Open-Source-Frameworks zum Erstellen generativer KI-Anwendungen

Es gibt viele erstaunliche Tools, die beim Erstellen generativer KI-Anwendungen helfen. Aber der Einstieg in ein neues Werkzeug erfordert Zeit zum Lernen und Üben.

Aus diesem Grund habe ich ein Repository mit Beispielen beliebter Open-Source-Frameworks zum Erstellen generativer KI-Anwendungen erstellt.

Die Beispiele zeigen auch, wie diese Frameworks mit Amazon Bedrock verwendet werden.

Das Repository finden Sie hier:

https://github.com/danilop/oss-for-generative-ai

Im Rest dieses Artikels beschreibe ich die von mir ausgewählten Frameworks, was im Beispielcode im Repository enthalten ist und wie diese in der Praxis verwendet werden können.

Frameworks enthalten

• LangChain: Ein Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren, mit Beispielen für:

  • Grundmodellaufruf
  • Eingabeaufforderungen verketten
  • Erstellen einer API
  • Einen Kunden erstellen
  • Implementierung eines Chatbots
  • Verwendung von Bedrock-Agenten

• LangGraph: Eine Erweiterung von LangChain zum Erstellen zustandsbehafteter Multi-Akteur-Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs)

• Haystack: Ein End-to-End-Framework für die Erstellung von Suchsystemen und Sprachmodellanwendungen

• LlamaIndex: Ein Datenframework für LLM-basierte Anwendungen, mit Beispielen für:

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Aufbau eines Agenten

• DSPy: Ein Framework zur Lösung von KI-Aufgaben mithilfe großer Sprachmodelle

• RAGAS: Ein Framework zur Bewertung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Pipelines

• LiteLLM: Eine Bibliothek zur Standardisierung der Nutzung von LLMs verschiedener Anbieter

Übersicht über Frameworks

LangChain

Ein Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren.

Hauptmerkmale:

• Modulare Komponenten für LLM-basierte Anwendungen
• Ketten und Agenten für komplexe LLM-Workflows
• Speichersysteme für kontextbezogene Interaktionen
• Integration mit verschiedenen Datenquellen und APIs

Primäre Anwendungsfälle:

• Konversations-KI-Systeme aufbauen
• Erstellung domänenspezifischer Frage-Antwort-Systeme
• Entwicklung KI-gestützter Automatisierungstools

LangGraph

Eine Erweiterung von LangChain zum Aufbau eines zustandsbehafteten Multi-Akteurs. Anwendungen mit LLMs

Hauptmerkmale:

• Diagrammbasiertes Workflow-Management
• Zustandsverwaltung für komplexe Agenteninteraktionen
• Tools zum Entwerfen und Implementieren von Multiagentensystemen
• Zyklische Arbeitsabläufe und Feedbackschleifen

Primäre Anwendungsfälle:

• Erstellung kollaborativer KI-Agentensysteme
• Implementierung komplexer, zustandsbehafteter KI-Workflows
• Entwicklung KI-gestützter Simulationen und Spiele

Heuhaufen

Ein Open-Source-Framework zum Erstellen produktionsbereiter LLM-Anwendungen.

Hauptmerkmale:

• Zusammensetzbare KI-Systeme mit flexiblen Pipelines
• Multimodale KI-Unterstützung (Text, Bild, Audio)
• Produktionsbereit mit serialisierbaren Pipelines und Überwachung

Primäre Anwendungsfälle:

• Aufbau von RAG-Pipelines und Suchsystemen
• Entwicklung von Konversations-KI und Chatbots
• Inhaltsgenerierung und -zusammenfassung
• Agentische Pipelines mit komplexen Arbeitsabläufen erstellen

LamaIndex

Ein Datenframework zum Erstellen von LLM-basierten Anwendungen.

Hauptmerkmale:

• Erweiterte Datenaufnahme und Indizierung
• Abfrageverarbeitung und Antwortsynthese
• Unterstützung für verschiedene Datenanschlüsse
• Anpassbare Abruf- und Ranking-Algorithmen

Primäre Anwendungsfälle:

• Erstellen von Wissensdatenbanken und Frage-Antwort-Systemen
• Implementierung der semantischen Suche über große Datenmengen
• Kontextbewusste KI-Assistenten entwickeln

DSPy

Ein Framework zur Lösung von KI-Aufgaben durch deklarative und optimierbare Sprachmodellprogramme.

Hauptmerkmale:

• Deklaratives Programmiermodell für LLM-Interaktionen
• Automatische Optimierung von LLM-Eingabeaufforderungen und -Parametern
• Signaturbasiertes Typsystem für LLM-Ein-/Ausgaben
• Teleprompter (jetzt Optimierer) für automatische sofortige Verbesserung

Primäre Anwendungsfälle:

• Entwicklung robuster und optimierter NLP-Pipelines
• Selbstverbessernde KI-Systeme schaffen
• Umsetzung komplexer Argumentationsaufgaben mit LLMs

RAGAS

Ein Bewertungsrahmen für Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme.

Hauptmerkmale:

• Automatisierte Bewertung von RAG-Pipelines
• Mehrere Bewertungsmetriken (Treue, Kontextrelevanz, Antwortrelevanz)
• Unterstützung für verschiedene Arten von Fragen und Datensätzen
• Integration mit gängigen RAG-Frameworks

Primäre Anwendungsfälle:

• Benchmarking der RAG-Systemleistung
• Identifizierung verbesserungswürdiger Bereiche in RAG-Pipelines
• Vergleich verschiedener RAG -Implementierungen

LiteLLM

Eine einheitliche Schnittstelle für mehrere LLM -Anbieter.

Hauptmerkmale:

• Standardisierte API für 100 LLM-Modelle
• Automatische Fallback und Lastausgleich
• Caching- und Wiederholungsmechanismen
• Nutzungsverfolgung und Budgetverwaltung

Primäre Anwendungsfälle:

• Vereinfachung der Multi-LLM-Anwendungsentwicklung
• Implementierung von Modellredundanz- und Fallback-Strategien
• Verwaltung der LLM-Nutzung über verschiedene Anbieter hinweg

Abschluss

Lassen Sie mich wissen, ob Sie eines dieser Tools verwendet haben. Habe ich etwas verpasst, das Sie gerne mit anderen teilen möchten? Fühlen Sie sich frei, einen Beitrag zum Repository zu leisten!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpen-Source-Frameworks zum Erstellen generativer KI-Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!