10款以上开源工具,用于大型语言模型应用开发

2024-01-09 19:27:08

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当我们谈论人工智能时,大型语言模型(LLM)作为关键工具凸显其重要性,它们赋予机器以类似人类的流畅度理解和生成文本的能力。这些通过复杂的深度学习技术制作的模型,是从聊天机器人到创意写作助手等多种应用的支柱。

在LLM领域内,开源和专有模型之间存在一个基本区别。与封闭源代码的对应物不同,开源LLM通过公开其训练数据、模型架构和权重,提供透明度。这种透明度不仅促进创新,而且还为企业提供了灵活性、成本效益和提高数据安全性等优势。


以下是一些可用于LLM应用开发的工具:

LangChain?LangChain

LangChain是一个开源框架,使开发人员在AI和机器学习中能够无缝集成像OpenAI的GPT-3.5和GPT-4这样的大型语言模型,以及外部组件,便于创建强大的自然语言处理应用。

Chainlit?GitHub - Chainlit/chainlit: Build Python LLM apps in minutes ??

Chainlit是一个开源的异步Python框架,加速应用开发。通过Chainlit,你可以通过与其强大的后端无缝集成的自定义前端,自由地打造独特的用户体验。其主要特点包括简化开发的抽象,强大的监控和可观测性,与多种工具的顺畅集成,安全的身份验证机制,支持多用户环境以及高效的数据流功能。

Helicone?Helicone - The easiest way to monitor your LLM-application at scale

Helicone是一个为使用生成性AI的企业提供的开源可观测性平台。该平台帮助用户深入了解他们的LLM应用,提供支出、延迟和使用等关键方面的洞察。从理解延迟趋势到有效管理AI成本,Helicone的复杂功能简化了复杂的分析,使开发人员可以放心地专注于产品开发。

LLMStack?LLMStack | AI Agents in Minutes | No-code AI App Builder | LLMStack

LLMStack是一个无代码平台,专为轻松构建生成性AI代理、工作流和聊天机器人而设计,同时将它们无缝连接到数据和业务流程。它促进了高效的数据管理,使连接到LLM应用并创建上下文感知的生成性AI代理成为可能。一些显著的亮点包括链式多个LLM模型以构建复杂的管道,带有连接器的向量数据库,以使用私有数据增强LLM响应,快速用例特定开发的应用模板,协作应用编辑以及提示工程能力。

Hugging Face Gradio?https://huggingface.co/gradio

Gradio是Hugging Face开发的一个开源库,专为仅使用Python轻松创建用户友好的应用而设计。这个库专为机器学习项目量身打造,旨在通过直观的方法简化测试、共享和展示模型的过程。它为构建交互式演示提供了一种无缝的解决方案,使用户或同事可以直接在其Web浏览器中尝试机器学习模型、API或数据科学工作流。

FlowiseAI?Flowise - Low code LLM Apps Builder

Flowise AI是一个用户友好的开源平台,简化了无需编码的语言处理工作流。用户可以轻松地过滤和提取信息,创建对话代理,并构建语言模

型应用程序。Flowise AI民主化了开发过程,使没有编码专业知识的用户也能集成语言模型。其生态系统提供了诸如代理、链式、体验式搜索、聊天模型和向量存储等功能,提供灵活性和定制选项。

LlamaIndex?LlamaIndex - Data Framework for LLM Applications

LlamaIndex是一个多功能平台,用于开发强大的基于LLM的应用程序,适用于您特定的数据。无论是复杂的问答系统、交互式聊天机器人还是智能代理,LlamaIndex都为进入检索增强生成(RAG)的冒险提供了基础。

Weaviate?Welcome | Weaviate - Vector Database

Weaviate是一个开源向量数据库,旨在存储对象和向量,提供独特的向量搜索和结构化过滤组合。这个云原生数据库通过GraphQL、REST和各种语言客户端访问,提供容错能力和可扩展性。Weaviate允许用户使用先进的ML模型将文本、图像等转换为可搜索的向量数据库。

Semantic Kernel?GitHub - microsoft/semantic-kernel: Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your apps

Semantic Kernel是微软的一个软件开发套件(SDK),将LLM(如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face)无缝集成到常用编程语言(如C#、Python和Java)中。这个创新的SDK以其独特的功能脱颖而出——与AI的插件自动编排。使用Semantic Kernel计划者,用户可以指示LLM生成针对其特定目标的计划,SDK将相应地执行该计划。它是开源的,简化了AI服务的集成,并为开发人员解锁了一系列可能性。

Superagent?Superagent - The open framework for building AI-assistants

Superagent是一个开源框架,专为无缝创建、管理和部署个性化AI助手(如ChatGPT)而设计。它提供了一个用户友好的云平台,确保在生产环境中轻松部署AI助手,无需处理基础设施、依赖关系或复杂的配置。该框架支持多种AI应用,包括文档上的问题/回答、聊天机器人、共同驾驶员、内容生成、数据聚合和工作流自动化。

LeMur?Introducing LeMUR

LeMUR是一个用户友好的平台,简化了在口语数据上开发LLM应用程序的过程。它使开发人员能够执行多种任务,如搜索、摘要、问答和文本生成,并通过单个API调用利用从口语数据中提取的知识。LeMUR在开发人员常常想要实现的关键任务上精度出众。凭借其摘要端点,LeMUR为自动摘要虚拟会议和电话通话提供了定制化解决方案。

文章来源:https://blog.csdn.net/2301_79342058/article/details/135398899
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