В своей основе продвинутый RAG предоставляет разработчикам модульную архитектуру для реализации рабочих процессов RAG. В рамках платформы реализованы обменные компоненты для загрузки документов, стратегий сегментации, генерации встраиваний, сохранения векторных данных и вызова LLM. Такая модульность позволяет пользователям комбинировать backend-выстраивания (OpenAI, HuggingFace и т. д.) и векторные базы данных (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG включает утилиты для пакетной обработки, слои кеширования и скрипты оценки точности/полноты. Обеспечивая абстракцию общих шаблонов RAG, он уменьшает объём стандартного кода и ускоряет эксперименты, что делает его идеальным для чат-ботов на базе знаний, поиска по предприятиям и динамического суммирования больших массивов документов.

Mean-Field MARL предоставляет надежный фреймворк на Python для реализации и оценки алгоритмов обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью среднего поля. Он моделирует взаимодействия больших агентов, аппроксимируя средний эффект соседних агентов через Q-обучение с использованием среднего поля. В библиотеку входят обертки сред, модули политик агентов, циклы обучения и метрики оценки, что позволяет масштабировать обучение сотен агентов. Созданный на базе PyTorch для ускорения на GPU, он поддерживает настраиваемые среды, такие как Particle World и Gridworld. Модульный дизайн облегчает расширение новыми алгоритмами, а встроенные инструменты логирования и визуализации на базе Matplotlib позволяют отслеживать награды, кривые потерь и распределения среднего поля. Примерные скрипты и документация помогают пользователям настроить, конфигурировать эксперименты и анализировать результаты, делая его идеальным как для исследований, так и для прототипирования больших систем агентов.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) — объединённый открытый фреймворк, предназначенный для повышения точности и эффективности моделей за счёт сочетания процессов поиска и тонкой настройки. Пользователи могут подготовить корпус данных, создать индекс поиска и сразу же вставить полученный контекст в обучающие циклы. Поддержка мультимодального поиска для текста, изображений и видео, интеграция с популярными векторными хранилищами, а также оценочные метрики и сценарии развертывания для быстрого прототипирования и внедрения в производство.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.

gym-llm расширяет экосистему OpenAI Gym, определяя текстовые среды, в которых агенты LLM взаимодействуют через подсказки и действия. Каждая среда следует соглашениям Gym для шага, сброса и отображения, выдавая наблюдения в виде текста и принимая ответы, сгенерированные моделью, как действия. Разработчики могут создавать собственные задачи, задавая шаблоны подсказок, вычисление награды и условия завершения, что позволяет реализовать сложные тесты на принятие решений и диалоги. Интеграция с популярными библиотеками RL, инструментами логирования и настраиваемыми метриками оценки обеспечивает полноценные эксперименты. Поскольку вы можете оценивать способность LLM решать головоломки, управлять диалогами или справляться с структурированными задачами, gym-llm предоставляет стандартизированный и воспроизводимый фреймворк для исследований и разработки продвинутых языковых агентов.

MARFT — это основанный на Python инструмент для больших языковых моделей (LLM), позволяющий воспроизводить эксперименты и быстро прототипировать системы совместного ИИ.

Nonfinito.xyz - это платформа, предназначенная для облегчения сравнения и оценки мультимодальных моделей. Она предоставляет пользователям комплексные инструменты для выполнения и совместного использования оценок, выходя за рамки традиционных языковых моделей (LLMs) и включая различные мультимодальные модели. Это помогает получить более глубокие инсайты и улучшить производительность, используя широкий спектр параметров и метрик. Nonfinito стремится упростить процесс оценки и сделать его доступным для исследователей, разработчиков и ученых данных, стремящихся оптимизировать свои модели.