Rangka Kerja Sumber Terbuka untuk Membina Aplikasi AI Generatif

Terdapat banyak alatan hebat yang membantu membina aplikasi AI generatif. Tetapi bermula dengan alat baharu memerlukan masa untuk belajar dan berlatih.

Atas sebab ini, saya mencipta repositori dengan contoh rangka kerja sumber terbuka yang popular untuk membina aplikasi AI generatif.

Contoh juga menunjukkan cara menggunakan rangka kerja ini dengan Amazon Bedrock.

Anda boleh mencari repositori di sini:

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

Dalam seluruh artikel ini, saya akan menerangkan rangka kerja yang saya pilih, perkara yang terdapat dalam kod sampel dalam repositori dan cara ini boleh digunakan dalam amalan.

Rangka Kerja Termasuk

• LangChain: Rangka kerja untuk membangunkan aplikasi yang dikuasakan oleh model bahasa, menampilkan contoh:

  • Seruan model asas
  • Gesaan rantai
  • Membina IPU
  • Mencipta pelanggan
  • Melaksanakan chatbot
  • Menggunakan Ejen Batuan Dasar

• LangGraph: Sambungan LangChain untuk membina aplikasi stateful, berbilang aktor dengan model bahasa besar (LLM)

• Haystack: Rangka kerja hujung ke hujung untuk membina sistem carian dan aplikasi model bahasa

• LlamaIndex: Rangka kerja data untuk aplikasi berasaskan LLM, dengan contoh:

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Membina ejen

• DSPy: Rangka kerja untuk menyelesaikan tugas AI menggunakan model bahasa besar

• RAGAS: Rangka kerja untuk menilai saluran paip Retrieval Augmented Generation (RAG)

• LiteLLM: Perpustakaan untuk menyeragamkan penggunaan LLM daripada pembekal yang berbeza

Gambaran Keseluruhan Rangka Kerja

LangChain

Rangka kerja untuk membangunkan aplikasi yang dikuasakan oleh model bahasa.

Ciri Utama:

• Komponen modular untuk aplikasi berkuasa LLM
• Rantaian dan ejen untuk aliran kerja LLM yang kompleks
• Sistem memori untuk interaksi kontekstual
• Integrasi dengan pelbagai sumber data dan API

Kes Penggunaan Utama:

• Membina sistem AI perbualan
• Mencipta sistem menjawab soalan khusus domain
• Membangunkan alat automasi berkuasa AI

LangGraph

Satu lanjutan LangChain untuk membina stateful, multi-actor. aplikasi dengan LLM

Ciri Utama:

• Pengurusan aliran kerja berasaskan graf
• Pengurusan negeri untuk interaksi ejen yang kompleks
• Alat untuk mereka bentuk dan melaksanakan sistem berbilang ejen
• Aliran kerja kitaran dan gelung maklum balas

Kes Penggunaan Utama:

• Mencipta sistem ejen AI kolaboratif
• Melaksanakan aliran kerja AI yang kompleks dan berstatus
• Membangunkan simulasi dan permainan dikuasakan AI

Timbunan jerami

Rangka kerja sumber terbuka untuk membina aplikasi LLM sedia pengeluaran.

Ciri Utama:

• Sistem AI boleh gubah dengan saluran paip fleksibel
• Sokongan AI berbilang modal (teks, imej, audio)
• Sedia pengeluaran dengan saluran paip dan pemantauan boleh bersiri

Kes Penggunaan Utama:

• Membina saluran paip dan sistem carian RAG
• Membangunkan AI perbualan dan bot sembang
• Penjanaan kandungan dan ringkasan
• Mencipta saluran paip agen dengan aliran kerja yang kompleks

LlamaIndex

Rangka kerja data untuk membina aplikasi berkuasa LLM.

Ciri Utama:

• Pengingesan dan pengindeksan data lanjutan
• Pemprosesan pertanyaan dan sintesis respons
• Sokongan untuk pelbagai penyambung data
• Algoritma perolehan semula dan pemeringkatan yang boleh disesuaikan

Kes Penggunaan Utama:

• Mencipta pangkalan pengetahuan dan sistem menjawab soalan
• Melaksanakan carian semantik ke atas set data yang besar
• Membina pembantu AI yang peka konteks

DSPy

Rangka kerja untuk menyelesaikan tugas AI melalui program model bahasa deklaratif dan boleh dioptimumkan.

Ciri Utama:

• Model pengaturcaraan deklaratif untuk interaksi LLM
• Pengoptimuman automatik bagi gesaan dan parameter LLM
• Sistem jenis berasaskan tandatangan untuk input/output LLM
• Teleprompter (kini pengoptimum) untuk peningkatan segera automatik

Kes Penggunaan Utama:

• Membangunkan saluran paip NLP yang teguh dan dioptimumkan
• Mencipta sistem AI yang meningkatkan diri
• Melaksanakan tugas penaakulan yang kompleks dengan LLM

RAGAS

Rangka kerja penilaian untuk sistem Retrieval Augmented Generation (RAG).

Ciri Utama:

• RAG パイプラインの自動評価
• 複数の評価指標 (忠実性、コンテキストの関連性、回答の関連性)
• さまざまな種類の質問とデータセットのサポート
• 一般的な RAG フレームワークとの統合

主な使用例:

• RAG システムのパフォーマンスのベンチマーク
• RAG パイプラインの改善領域の特定
• さまざまな RAG 実装の比較

LiteLLM

複数の LLM プロバイダー用の統合インターフェース。

主な機能:

• 100 LLM モデル用の標準​​化された API
• 自動フォールバックと負荷分散
• キャッシュと再試行のメカニズム
• 使用状況の追跡と予算管理

主な使用例:

• マルチ LLM アプリケーション開発の簡素化
• モデルの冗長性とフォールバック戦略の実装
• さまざまなプロバイダーにわたる LLM の使用を管理する

結論

これらのツールを使用したかどうかを教えてください。他の人と共有したいものを見逃していませんか?ぜひリポジトリに貢献してください!

Atas ialah kandungan terperinci Rangka Kerja Sumber Terbuka untuk Membina Aplikasi AI Generatif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!