有许多令人惊叹的工具可以帮助构建生成式人工智能应用程序。但开始使用新工具需要时间学习和练习。
因此，我创建了一个存储库，其中包含用于构建生成式 AI 应用程序的流行开源框架示例。
这些示例还展示了如何将这些框架与 Amazon Bedrock 结合使用。
您可以在这里找到存储库：
https://github.com/danilop/oss-for-generative-ai
在本文的其余部分，我将描述我选择的框架、存储库中示例代码的内容以及如何在实践中使用它们。
包含的框架
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LangChain：一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，具有以下示例：
- 基本模型调用
- 链接提示
- 构建 API
- 创建客户端
- 实现聊天机器人
- 使用基岩代理
LangGraph：LangChain 的扩展，用于构建具有大型语言模型 (LLM) 的有状态、多角色应用程序
Haystack：用于构建搜索系统和语言模型应用程序的端到端框架
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LlamaIndex：基于 LLM 的应用程序的数据框架，示例如下：
DSPy：使用大型语言模型解决人工智能任务的框架
RAGAS：评估检索增强生成（RAG）管道的框架
LiteLLM：标准化来自不同提供商的 LLM 的使用的库
框架概述
浪链
用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。
主要特点：
- LLM 支持的应用程序的模块化组件
- 复杂 LLM 工作流程的链和代理
- 上下文交互的记忆系统
- 与各种数据源和 API 集成
主要用例：
- 构建对话式人工智能系统
- 创建特定领域的问答系统
- 开发人工智能驱动的自动化工具
郎图
LangChain 的扩展，用于构建有状态的多参与者。法学硕士申请
主要特点：
- 基于图形的工作流程管理
- 复杂代理交互的状态管理
- 用于设计和实现多代理系统的工具
- 循环工作流程和反馈循环
主要用例：
- 创建协作人工智能代理系统
- 实施复杂、有状态的人工智能工作流程
- 开发人工智能驱动的模拟和游戏
草垛
用于构建生产就绪的 LLM 应用程序的开源框架。
主要特点：
- 具有灵活管道的可组合人工智能系统
- 多模态人工智能支持（文本、图像、音频）
- 生产就绪，具有可序列化的管道和监控
主要用例：
- 构建 RAG 管道和搜索系统
- 开发对话式人工智能和聊天机器人
- 内容生成和摘要
- 创建具有复杂工作流程的代理管道
骆驼指数
用于构建 LLM 支持的应用程序的数据框架。
主要特点：
- 高级数据摄取和索引
- 查询处理和响应合成
- 支持各种数据连接器
- 可定制的检索和排名算法
主要用例：
- 创建知识库和问答系统
- 在大型数据集上实现语义搜索
- 构建情境感知人工智能助手
DSPy
通过声明性和可优化的语言模型程序解决人工智能任务的框架。
主要特点：
- LLM交互的声明式编程模型
- LLM提示和参数自动优化
- 用于 LLM 输入/输出的基于签名的类型系统
- 用于自动提示改进的提词器（现在是优化器）
主要用例：
- 开发强大且优化的 NLP 管道
- 创建自我改进的人工智能系统
- 与法学硕士一起实施复杂的推理任务
拉加斯
检索增强生成（RAG）系统的评估框架。
主要特点：
- 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 bei RAG-Pipelines
- Vergleich verschiedener RAG-Implementierungen
LiteLLM
Eine einheitliche Schnittstelle für mehrere LLM-Anbieter.
Hauptmerkmale:
- Standardisierte API für 100 LLM-Modelle
- Automatischer 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!
以上是用于构建生成式人工智能应用程序的开源框架的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
