Этот буткемп охватывает весь фреймворк LangChain, позволяя создавать AI-агентов на Python. Вы исследуете шаблоны подсказок, составление цепей, инструменты агентов, память диалогов и поиск по документам. Через интерактивные блокноты и подробные упражнения вы реализуете чатботов, автоматизированные рабочие процессы, системы вопросов и ответов, а также настраиваемые цепочки агентов. По окончании курса вы научитесь развертывать и оптимизировать LangChain-агентов для различных задач.

LlamaIndex — это ориентированная на разработчиков библиотека на Python, предназначенная для объединения больших языковых моделей с частными или предметными данными. Она предлагает несколько типов индексов — такие как векторные, древовидные и ключевые индексы — а также адаптеры для баз данных, файловых систем и веб-API. Фреймворк включает инструменты для разбиения документов на узлы, вставки их с помощью популярных моделей вставки и выполнения умного поиска для предоставления контекста LLM. Благодаря встроенному кешированию, схемам запросов и управлению узлами, LlamaIndex упрощает создание генерации с дополнением поиска, обеспечивая очень точные, насыщенные контекстом ответы в таких приложениях, как чат-боты, QA-службы и аналитические каналы.

OSU NLP Middleware — легкая рамочная система на Python, которая упрощает разработку систем ИИ-агентов. Она предоставляет главный цикл, который управляет взаимодействием между моделями естественного языка и внешними функциями инструментов, определенными как плагины. Фреймворк поддерживает популярных поставщиков LLM (OpenAI, Hugging Face и др.) и позволяет регистрировать пользовательские инструменты для задач, таких как запросы к базам данных, поиск документов, веб-сканирование, математические вычисления и REST API вызовы. Middleware управляет историей разговоров, ограничениями скорости и регистрирует все взаимодействия. Также он предлагает настраиваемое кеширование и политику повторных попыток для повышения надежности, легко создавая интеллектуальных помощников, чат-ботов и автономные рабочие процессы с минимальным количеством шаблонного кода.

Vrain AI - это инструмент повышения производительности, предназначенный для централизованного и оптимизированного поиска данных на нескольких платформах. С помощью Vrain пользователи могут без труда находить информацию, разбросанную по различным инструментам, не переключаясь между ними. Эта объединенная функция поиска особенно полезна для быстрого извлечения электронных писем, заметок на встречах и других важных данных, что позволяет сократить время на поиск и увеличить общую производительность.

Financial Agentic RAG сочетает загрузку документов, семантический поиск на основе embeddings и генерацию на базе GPT для предоставления интерактивного помощника по финансовому анализу. В пайплайнах агента баланс между поиском и генеративным ИИ: PDF, таблицы и отчеты векторизуются, обеспечивая контекстуальный поиск релевантного контента. Когда пользователь задает вопрос, система извлекает наиболее подходящие сегменты и условно настраивает языковую модель для создания кратких и точных финансовых идей. Можно развернуть локально или в облаке, поддерживаются пользовательские соединители данных, шаблоны подсказок и векторные хранилища вроде Pinecone или FAISS.

Haystack предназначен для того, чтобы помочь разработчикам легко создавать кастомизированные поисковые решения, использующие последние достижения в области машинного обучения. С его компонентами, такими как хранилища документов, извлекатели и читатели, Haystack может подключаться к различным источникам данных и эффективно обрабатывать запросы. Его модульная архитектура поддерживает смешанные стратегии поиска, включая семантический поиск и традиционный поиск по ключевым словам, что делает его универсальным инструментом для предприятий, стремящихся улучшить свои возможности поиска.

Pi Web Agent — легкий расширяемый каркас для создания ИИ-чат-агентов в интернете. Он использует Python FastAPI на серверной стороне и React на клиенте для обеспечения интерактивных диалогов с помощью OpenAI, Cohere или локальных LLMs. Пользователи могут загружать документы или подключать внешние базы данных для семантического поиска через векторные хранилища. Архитектура плагинов позволяет разрабатывать собственные инструменты, вызовы функций и интеграцию сторонних API локально. Предлагается полный исходный код, шаблоны подсказок, основанные на ролях, и настраиваемое хранилище памяти для создания персонализированных ИИ-ассистентов.