Гибкие LLM приложения решения

Используйте многофункциональные LLM приложения инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

LLM приложения

  • LangChain — это открытая платформа для создания LLM-приложений с модульными цепочками, агентами, памятью и интеграциями векторных хранилищ.
    0
    0
    Что такое LangChain?
    LangChain предоставляет комплексный набор инструментов для создания продвинутых приложений на базе LLM, скрывая низкоуровневое взаимодействие с API и предоставляя повторно используемые модули. С системой шаблонов подсказок разработчики могут задавать динамические запросы и соединять их для выполнения многошаговых рассуждений. Встроенная система агентов объединяет выходы LLM с вызовами внешних инструментов, позволяя осуществлять автономное принятие решений и выполнение задач, таких как веб-исследования или запросы к базам данных. Модули памяти сохраняют контекст диалогов, поддерживая состояние на протяжении нескольких обменов. Интеграция с векторными базами данных обеспечивает дополнение ответа за счёт релевантных знаний. Расширяемые хуки обратных вызовов позволяют настраивать логирование и мониторинг. Модульная архитектура LangChain способствует быстрому прототипированию и масштабируемости, поддерживая развертывание как на локальных машинах, так и в облаке.
    Основные функции LangChain
    • Шаблоны подсказок
    • Обёртки LLM
    • Цепочки
    • Фреймворк агентов
    • Модули памяти
    • Интеграция с векторными хранилищами
    • Обратные вызовы и инструменты
    Плюсы и минусы LangChain

    Минусы

    Нет явной информации о цене
    Не является продуктом с открытым исходным кодом, а образовательным курсом
    Ограничен знаниями Python, что может требовать предварительных навыков
    Продолжительность курса относительно короткая, что может ограничить глубину изучения продвинутых тем

    Плюсы

    Курс преподается создателем LangChain и известным экспертом по ИИ Эндрю Нг
    Практическое обучение с видеоуроками и примерами кода
    Охватывает широкий спектр возможностей LangChain, включая памяти, цепочки и агентов
    Подходит для начинающих с четкой структурой курса
    Сосредоточен на создании реальных приложений LLM, таких как персональные помощники и чатботы
  • Инструментарий Python, предоставляющий модульные пайплайны для создания агентов, управляемых моделями LLM, с памятью, интеграцией инструментов, управлением подсказками и пользовательскими рабочими процессами.
    0
    0
    Что такое Modular LLM Architecture?
    Модульная архитектура LLM предназначена для упрощения создания настраиваемых приложений на базе LLM посредством композиционной, модульной конструкции. Она предоставляет основные компоненты, такие как модули памяти для хранения состояния сеанса, интерфейсы инструментов для вызовов внешних API, менеджеры подсказок для шаблонного или динамического генерации подсказок и движки оркестровки для управления рабочим процессом агента. Вы можете настраивать пайплайны, соединяющие эти модули, что позволяет реализовать сложные сценарии, такие как многошаговое рассуждение, ответы, учитывающие контекст, и интеграцию данных. Эта платформа поддерживает несколько бэкэндов LLM, позволяя переключаться или смешивать модели, а также предлагает точки расширения для добавления новых модулей или собственной логики. Такая архитектура ускоряет разработку за счет повторного использования компонентов и обеспечивает прозрачность и контроль над поведением агента.
  • Управляйте, тестируйте и отслеживайте AI-промпты без усилий с помощью PromptGround.
    0
    0
    Что такое PromptGround?
    PromptGround упрощает сложную задачу управления AI-промптом, предоставляя единое пространство для тестирования, отслеживания и управления версиями. Его интуитивный интерфейс и мощные функции позволяют разработчикам и командам сосредоточиться на создании выдающихся приложений на основе LLM без необходимости управления рассеянными инструментами или ожидания развертываний. Объединяя все действия, связанные с промптом, PromptGround помогает ускорить рабочие процессы разработки и улучшить сотрудничество между участниками команды.
Рекомендуемые