直覺操作的LLM приложения工具

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LLM приложения

  • LangChain是一個開源框架,用於構建具有模塊化鏈、代理、記憶體和向量庫整合的LLM應用。
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    LangChain 是什麼?
    LangChain作為一個全面的工具包,用於構建高級LLM驅動的應用,抽象低層API交互,提供可重用模塊。利用提示模板系統,開發者可以定義動態提示,並將它們鏈接以執行多步推理流程。內建的代理框架將LLM輸出與外部工具調用結合,實現自主決策和任務執行,如網路搜尋或資料庫查詢。記憶體模塊保留對話上下文,使多輪對話具有狀態。與向量資料庫的整合促進檢索增強生成,豐富回應相關知識。擴展性回調鉤允許自定義日誌記錄與監控。LangChain的模塊化架構促進快速原型設計與擴展,支援本地和雲端部署。
    LangChain 核心功能
    • 提示模板
    • LLM包裝器
    • 代理框架
    • 記憶模塊
    • 向量庫整合
    • 回調與工具
    LangChain 優缺點

    缺點

    沒有明確的價格資訊
    不是開源產品,而是一門教育課程
    限於 Python 知識,可能需要先備技能
    課程時間相對較短,可能限制高級主題的深度

    優點

    課程由 LangChain 創始人及著名 AI 專家 Andrew Ng 教授
    透過影片課程與實作程式碼範例進行實務教學
    涵蓋 LangChain 多元功能,包括記憶體、鏈條及代理人
    對初學者友善,課程架構清晰
    專注於構建實際的 LLM 應用,例如個人助理與聊天機器人
  • 一個提供模組化管線的Python工具包,能用於創建具有記憶、工具整合、提示管理和自定義流程的LLM動作代理人。
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    Modular LLM Architecture 是什麼?
    模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計,簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器,以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線,以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端,允許切換或混用模型,同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度,促進元件重用,並維持對代理行為的透明度與控制。
  • 無縫地管理、測試和跟蹤AI提示,盡在PromptGround。
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    PromptGround 是什麼?
    PromptGround通過提供一個統一的空間來測試、跟蹤和版本控制,簡化了管理AI提示的複雜任務。其直觀的界面和強大的功能確保開發人員和團隊能專注於構建出色的基於LLM的應用,而無需管理分散的工具或等待部署。通過整合所有與提示相關的活動,PromptGround幫助加速開發工作流程,改善團隊成員之間的合作。
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