Эффективные разработка LLM решения

Используйте разработка LLM инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

разработка LLM

  • SimplerLLM — это лёгкий фреймворк на Python для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек LLM.
    0
    0
    Что такое SimplerLLM?
    SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.
  • DopplerAI — это API для создания LLM-приложений с памятью и векторным поиском.
    0
    0
    Что такое DopplerAI?
    DopplerAI — это продвинутый API, предназначенный для помощи разработчикам в создании сложных приложений модели большого языка (LLM). Он включает в себя встроенные возможности памяти и векторный поиск, предоставляя надежную основу для разработки чат-ботов, виртуальных помощников и других интерактивных AI-приложений. С помощью DopplerAI пользователи могут добиться лучшего сохранения контекста в разговорах и более точного извлечения информации, улучшая общий пользовательский опыт и функциональность AI-приложений.
  • Инструментарий, позволяющий AI-агентам самостоятельно взаимодействовать с умными контрактами Ethereum, запрашивать данные блокчейна и безопасно выполнять транзакции.
    0
    0
    Что такое EVM Agent Kit?
    EVM Agent Kit предоставляет модульную архитектуру для создания интеллектуальных агентов, которые безпрепятственно взаимодействуют с сетями Ethereum. В основе он использует крупные языковые модели для генерации цепочек инструкций, разбираемых в вызовы JSON-RPC для получения данных на цепочке и выполнения транзакций. Разработчики могут вставлять собственную логику для управления кошельками, оценки газа и проверки результатов. В комплект входят шаблоны для сценариев, таких как обмен токенов, аудит контрактов и аналитика on-chain. Абстрагируя низкоуровневую сложность EVM, он позволяет быстро прототипировать агентов, которые следят за балансами кошельков, декодируют события умных контрактов и автономно выполняют сделки по заданным стратегиям. Расширяемые компоненты позволяют интегрировать основные поставщики LLM и блокчейн-сети, обеспечивая гибкость в дизайне агентов.
  • Parea AI предоставляет инструменты для оценки, тестирования и мониторинга приложений LLM.
    0
    0
    Что такое parea.ai?
    Parea AI представляет собой комплексный инструмент, направленный на команды ИИ, чтобы упростить разработку и развертывание приложений LLM. Он облегчает надежное отслеживание экспериментов, детальную оценку и эффективный мониторинг производительности LLM. От отслеживания входных/выходных данных до анализа затрат и человеческих аннотаций Parea обеспечивает наличие всех необходимых инструментов для уверенной отгрузки готовых к производству LLM. Платформа совместима с популярными библиотеками, такими как OpenAI и LangChain, что улучшает ее удобство в различных проектах ИИ.
  • Пример на Python, демонстрирующий работу AI-агентов на базе LLM с интегрированными инструментами, такими как поиск, выполнение кода и QA.
    0
    0
    Что такое LLM Agents Example?
    Пример LLM Agents предоставляет практическую базу кода для создания AI-агентов на Python. Демонстрирует регистрацию пользовательских инструментов (поиск в сети, математический решатель через WolframAlpha, CSV-анализатор, Python REPL), создание чат- и поисковых агентов, а также подключение к векторным хранилищам для ответов на вопросы по документам. Репозиторий иллюстрирует шаблоны для сохранения памяти диалогов, динамической маршрутизации вызовов инструментов и цепочки нескольких подсказок LLM для решения сложных задач. Пользователи учатся интегрировать сторонние API, структурировать рабочие процессы агентов и расширять рамки новыми возможностями, — практическое руководство для разработчиков-экспериментов и прототипирования.
Рекомендуемые