人気のLLM developmentツール

高評価のLLM developmentツールをピックアップし、実際のユーザー体験に基づいたランキングをお届けします。

LLM development

  • Parea AIは、LLMアプリケーションの評価、テスト、監視のためのツールを提供します。
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    parea.aiとは?
    Parea AIは、LLMアプリケーションの開発と展開を合理化することを目的とした包括的なツールキットです。 robustな実験トラッキング、詳細な評価、およびLLMパフォーマンスの効果的な監視を促進します。入力/出力トラッキング、コスト分析から人間の注釈に至るまで、Pareaはチームが自信を持って生産準備の整ったLLMを出荷するために必要なすべてのツールを備えていることを保証します。このプラットフォームは、OpenAIやLangChainなどの人気ライブラリと互換性があり、さまざまなAIプロジェクトでの使用性を向上させます。
  • 検索、コード実行、QAなどの統合ツールを備えたLLMベースのAIエージェントを示すPythonサンプルです。
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    LLM Agents Exampleとは?
    LLM Agents Exampleは、PythonでAIエージェントを構築するためのハンズオンコードベースを提供します。カスタムツール(ウェブ検索、WolframAlphaを利用した数学解答、CSV解析、Python REPL)の登録、チャットおよび検索ベースのエージェントの作成、ベクトルストアへの接続によるドキュメント質問応答をデモンストレーションしています。このリポジトリは、会話の記憶を維持し、ツール呼び出しを動的に振り分け、複数のLLMプロンプトを連結して複雑なタスクを解決するパターンを示しています。ユーザーは、サードパーティAPIの統合、エージェントワークフローの構築、新機能の拡張方法を学習でき、開発者の実験やプロトタイピングに役立ちます。
  • SimplerLLMは、モジュール式のLLMチェーンを使用して、カスタマイズ可能なAIエージェントを構築・展開するための軽量なPythonフレームワークです。
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    SimplerLLMとは?
    SimplerLLMは、開発者に対してLLMチェーンの構築、エージェントアクションの定義、およびツール呼び出しのオーケストレーションを行うための最小限のAPIを提供します。メモリ保持、プロンプトテンプレート、および出力パース用の組み込み抽象化により、ユーザーはコンテキストを維持する会話エージェントを素早く組み立てることができます。フレームワークはOpenAI、Azure、HuggingFaceモデルとシームレスに連携し、検索、計算機、カスタムAPIのプラグインツールキットもサポートします。その軽量コアは依存関係を最小化し、クラウドやエッジ上での俊敏な開発と簡単な展開を可能にします。チャットボット、QAアシスタント、タスク自動化などを構築する際に、SimplerLLMはエンドツーエンドのLLMエージェントパイプラインをシンプルにします。
  • AI製品のための継続的改善プラットフォーム。
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    Autoblocks 2.0とは?
    Autoblocksは、製品チームが協力してAI製品を評価、テスト、改良するのに役立つクラウドベースのワークスペースです。このプラットフォームはA/Bテストとローカル実験をサポートし、効果的なAI製品の開発と強化のためのツールと洞察を提供します。柔軟な開発者ツールは、LLMベースの製品を改善するために特別に設計されており、信頼性のあるAI体験を作成しようとする開発者にとって不可欠なツールになります。
  • AIエージェントがEthereumのスマートコントラクトと自律的に連携し、ブロックチェーンデータを問い合わせて安全に取引を実行できるツールキット。
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    EVM Agent Kitとは?
    EVM Agent Kitは、Ethereumネットワークとシームレスに連携するスマートエージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。コアでは、大規模言語モデルを活用して指示チェーンを生成し、それをJSON-RPC呼び出しにパースしてオンチェーンのデータ取得や取引実行を可能にします。開発者は、ウォレット管理、ガス推定、結果の検証に関して独自のロジックを追加できます。本キットには、トークンスワップ、コントラクト監査、オンチェーン分析などのシナリオ向けテンプレートも含まれます。低レベルのEVMの複雑さを抽象化することで、ウォレットの残高監視、コントラクトイベントのデコード、自動戦略に基づく取引実行などを迅速にプロトタイプできます。拡張可能なコネクターにより、主なLLMプロバイダーやブロックチェーンネットワークとの連携も可能で、柔軟なエージェント設計を実現します。
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