Les LLMs offrent une abstraction unifiée pour divers modèles linguistiques open source et hébergés, permettant aux développeurs de charger et d'exécuter des modèles via une seule interface. Il supporte la découverte de modèles, la gestion des invites et des pipelines, le traitement en lot, ainsi que le contrôle précis des tokens, de la température et du streaming. Les utilisateurs peuvent facilement changer entre les backends CPU et GPU, s'intégrer à des hôtes de modèles locaux ou distants, et mettre en cache les réponses pour améliorer la performance. Le framework inclut des utilitaires pour les modèles d'invite, l'analyse des réponses et le benchmarking des performances des modèles. En découplant la logique de l'application de l'implémentation spécifique au modèle, LLMs accélère le développement d'applications NLP telles que chatbots, génération de texte, synthèse, traduction, etc., sans verrouillage fournisseur ou API propriétaire.

Weaviate est une base de données vectorielle native AI, open-source, conçue pour aider les développeurs à évoluer et déployer des applications AI. Elle prend en charge des recherches de similarité vectorielle ultra-rapides sur des vecteurs bruts ou des objets de données, permettant une intégration flexible avec diverses piles technologiques et fournisseurs de modèles. Sa nature indépendante du cloud permet un déploiement sans effort et elle est équipée de nombreuses ressources pour aider les développeurs à faciliter l'apprentissage et l'intégration dans des projets existants. La communauté solide de développeurs de Weaviate garantit que les utilisateurs obtiennent un soutien et des informations continues.