用於建構生成式人工智慧應用程式的開源框架

有許多令人驚嘆的工具可以幫助建立生成式人工智慧應用程式。但開始使用新工具需要時間學習和練習。

因此，我建立了一個儲存庫，其中包含用於建立生成式 AI 應用程式的熱門開源框架範例。

這些範例也展示如何將這些框架與 Amazon Bedrock 結合使用。

您可以在這裡找到儲存庫：

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

在本文的其餘部分，我將描述我選擇的框架、儲存庫中範例程式碼的內容以及如何在實踐中使用它們。

包含的框架

• LangChain：一個用於開發由語言模型驅動的應用程式的框架，具有以下範例：

  • 基本模型呼叫
  • 連結提示
  • 建構 API
  • 建立客戶端
  • 實現聊天機器人
  • 使用基岩代理

• LangGraph：LangChain 的擴展，用於建立具有大型語言模型 (LLM) 的有狀態、多角色應用程式

• Haystack：用於建立搜尋系統和語言模型應用程式的端對端框架

• LlamaIndex：基於 LLM 的應用程式的資料框架，範例如下：

  • RAG（檢索增強生成）
  • 建立代理

• DSPy：使用大型語言模型解決人工智慧任務的框架

• RAGAS：評估檢索增強生成（RAG）管道的框架

• LiteLLM：標準化來自不同提供者的 LLM 的使用的庫

框架概述

浪鏈

用於開發由語言模型支援的應用程式的框架。

主要特點：

• LLM 支援的應用程式的模組化元件
• 複雜 LLM 工作流程的鍊和代理
• 情境互動的記憶系統
• 與各種資料來源和 API 整合

主要用例：

• 建構對話式人工智慧系統
• 創建特定領域的問答系統
• 開發人工智慧驅動的自動化工具

郎圖

LangChain 的擴展，用於建構有狀態的多參與者。法學碩士申請

主要特點：

• 基於圖形的工作流程管理
• 複雜代理交互的狀態管理
• 用於設計和實現多代理系統的工具
• 循環工作流程與回饋循環

主要用例：

• 創建協作人工智慧代理系統
• 實作複雜、有狀態的人工智慧工作流程
• 開發人工智慧驅動的模擬與遊戲

草垛

用於建立生產就緒的 LLM 應用程式的開源框架。

主要特點：

• 具有靈活管道的可組合人工智慧系統
• 多模態人工智慧支援（文字、圖像、音訊）
• 生產就緒，具有可序列化的管道和監控

主要用例：

• 建構 RAG 管道和搜尋系統
• 開發對話式人工智慧與聊天機器人
• 內容產生與摘要
• 建立具有複雜工作流程的代理管道

駱駝指數

用於建立 LLM 支援的應用程式的資料框架。

主要特點：

• 進階資料攝取與索引
• 查詢處理與回應合成
• 支援各種數據連接器
• 可自訂的檢索和排名演算法

主要用例：

• 建立知識庫與問答系統
• 在大型資料集上實作語意搜尋
• 建構情境感知人工智慧助理

DSPy

透過聲明性和可優化的語言模型程式解決人工智慧任務的框架。

主要特點：

• LLM互動的宣告式程式設計模型
• LLM提示和參數自動最佳化
• 用於 LLM 輸入/輸出的基於簽章的類型系統
• 用於自動提示改進的提詞器（現在是優化器）

主要用例：

• 開發強大且最佳化的 NLP 管道
• 創建自我改進的人工智慧系統
• 與法學碩士一起實施複雜的推理任務

拉加斯

檢索增強產生（RAG）系統的評估架構。

主要特點：

• Automated evaluation of RAG pipelines
• Multiple evaluation metrics (faithfulness, context relevancy, answer relevancy)
• Support for different types of questions and datasets
• Integration with popular RAG frameworks

Primary Use Cases:

• Benchmarking RAG system performance
• Identifying areas for improvement in RAG pipelines
• Comparing different RAG implementations

LiteLLM

A unified interface for multiple LLM providers.

Key Features:

• Standardized API for 100 LLM models
• Automatic fallback and load balancing
• Caching and retry mechanisms
• Usage tracking and budget management

Primary Use Cases:

• Simplifying multi-LLM application development
• Implementing model redundancy and fallback strategies
• Managing LLM usage across different providers

Conclusion

Let me know if you used any of these tools. Did I miss something you'd like to share with others? Feel free to contribute back to the repository!

以上是用於建構生成式人工智慧應用程式的開源框架的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！