Die neuesten LLM приложения-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten LLM приложения-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

LLM приложения

  • LangChain ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen von LLM-Anwendungen mit modularen Ketten, Agenten, Speicher und Vektordatenbankintegrationen.
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    Was ist LangChain?
    LangChain dient als umfassendes Toolkit zum Erstellen fortschrittlicher LLM-gestützter Anwendungen, abstrahiert API-Interaktionen auf niedriger Ebene und bietet wiederverwendbare Module. Mit seinem Prompt-Vorlagensystem können Entwickler dynamische Prompts definieren und diese miteinander verketten, um Mehrschritt-Reasoning-Flows auszuführen. Das integrierte Agenten-Framework kombiniert LLM-Ausgaben mit externen Toolaufrufen, was autonomes Entscheiden und Aufgaben-Executionen ermöglicht, z.B. Websuchen oder Datenbankabfragen. Speichermodule bewahren den Gesprächskontext, was zustandsbehaftete Dialoge über mehrere Runden ermöglicht. Die Integration mit Vektordatenbanken erleichtert die Retrieval-gestützte Generierung und bereichert die Antworten mit relevantem Wissen. Erweiterbare Callback-Hooks ermöglichen benutzerdefiniertes Logging und Monitoring. Die modulare Architektur von LangChain fördert das schnelle Prototyping und die Skalierbarkeit und unterstützt den Einsatz in lokalen Umgebungen sowie in Cloud-Infrastrukturen.
    LangChain Hauptfunktionen
    • Prompt-Vorlagen
    • LLM-Wrapper
    • Ketten
    • Agenten-Framework
    • Speichermodule
    • Vektordatenbankintegrationen
    • Callbacks & Tooling
    LangChain Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine expliziten Preisangaben verfügbar
    Kein Open-Source-Produkt, sondern ein Ausbildungskurs
    Beschränkt auf Python-Kenntnisse, die möglicherweise Voraussetzungen erfordern
    Kursdauer ist relativ kurz, was die Tiefe bei fortgeschrittenen Themen begrenzen kann

    Vorteile

    Kurs wird vom Schöpfer von LangChain und renommierten KI-Experten Andrew Ng unterrichtet
    Praktisches Lernen mit Video-Lektionen und praktischen Code-Beispielen
    Deckt eine breite Palette von LangChain-Fähigkeiten ab, einschließlich Erinnerungen, Ketten und Agenten
    Anfängerfreundlich mit klarer Kursstruktur
    Fokussiert auf den Aufbau von realen LLM-Anwendungen wie persönlichen Assistenten und Chatbots
  • Ein Python-Toolkit, das modulare Pipelines bereitstellt, um KI-Agenten mit Memory, Tool-Integration, Prompt-Management und benutzerdefinierten Workflows zu erstellen.
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    Was ist Modular LLM Architecture?
    Die modulare LLM-Architektur ist darauf ausgelegt, die Erstellung angepasster LLM-gesteuerter Anwendungen durch ein komponierbares, modulares Design zu vereinfachen. Sie bietet Kernkomponenten wie Memory-Module zum Speichern des Sitzungszustands, Tool-Interfaces für externe API-Aufrufe, Prompt-Manager für Template-basierte oder dynamische Prompt-Generierung und Orchestrierungs-Engines zur Steuerung des Agenten-Workflows. Sie können Pipelines konfigurieren, die diese Module hintereinander schalten, um komplexe Verhaltensweisen wie mehrstufiges Denken, kontextbewusste Antworten und integrierte Datenabrufe zu ermöglichen. Das Framework unterstützt mehrere LLM-Backends, sodass Sie Modelle wechseln oder mischen können, und bietet Erweiterungspunkte für das Hinzufügen neuer Module oder benutzerdefinierter Logik. Diese Architektur beschleunigt die Entwicklung durch Wiederverwendung von Komponenten und sorgt für Transparenz und Kontrolle über das Verhalten des Agenten.
  • Verwalten, testen und verfolgen Sie AI-Prompts nahtlos mit PromptGround.
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    Was ist PromptGround?
    PromptGround vereinfacht die komplexe Aufgabe der Verwaltung von AI-Prompts, indem es einen einheitlichen Raum zum Testen, Verfolgen und zur Versionskontrolle bietet. Die intuitive Benutzeroberfläche und leistungsstarke Funktionen sorgen dafür, dass Entwickler und Teams sich auf den Bau außergewöhnlicher, von LLM betriebenen Anwendungen konzentrieren können, ohne sich um verstreute Tools oder das Warten auf Deployments kümmern zu müssen. Durch die Konsolidierung aller mit den Prompts verbundenen Aktivitäten hilft PromptGround, Entwicklungs-Workflows zu beschleunigen und die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern zu verbessern.
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