생성적 AI 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 프레임워크

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 파이프라인의 자동 평가
• 다양한 평가 지표(성실성, 맥락 관련성, 답변 관련성)
• 다양한 유형의 질문 및 데이터세트 지원
• 인기 RAG 프레임워크와의 통합

주요 사용 사례:

• RAG 시스템 성능 벤치마킹
• RAG 파이프라인 개선 영역 식별
• 다양한 RAG 구현 비교

LiteLLM

여러 LLM 제공업체를 위한 통합 인터페이스

주요 기능:

• 100개의 LLM 모델을 위한 표준화된 API
• 자동 폴백 및 로드 밸런싱
• 캐싱 및 재시도 메커니즘
• 사용량 추적 및 예산 관리

주요 사용 사례:

• 다중 LLM 애플리케이션 개발 단순화
• 모델 중복성 및 대체 전략 구현
• 다양한 제공업체의 LLM 사용 관리

결론

이러한 도구를 사용한 적이 있는지 알려주세요. 다른 사람들과 공유하고 싶은 내용을 제가 놓쳤나요? 자유롭게 저장소에 다시 기여해 주세요!

위 내용은 생성적 AI 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 프레임워크의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!