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Die besten 性能日誌-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 性能日誌-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

性能日誌

  • llm-lab

    Eine Open-Source-Python-Framework zum Erstellen, Testen und Weiterentwickeln modularer LLM-basierter Agenten mit integrierter Tool-Unterstützung.
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    Was ist llm-lab?
    llm-lab stellt ein flexibles Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten mit großen Sprachmodellen bereit. Es umfasst eine Agenten-Orchestrierungs-Engine, Unterstützung für benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, Speicher- und Zustandsverfolgung sowie nahtlose Integration mit externen APIs und Plugins. Benutzer können Szenarien schreiben, Toolchains definieren, Interaktionen simulieren und Leistungsprotokolle sammeln. Das Framework bietet auch eine integrierte Test-Suite, um das Verhalten der Agenten mit erwarteten Ergebnissen zu validieren. Durch seine Erweiterbarkeit ermöglicht llm-lab Entwicklern, LLM-Anbieter auszutauschen, neue Tools hinzuzufügen und die Agentenlogik durch iterative Experimente weiterzuentwickeln.
    llm-lab Hauptfunktionen
    • Agenten-Orchestrierungs-Engine
    • Prompt-Vorlagenverwaltung
    • Speicher- und Zustandsverfolgung
    • Externe API- und Plugin-Integrationen
    • Leistungsüberwachung und -protokollierung
    • Integrierte Test- und Evaluierungssuite

  • Advanced_RAG

    Python-Framework zum Aufbau fortschrittlicher retrieval-augmented-generation-Pipelines mit anpassbaren Retrievern und LLM-Integration.
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    Was ist Advanced_RAG?
    Advanced_RAG bietet eine modulare Pipeline für retrieval-augmented-generation-Aufgaben, einschließlich Dokumenten-Loader, Vektorindex-Builder und Chain-Manager. Nutzer können verschiedene Vektor-Datenbanken (FAISS, Pinecone) konfigurieren, Retriever-Strategien anpassen (Ähnlichkeitssuche, Hybrid-Suche) und beliebige LLMs integrieren, um kontextbezogene Antworten zu generieren. Es unterstützt zudem Bewertungsmetriken und Protokollierung zur Leistungsoptimierung und ist für Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit in Produktionsumgebungen konzipiert.
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