.chat</code>도 마찬가지입니다:",ml,xt,fl,Ut,rl,se,hn,ul,Jt,ol,_t,yn="여기서 “에이전트”는 대규모 언어 모델이며, 특정 도구 모음에 접근할 수 있도록 프롬프트하고 있습니다.",gl,Bt,wn=`LLM은 작은 코드 샘플을 생성하는 데 상당히 능숙하므로,
이 장점을 활용해 도구 모음을 사용하여 작업을 수행하는 작은 코드 샘플을 제공하라는 메시지를 표시합니다.
그런 다음 에이전트에게 제공하는 작업과 제공하는 도구에 대한 설명으로 이 프롬프트가 완료됩니다.
이렇게 하면 사용 중인 도구들의 문서에 접근할 수 있으며, 해당 도구들의 입력과 출력을 예상하고, 관련된 코드를 생성할 수 있습니다.`,$l,Wt,Ml,Gt,bn=`도구는 매우 간단합니다. 이름과 설명이 있는 단일 기능으로 구성되어 있습니다.
그런 다음 이러한 도구의 설명을 사용하여 상담원에게 프롬프트를 표시합니다.
이 프롬프트를 통해 상담원에게 쿼리에서 요청된 작업을 수행하기 위해 도구를 활용하는 방법을 보여줍니다.`,dl,Zt,vn=`에이전트가 매우 원자적인 도구를 사용하여 더 나은 코드를 작성하기 때문에 파이프라인이 아닌 완전히 새로운 도구를 사용합니다.
파이프라인은 더 많이 리팩터링되며 종종 여러 작업을 하나로 결합합니다.
도구는 하나의 매우 간단한 작업에만 집중하도록 되어 있습니다.`,cl,It,hl,kt,jn=`그런 다음 이 코드는 도구와 함께 전달된 입력 세트에 대해 작은 Python 인터프리터를 사용하여 실행됩니다.
“임의 코드 실행이라니!”이라고 비명을 지르는 소리가 들리겠지만, 그렇지 않은 이유를 설명하겠습니다.`,yl,Ht,Cn=`호출할 수 있는 함수는 제공한 도구와 인쇄 기능뿐이므로 이미 실행할 수 있는 기능이 제한되어 있습니다.
Hugging Face 도구로 제한되어 있다면 안전할 것입니다.`,wl,Yt,Tn=`그리고 어트리뷰트 조회나 가져오기를 허용하지 않으므로
(어차피 작은 함수 집합에 입/출력을 전달할 때는 필요하지 않아야 합니다)
가장 명백한 공격(어차피 LLM에 출력하라는 메시지를 표시해야 합니다)은 문제가 되지 않습니다.
매우 안전하게 하고 싶다면 추가 인수 return_code=True를 사용하여 run() 메소드를 실행하면 됩니다.
이 경우 에이전트가 실행할 코드를 반환하고 실행할지 여부를 결정할 수 있습니다.`,bl,Rt,xn=`불법적인 연산을 수행하려고 하거나 에이전트가 생성한 코드에 일반적인 파이썬 오류가 있는 경우
실행이 중지됩니다.`,vl,Lt,jl,Pt,Un=`저희는 이러한 에이전트들의 역량을 강화할 수 있는 일련의 도구를 확인하고 있습니다.
다음은 연동된 도구의 최신 목록입니다:`,Cl,Qt,Jn='<li><strong>문서 질문 답변</strong>: 이미지 형식의 문서(예: PDF)가 주어지면 이 문서에 대한 질문에 답변합니다. (<a href="./model_doc/donut">Donut</a>)</li> <li><strong>텍스트 질문 답변</strong>: 긴 텍스트와 질문이 주어지면 텍스트에서 질문에 답변합니다. (<a href="./model_doc/flan-t5">Flan-T5</a>)</li> <li><strong>무조건 이미지 캡셔닝</strong>: 이미지에 캡션을 답니다! (<a href="./model_doc/blip">BLIP</a>)</li> <li><strong>이미지 질문 답변</strong>: 이미지가 주어지면 이 이미지에 대한 질문에 답변하기. (<a href="./model_doc/vilt">VILT</a>)</li> <li><strong>이미지 분할</strong>: 이미지와 프롬프트가 주어지면 해당 프롬프트의 분할 마스크를 출력합니다. (<a href="./model_doc/clipseg">CLIPSeg</a>)</li> <li><strong>음성을 텍스트로 변환</strong>: 사람이 말하는 오디오 녹음이 주어지면 음성을 텍스트로 변환합니다. (<a href="./model_doc/whisper">Whisper</a>)</li> <li><strong>텍스트 음성 변환</strong>: 텍스트를 음성으로 변환합니다. (<a href="./model_doc/speecht5">SpeechT5</a>)</li> <li><strong>제로 샷(zero-shot) 텍스트 분류</strong>: 텍스트와 레이블 목록이 주어지면 텍스트와 가장 관련 있는 레이블을 식별합니다. (<a href="./model_doc/bart">BART</a>)</li> <li><strong>텍스트 요약</strong>: 긴 텍스트를 한 문장 또는 몇 문장으로 요약합니다. (<a href="./model_doc/bart">BART</a>)</li> <li><strong>번역</strong>: 텍스트를 지정된 언어로 번역합니다. (<a href="./model_doc/nllb">NLLB</a>)</li>',Tl,At,_n="이러한 도구는 트랜스포머에 통합되어 있으며, 예를 들어 수동으로도 사용할 수 있습니다:",xl,qt,Ul,Xt,Jl,Et,Bn="엄선된 도구 세트도 있지만, 이 구현이 제공하는 가장 큰 가치는 사용자 지정 도구를 빠르게 만들고 공유할 수 있다는 점입니다.",_l,St,Wn='도구의 코드를 Hugging Face Space나 모델 저장소에 푸시하면 에이전트에게 직접 도구를 활용할 수 있습니다.  <a href="https://huggingface.co/huggingface-tools" rel="nofollow"><code>huggingface-tools</code> organization</a>에 몇 가지 <strong>트랜스포머에 구애받지 않는</strong> 툴을 추가했습니다:',Bl,Nt,Gn="<li><strong>텍스트 다운로더</strong>: 웹 URL에서 텍스트를 다운로드합니다.</li> <li><strong>텍스트 이미지 변환</strong>: 프롬프트에 따라 이미지를 생성하여 안정적인 확산을 활용합니다.</li> <li><strong>이미지 변환</strong>: 초기 이미지와 프롬프트가 주어진 이미지를 수정하고, 안정적인 확산을 활용하는 지시 픽셀 2 픽셀을 활용합니다.</li> <li><strong>텍스트 비디오 변환</strong>: 프롬프트에 따라 작은 비디오를 생성하며, damo-vilab을 활용합니다.</li>",Wl,zt,Zn='저희가 처음부터 사용하고 있는 텍스트-이미지 변환 도구는 <a href="https://huggingface.co/spaces/huggingface-tools/text-to-image" rel="nofollow"><em>huggingface-tools/text-to-image</em></a>에 있는 원격 도구입니다! 저희는 이 도구와 다른 조직에 이러한 도구를 계속 출시하여 이 구현을 더욱 강화할 것입니다.',Gl,Vt,In=`에이전트는 기본적으로 <a href="https://huggingface.co/huggingface-tools" rel="nofollow"><code>huggingface-tools</code></a>에 있는 도구에 접근할 수 있습니다.
<a href="custom_tools">다음 가이드</a>에서 도구를 작성하고 공유하는 방법과 Hub에 있는 사용자 지정 도구를 활용하는 방법에 대해 설명합니다.`,Zl,Ft,Il,Kt,kn="지금까지 에이전트를 사용하여 작업을 수행하는 방법을 보여드렸습니다. 하지만 에이전트는 매우 제한된 Python 인터프리터를 사용하여 실행할 코드만 생성하고 있습니다. 다른 설정에서 생성된 코드를 사용하려는 경우 에이전트에게 도구 정의 및 정확한 가져오기와 함께 코드를 반환하라는 메시지를 표시할 수 있습니다.",kl,Ot,Hn="예를 들어 다음 명령어는",Hl,Dt,Yl,te,Yn="다음 코드를 반환합니다.",Rl,ee,Ll,le,Rn="이 코드는 직접 수정하고 실행할 수 있습니다.",Pl,ne,Ql,pe,Al;return T=new U({props:{title:"Transformers Agent",local:"transformers-agent",headingTag:"h1"}}),J=new ql({props:{warning:!0,$$slots:{default:[Fn]},$$scope:{ctx:Z}}}),y=new h({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMkNhcHRpb24lMjB0aGUlMjBmb2xsb3dpbmclMjBpbWFnZSUyMiUyQyUyMGltYWdlJTNEaW1hZ2Up",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Caption the following image&quot;</span>, image=image)',wrap:!1}}),R=new h({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMlJlYWQlMjB0aGUlMjBmb2xsb3dpbmclMjB0ZXh0JTIwb3V0JTIwbG91ZCUyMiUyQyUyMHRleHQlM0R0ZXh0KQ==",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Read the following text out loud&quot;</span>, text=text)',wrap:!1}}),P=new h({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMkluJTIwdGhlJTIwZm9sbG93aW5nJTIwJTYwZG9jdW1lbnQlNjAlMkMlMjB3aGVyZSUyMHdpbGwlMjB0aGUlMjBUUlJGJTIwU2NpZW50aWZpYyUyMEFkdmlzb3J5JTIwQ291bmNpbCUyME1lZXRpbmclMjB0YWtlJTIwcGxhY2UlM0YlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBkb2N1bWVudCUzRGRvY3VtZW50JTJDJTBBKQ==",highlighted:`agent.run(
    <span class="hljs-string">&quot;In the following \`document\`, where will the TRRF Scientific Advisory Council Meeting take place?&quot;</span>,
    document=document,
)`,wrap:!1}}),A=new U({props:{title:"바로 시작하기",local:"quickstart",headingTag:"h2"}}),E=new h({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QmFnZW50cyU1RA==",highlighted:"pip install transformers[agents]",wrap:!1}}),N=new h({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMG9wZW5haQ==",highlighted:"pip install openai",wrap:!1}}),z=new h({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyME9wZW5BaUFnZW50JTBBJTBBYWdlbnQlMjAlM0QlMjBPcGVuQWlBZ2VudChtb2RlbCUzRCUyMnRleHQtZGF2aW5jaS0wMDMlMjIlMkMlMjBhcGlfa2V5JTNEJTIyJTNDeW91cl9hcGlfa2V5JTNFJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> OpenAiAgent

agent = OpenAiAgent(model=<span class="hljs-string">&quot;text-davinci-003&quot;</span>, api_key=<span class="hljs-string">&quot;&lt;your_api_key&gt;&quot;</span>)`,wrap:!1}}),F=new h({props:{code:"ZnJvbSUyMGh1Z2dpbmdmYWNlX2h1YiUyMGltcG9ydCUyMGxvZ2luJTBBJTBBbG9naW4oJTIyJTNDWU9VUl9UT0tFTiUzRSUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> huggingface_hub <span class="hljs-keyword">import</span> login

login(<span class="hljs-string">&quot;&lt;YOUR_TOKEN&gt;&quot;</span>)`,wrap:!1}}),O=new h({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> HfAgent

<span class="hljs-comment"># Starcoder</span>
agent = HfAgent(<span class="hljs-string">&quot;https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder&quot;</span>)
<span class="hljs-comment"># StarcoderBase</span>
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