Глубокий исследовательский агент на базе Python с открытым исходным кодом предназначен для проведения всесторонних исследований. Он использует интегрированный веб-поиск, загрузку PDF и NLP-пайплайны для поиска релевантных источников, парсинга технических документов и извлечения структурированных данных. Агент связывает запросы через LangChain и OpenAI, обеспечивая контекстно-зависимый вопрос-ответ, автоматизированное оформление цитат и суммирование нескольких документов. Исследователи могут настраивать параметры поиска, фильтровать по дате публикации или области и выводить отчеты в markdown или JSON. Этот инструмент минимизирует время ручного обзора литературы и обеспечивает согласованные, высококачественные резюме в различных областях исследований.

LLMs обеспечивает унифицированное абстрагирование для различных моделей языка с открытым исходным кодом и хостингов, позволяя разработчикам загружать и запускать модели через один интерфейс. Поддерживает обнаружение моделей, управление запросами и пайплайнами, пакетную обработку и точный контроль за токенами, температурой и потоками. Пользователи легко могут переключаться между CPU и GPU, интегрировать локальные или удалённые хосты моделей и кэшировать ответы для повышения производительности. Включает утилиты для шаблонов запросов, анализа ответов и бенчмаркинга производительности моделей. Отделяя логику приложения от конкретных реализаций моделей, LLMs ускоряет разработку NLP-приложений, таких как чат-боты, генерация текста, суммаризация, перевод и другие, без привязки к поставщикам или проприетарным API.