혁신적인 대형 언어 모델 도구

창의적이고 혁신적인 대형 언어 모델 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

대형 언어 모델

  • 당신의 LLM이 다른 LLM과 실시간으로 논쟁하게 하세요.
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    LLM Clash란?
    LLM Clash는 AI 애호가, 연구자 및 취미 활동가가 다른 LLM과의 실시간 논쟁에서 자신의 대규모 언어 모델(LLMs)에 도전할 수 있도록 설계된 다이내믹 플랫폼입니다. 플랫폼은 다양하며, 미세 조정 모델과 추가 설치 없이 사용할 수 있는 모델을 모두 지원합니다. 이는 로컬에서 호스팅되든 클라우드 기반이든 상관없이 사용할 수 있습니다. 이것은 당신의 LLM의 성능과 주장을 개선할 수 있는 이상적인 환경이 됩니다. 때로는 잘 만들어진 프롬프트 하나로도 논쟁의 결과가 뒤바뀔 수 있습니다!
  • 브랜드, 기업 및 제품에 대한 AI 챗봇 정보를 추적합니다.
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    SEOfor.AI란?
    SEOFOR.AI는 사용자가 다양한 AI 챗봇과 대형 언어 모델이 개인 또는 회사 브랜드에 대해 말하는 내용을 추적하고 관리하는 데 도움을 주기 위해 설계된 플랫폼입니다. 검색 메커니즘의 진화와 함께 사람들은 전통적인 검색 엔진보다 AI에 점점 더 의존하고 있습니다. SEOFOR.AI는 AI가 생성한 컨텐츠에 대한 통찰력을 제공함으로써 이 격차를 메우고 귀하가 최신 정보를 유지하고 브랜드의 디지털 존재감을 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다.
  • 텍스트 콘텐츠를 요약하고 분석하는 강력한 AI 도우미.
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    Summaixt란?
    Summaixt는 Chrome 브라우저용 포괄적인 AI 도우미 확장입니다. 사용자는 웹 페이지, PDF 및 문서를 포함하여 여러 유형의 텍스트 콘텐츠를 효율적으로 요약, 번역 및 분석할 수 있습니다. Summaixt는 여러 LLM API(대형 언어 모델)를 지원하고 마인드 맵핑 및 이력 내보내기와 같은 기능을 제공합니다. 학생, 연구원 또는 전문가 누구나 Summaixt는 광범위한 텍스트 데이터에서 빠르고 유용한 통찰력을 제공하여 독서, 학습 및 연구 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이 도구는 대량의 정보를 효율적으로 소화해야 하는 분들에게 특히 유용합니다.
  • ToolAgents는 LLM 기반 에이전트가 외부 도구를 자율적으로 호출하고 복잡한 워크플로를 오케스트레이션할 수 있도록 하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    ToolAgents란?
    ToolAgents는 복잡한 워크플로를 자동화하기 위해 대형 언어 모델과 외부 도구를 통합하는 모듈식 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 코드 실행, 문서 분석 등 작업의 엔드포인트를 통해 도구를 등록합니다. 에이전트는 다단계 작업을 계획하고, LLM의 출력을 기반으로 도구를 동적으로 호출하거나 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 순차 및 병렬 작업 수행, 오류 처리, 사용자 정의 플러그인 확장을 지원하며, Python 기반 API를 통해 데이터를 검색하고 콘텐츠를 생성하며 스크립트를 실행하고 문서를 처리하는 지능형 에이전트의 구축, 테스트, 배포를 간소화하여 신속한 프로토타이핑과 확장 가능한 자동화를 가능하게 합니다.
  • AI 기반의 Twitter 고급 검색 도구입니다.
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    X Search Assistant란?
    X Search Assistant는 사용자가 고급 Twitter 검색을 작성하도록 돕기 위해 설계된 AI 기반 도구입니다. 이 도구를 사용하면 복잡한 검색 연산자를 암기할 필요가 없습니다. 간단한 영어로 쿼리를 입력하면 LLM (대형 언어 모델)이 Twitter용으로 해당 검색 쿼리를 생성합니다. 여러 지원되는 LLM 중에서 선택하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있습니다. 이 도구는 검색 효율성을 높이기 위해 바로가기 및 플래그도 제공하여 Twitter 연구를 보다 쉽게 하고 효과적으로 만듭니다.
  • 도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
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    AI Agent FletUI란?
    AI Agent FletUI는 지능형 채팅 애플리케이션을 만들기 위한 모듈형 UI 프레임워크를 제공합니다. 채팅 위젯, 도구 통합 패널, 메모리 저장소, 이벤트 핸들러가 포함되어 있으며, 어떤 LLM 공급자와도 원활하게 연결됩니다. 사용자는 커스텀 도구를 정의하고, 세션 컨텍스트를 지속적으로 관리하며, 풍부한 메시지 형식을 바로 렌더링할 수 있습니다. 이 라이브러리는 Flet의 UI 레이아웃 복잡성을 추상화하고 도구 호출을 간소화하여, 빠른 프로토타이핑과 LLM 기반 어시스턴트의 배포를 가능하게 합니다.
  • LLM을 사용하여 은행 명세서 파싱 및 개인 금융 분석 자동화, 지표 도출 및 지출 경향 예측.
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    AI Bank Statement Automation & Financial Analysis Agent란?
    AI 은행 명세서 자동화 및 금융 분석 에이전트는 파이썬 기반 도구로, 원본 은행 명세서 문서(PDF, CSV)를 수집하여 OCR 및 데이터 추출 파이프라인을 적용하고, 대형 언어 모델을 사용하여 각 거래를 해석하고 분류합니다. 구조화된 원장, 지출 분석, 월별 요약, 향후 현금 흐름 예측을 생성하며, 사용자는 분류 규칙을 사용자 정의하거나, 예산 임계값을 추가하거나, JSON, CSV 또는 HTML 형식으로 보고서를 내보낼 수 있습니다. 이 에이전트는 전통적인 데이터 처리 스크립트와 LLM을 활용한 맥락 분석을 결합하여 몇 분 만에 실용적인 개인 금융 인사이트를 제공합니다.
  • Amazon Q CLI는 AWS의 Amazon Q 생성 AI 도우미에 대한 명령줄 인터페이스를 제공하며, 클라우드 쿼리와 작업을 자동화합니다.
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    Amazon Q CLI란?
    Amazon Q CLI는 생성 AI 기능을 갖춘 AWS CLI를 확장하는 도구입니다. 사용자는 Amazon Q의 대규모 언어 모델을 활용하여 자연어로 AWS 서비스를 쿼리하고, 리소스를 프로비저닝하며, 코드 스니펫을 생성할 수 있습니다. CLI는 세션 관리, 다중 프로필 인증, 사용자 지정 에이전트 구성을 지원하며, AI 기반 제안과 자동화 워크플로우를 셸 스크립트 및 CI/CD 프로세스에 통합하여 수동 작업을 줄이고, 문제 해결을 빠르게 하며, 일관된 클라우드 운영을 유지할 수 있습니다。
  • 모듈형 도구 키트와 LLM 오케스트레이션이 포함된 커스터마이징 가능한 에이전트를 구축하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Azeerc-AI란?
    Azeerc-AI는 대규모 언어 모델(LLM) 호출, 도구 연합, 메모리 관리를 조정하여 빠르게 지능형 에이전트를 구축할 수 있는 개발자 중심 프레임워크입니다. 플러그인 아키텍처를 통해 웹 검색, 데이터 수집기, 내부 API와 같은 커스텀 도구를 등록할 수 있으며 복잡한 다중 단계 워크플로우를 스크립트할 수 있습니다. 내장된 동적 메모리를 통해 에이전트는 과거 상호작용을 기억하고 검색할 수 있습니다. 최소한의 보일러플레이트로 대화형 봇 또는 특정 과제용 에이전트를 신속히 구동하고, 행동을 맞춤화하며, Python 환경 어디에서든 배포할 수 있습니다. 이 설계는 고객지원 채팅봇부터 자동화된 연구 보조까지 다양한 용도에 적합합니다.
  • ModelOp Center는 기업 전반에 걸쳐 모든 AI 모델을 관리, 모니터링 및 관리하는 데 도움을 줍니다.
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    ModelOp란?
    ModelOp Center는 기업 전반에 걸쳐 AI 모델을 관리, 모니터링 및 관리하도록 설계된 고급 플랫폼입니다. 이 ModelOps 소프트웨어는 생성 AI 및 대형 언어 모델(LLMs)을 포함한 AI 이니셔티브의 오케스트레이션에 필수적입니다. 모든 AI 모델이 효율적으로 작동하고 규제 기준을 준수하며 전체 수명 주기 동안 가치를 제공하도록 보장합니다. 기업은 ModelOp Center를 활용하여 AI 배포의 확장성, 신뢰성 및 규정을 개선할 수 있습니다.
  • 메모리, 도구 및 모듈식 워크플로우를 갖춘 LLM 프롬프트를 오케스트레이션하고 AI 에이전트를 구축하는 C++ 라이브러리입니다.
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    cpp-langchain란?
    cpp-langchain은 C++에서 LangChain 생태계의 핵심 기능을 구현합니다. 개발자는 대형 언어 모델 호출을 래핑하고, 프롬프트 템플릿을 정의하며, 체인을 조합하고, 외부 도구 또는 API를 호출하는 에이전트를 조정할 수 있습니다. 대화 상태 유지를 위한 메모리 모듈, 유사성 검색을 위한 임베딩 지원, 벡터 데이터베이스 통합이 포함됩니다. 모듈식 설계로 LLM 클라이언트, 프롬프트 전략, 메모리 백엔드 및 툴킷을 특정 용도에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 헤더 전용 라이브러리와 CMake 지원을 제공하여 Windows, Linux, macOS에서 Python 런타임 없이 네이티브 AI 애플리케이션 빌드를 간소화합니다.
  • GPA-LM은 작업을 분해하고 도구를 관리하며 다단계 언어 모델 워크플로를 조율하는 오픈소스 에이전트 프레임워크입니다.
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    GPA-LM란?
    GPA-LM은 파이썬 기반 프레임워크로, 대형 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 합니다. 상위 명령을 하위 태스크로 분해하는 플래너, 도구 호출과 상호작용을 관리하는 실행기, 세션 간 맥락을 유지하는 메모리 모듈이 포함되어 있습니다. 플러그인 아키텍처는 개발자가 커스텀 도구, API, 결정 논리를 추가할 수 있게 합니다. 다중 에이전트 지원으로 역할 조율, 작업 분산, 결과 집계가 가능합니다. OpenAI GPT 같은 인기 LLM과 원활하게 통합하며 다양한 환경에서 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 연구, 자동화, 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 자율 에이전트 개발을 가속화합니다.
  • gym-llm은 대화 및 의사결정 작업에 대한 벤치마크 및 LLM 에이전트 훈련을 위한 Gym 스타일 환경을 제공합니다.
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    gym-llm란?
    gym-llm은 텍스트 기반 환경을 정의하여 LLM 에이전트가 프롬프트와 행동을 통해 상호작용할 수 있도록 하여 OpenAI Gym 생태계를 확장합니다. 각 환경은 Gym의 step, reset, render 규약을 따르며, 관측값은 텍스트로 출력되고, 모델이 생성한 응답은 행동으로 수용됩니다. 개발자는 프롬프트 템플릿, 보상 계산, 종료 조건을 지정하여 정교한 의사결정 및 대화 벤치마크를 제작할 수 있습니다. 인기 RL 라이브러리, 로깅 도구, 평가 지표와의 통합으로 끝에서 끝까지 실험이 용이합니다. 퍼즐 해결, 대화 관리, 구조화된 작업 탐색 등 LLM의 능력을 평가하기 위한 표준화되고 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다.
  • 프라이빗하고 확장 가능하며 사용자 지정이 가능한 생성 AI 플랫폼.
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    LightOn란?
    LightOn의 생성 AI 플랫폼, Paradigm은 비즈니스 생산성을 해제하기 위해 개인화되고 확장 가능하며 사용자 지정이 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 대규모 언어 모델의 힘을 활용하여 프롬프트를 생성, 평가, 공유, 반복하고 모델을 세밀하게 조정합니다. Paradigm은 대기업, 정부 기관 및 공공 기관을 대상으로 하여 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 맞춤형이고 효율적인 AI 솔루션을 제공합니다. 프롬프트/모델 목록 및 관련 비즈니스 KPI에 대한 원활한 액세스를 통해 Paradigm은 기업 인프라에 적합한 안전하고 유연한 배포를 보장합니다.
  • 체인 오브-사고 추론을 사용하는 오픈 소스 파이썬 에이전트 프레임워크로, LLM 안내 계획을 통해 미로를 역동적으로 해결합니다.
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    LLM Maze Agent란?
    LLM Maze Agent 프레임워크는 대형 언어 모델을 사용하여 격자 미로를 탐색할 수 있는 지능형 에이전트 구축을 위한 파이썬 기반 환경을 제공합니다. 모듈식 환경 인터페이스와 체인 오브-사고 프롬프트 템플릿, 휴리스틱 플래닝을 결합하여 에이전트는 반복적으로 LLM에 쿼리하여 이동 방향을 결정하고, 장애물에 적응하며, 내부 상태 표현을 업데이트합니다. OpenAI와 Hugging Face 모델을 기본적으로 지원하여 원활한 통합이 가능하며, 미로 생성은 사용자 정의 가능하고 단계별 디버깅을 통해 다양한 전략을 실험할 수 있습니다. 연구자들은 보상 함수 조정, 관찰 공간 커스터마이징, 에이전트 경로 시각화 등을 통해 추론 과정을 분석할 수 있습니다. 이 설계는 LLM 기반 계획 평가, AI 개념 지도, 공간 추론 모델 성능 벤치마크에 이상적입니다.
  • 기업을 위한 안전한 GenAI 채팅 환경.
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    Narus란?
    Narus는 직원들이 AI 채팅 기능을 자신 있게 이용할 수 있도록 하는 안전한 생성적 AI(GenAI) 환경을 제공합니다. 이 플랫폼은 조직이 실시간으로 AI 사용량과 비용을 확인할 수 있게 하며, 그림자 AI 사용의 위협에 대한 예방책을 마련합니다. Narus를 통해 기업들은 다수의 대형 언어 모델을 안전하게 활용하고 잠재적인 데이터 유출 및 준수 위험을 피할 수 있습니다. 이를 통해 기업들은 AI 투자 수익을 극대화하고 직원 생산성을 높이며 강력한 데이터 보안을 유지할 수 있습니다.
  • Novita AI: 빠르고 다재다능한 AI 모델 호스팅 및 교육 솔루션.
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    novita.ai란?
    Novita AI는 AI 기반 비즈니스 운영을 최적화하도록 설계된 강력한 플랫폼입니다. 100개 이상의 API를 통해 이미지, 비디오 및 오디오 처리와 대형 언어 모델(LLM)을 포함한 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 고해상도 이미지를 빠르고 비용 효율적으로 생성할 수 있는 다재다능한 모델 호스팅 및 교육 솔루션을 제공합니다. 플랫폼은 사용자 친화적이며 초보자와 숙련된 사용자 모두에게 적합하여 AI 기술을 비즈니스에 쉽게 통합하고 확장할 수 있도록 합니다.
  • 월 $1에 최고의 언어 모델.
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    onedollarai.lol란?
    OneDollarAI는 매월 단 $1로 엘리트 대형 언어 모델(LLMs)에 접근할 수 있는 서비스를 제공합니다. Meta LLaMa 3 및 Microsoft Phi와 같은 옵션을 통해 사용자는 높은 성능의 AI를 비용 부담 없이 활용할 수 있습니다. 개발자, 연구원 및 AI 애호가에게 적합하며, OneDollarAI는 첨단 AI 기술을 모두가 접근할 수 있도록 경제적으로 만듭니다.
  • PromptPoint: 프롬프트 디자인, 테스트 및 배포를 위한 코드 없는 플랫폼.
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    PromptPoint란?
    PromptPoint는 사용자가 프롬프트 구성을 디자인, 테스트 및 배포할 수 있게 해주는 코드 없는 플랫폼입니다. 이는 팀이 다양한 대형 언어 모델(LLM)과 원활하게 연결할 수 있도록 제공하며, 다양성이 있는 LLM 생태계에서 유연성을 제공합니다. 이 플랫폼은 코딩 기술이 없는 사용자들이 프롬프트 엔지니어링과 테스트를 간소화할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 자동화된 프롬프트 테스트 기능을 통해 사용자는 프롬프트를 효율적으로 개발하고 배포하여 팀 간의 생산성과 협업을 향상시킬 수 있습니다.
  • WindyFlo: AI 모델 워크플로를 위한 저코드 솔루션입니다.
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    WindyFlo란?
    WindyFlo는 AI 모델 워크플로 및 대형 언어 모델(LLM) 응용 프로그램을 구축하기 위해 설계된 혁신적인 저코드 플랫폼입니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 다양한 AI 모델 간에 유연하게 전환할 수 있습니다. AI 프로세스를 간소화하고자 하는 기업이든 AI 기술을 실험하려는 개인이든 관계없이 WindyFlo는 다양한 사용 사례를 위한 AI 솔루션을 생성, 수정 및 배포하는 것을 간단하게 만들어 줍니다. 이 플랫폼은 모든 사용자의 자동화 필요를 충족하도록 설계된 풀 스택 클라우드 인프라를 포함합니다.
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