Ferramentas производственные пайплайны para todas as ocasiões

Obtenha soluções производственные пайплайны flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

производственные пайплайны

  • Uma estrutura de código aberto que permite aos desenvolvedores construir aplicações de IA encadeando chamadas a LLMs, integrando ferramentas e gerenciando memória.
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    O que é LangChain?
    LangChain é uma estrutura Python de código aberto projetada para acelerar o desenvolvimento de aplicações habilitadas para IA. Fornece abstrações para encadear múltiplas chamadas de modelos de linguagem (cadeias), construir agentes que interagem com ferramentas externas e gerenciar a memória de conversas. Os desenvolvedores podem definir prompts, analisadores de saída e executar fluxos de trabalho de ponta a ponta. As integrações incluem armazenamento vetorial, bancos de dados, APIs e plataformas de hospedagem, possibilitando chatbots prontos para produção, análise de documentos, assistentes de código e pipelines de IA personalizados.
    Recursos Principais do LangChain
    • Abstrações de cadeia para fluxos de trabalho multi-etapa
    • Estruturas de agentes para assistentes habilitados por ferramenta
    • Modelos de prompts e analisadores de saída
    • Módulos de memória para o estado de conversação
    • Integrações com APIs, bancos de dados e armazenamento vetorial
    • Execução assíncrona e síncrona
  • Rags é uma estrutura Python que habilita chatbots com recuperação aprimorada, combinando lojas vetoriais com LLMs para QA baseado em conhecimento.
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    O que é Rags?
    Rags fornece um pipeline modular para construir aplicações gerativas com recuperação aprimorada. Integra-se com lojas vetoriais populares (por exemplo, FAISS, Pinecone), oferece templates de prompt configuráveis e inclui módulos de memória para manter o contexto da conversa. Desenvolvedores podem alternar entre provedores de LLMs como Llama-2, GPT-4 e Claude2 por meio de uma API unificada. Rags suporta respostas em streaming, pré-processamento personalizado e hooks de avaliação. Seu design extensível permite uma integração perfeita em serviços de produção, possibilitando ingestão automatizada de documentos, pesquisa semântica e tarefas de geração em escala para chatbots, assistentes de conhecimento e sumarização de documentos.
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