Outils LLM workflow simples et intuitifs

Explorez des solutions LLM workflow conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

LLM workflow

  • Algomax simplifie l'évaluation des modèles LLM et RAG et améliore le développement des invites.
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    Qu'est-ce que Algomax ?
    Algomax est une plateforme innovante qui se concentre sur l'optimisation de l'évaluation des sorties des modèles LLM et RAG. Elle simplifie le développement complexe des prompts et offre des informations sur les métriques qualitatives. La plateforme est conçue pour améliorer la productivité en fournissant un flux de travail fluide et efficace pour évaluer et améliorer les sorties des modèles. Cette approche holistique garantit que les utilisateurs peuvent itérer rapidement et efficacement leurs modèles et leurs prompts, ce qui entraîne des sorties de meilleure qualité en moins de temps.
  • Cadre d'agent IA centré sur le graphe, orchestrant les appels LLM et les connaissances structurées via des graphes de langage personnalisables.
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    Qu'est-ce que Geers AI Lang Graph ?
    Geers AI Lang Graph fournit une couche d'abstraction basée sur un graphe pour construire des agents IA qui coordonnent plusieurs appels LLM et gèrent des connaissances structurées. En définissant des nœuds et des arêtes représentant des prompts, des données et de la mémoire, les développeurs peuvent créer des flux de travail dynamiques, suivre le contexte à travers les interactions et visualiser les flux d'exécution. Le framework supporte des intégrations de plugins pour divers fournisseurs LLM, la templatisation de prompt personnalisée et des graphes exportables. Il simplifie la conception itérative d'agents, améliore la rétention du contexte et accélère le prototypage d'assistants conversationnels, bots d'aide à la décision et pipelines de recherche.
  • LLMFlow est un framework open-source permettant l'orchestration de flux de travail basés sur LLM avec intégration d'outils et routage flexible.
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    Qu'est-ce que LLMFlow ?
    LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.
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