LLMWare.ai
LLMWare.ai é um framework de IA de código aberto que fornece uma solução de ponta a ponta para construir aplicações LLM de nível empresarial, apresentando modelos de linguagem pequenos especializados e capacidades RAG projetadas especificamente para indústrias financeiras, jurídicas e intensivas em regulamentação em ambientes de nuvem privada.
https://llmware.ai/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Nov 9, 2024
O que é LLMWare.ai
LLMWare.ai, desenvolvido pela AI Bloks, é uma plataforma abrangente de desenvolvimento de IA que combina middleware, software e modelos de linguagem especializados para atender às complexas necessidades de aplicações de IA empresarial. Ele oferece um framework unificado para construir aplicações baseadas em LLM com foco em Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e fluxos de trabalho de Agentes de IA. A plataforma inclui mais de 50 modelos pré-construídos disponíveis no Hugging Face, especificamente adaptados para casos de uso empresarial em indústrias sensíveis a dados, como serviços financeiros, jurídicos e setores de conformidade.
Principais Recursos do LLMWare.ai
LLMWare.ai é uma estrutura de IA de código aberto que fornece uma solução de ponta a ponta para construir aplicações LLM de nível empresarial, especializando-se em pequenos modelos de linguagem especializados projetados para implantação em nuvem privada. Oferece ferramentas abrangentes para Geração Aumentada por Recuperação (RAG), fluxos de trabalho de Agentes de IA e integração perfeita com vários bancos de dados vetoriais, enquanto se concentra em atender indústrias sensíveis a dados e altamente regulamentadas com implementações de IA seguras e eficientes.
Framework RAG Integrado: Fornece um framework unificado e coerente para construir aplicações LLM empresariais baseadas em conhecimento com parsing de documentos embutido, divisão de texto e capacidades de incorporação
Modelos de Linguagem Pequenos Especializados: Oferece mais de 60 modelos de linguagem pequenos especializados pré-construídos disponíveis no Hugging Face, otimizados para casos de uso específicos da indústria e capazes de rodar em CPUs padrão
Integração com Banco de Dados Vetoriais: Suporta múltiplos bancos de dados vetoriais, incluindo FAISS, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Redis e outros para capacidades de incorporação de nível de produção
Recursos de Segurança Empresarial: Recursos de segurança embutidos, incluindo verificação de fatos, citação de fontes, barreiras contra alucinações e auditabilidade para conformidade empresarial
Casos de Uso do LLMWare.ai
Conformidade em Serviços Financeiros: Processamento e análise automatizados de documentos financeiros com conformidade regulatória e medidas de segurança em vigor
Análise de Documentos Legais: Análise de contratos e processamento de documentos legais usando modelos especializados para extração precisa de informações e sumarização
Gestão de Conhecimento Empresarial: Construção de bases de conhecimento internas e sistemas de perguntas e respostas usando implantação privada de modelos com acesso seguro a dados organizacionais
Fluxos de Trabalho de Agentes em Múltiplas Etapas: Automação de processos de negócios complexos usando agentes de IA com capacidades especializadas de chamada de função e saídas estruturadas
Vantagens
Fácil de usar e implementar ('implementação RAG extremamente simples')
Funciona em CPUs de consumo padrão sem exigir hardware especializado
Forte foco em privacidade e segurança para uso empresarial
Capacidades de integração abrangentes com sistemas empresariais existentes
Desvantagens
Limitado a modelos de linguagem menores em comparação com alternativas de grande escala
Requer expertise técnica para personalização e implantação ideais
Como Usar o LLMWare.ai
Instalação: Instale o LLMWare usando pip: 'pip install llmware' para instalação mínima ou 'pip install llmware[full]' para instalação completa com bibliotecas comumente usadas
Criar Biblioteca: Crie uma nova biblioteca para servir como seu contêiner de base de conhecimento usando: lib = Library().create_new_library('my_library')
Adicionar Documentos: Adicione seus documentos (PDF, PPTX, DOCX, XLSX, TXT, etc.) à biblioteca para análise e divisão de texto. A biblioteca organizará e indexará sua coleção de conhecimento
Escolher Modelo: Selecione entre os modelos especializados do LLMWare, como BLING, SLIM, DRAGON ou Industry-BERT do Hugging Face, ou traga seus próprios modelos. Os modelos variam de 1 a 7B parâmetros e são otimizados para uso em CPU
Configurar Banco de Dados Vetorial: Escolha e configure seu banco de dados vetorial preferido entre as opções suportadas, incluindo FAISS, Milvus, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Qdrant, Redis, Neo4j, LanceDB ou Chroma
Construir Pipeline RAG: Use o módulo Query para recuperação e a classe Prompt para inferência do modelo. Combine com sua base de conhecimento para fluxos de trabalho RAG
Configurar Fluxos de Trabalho de Agentes: Para aplicações mais complexas, configure fluxos de trabalho de agentes multi-modelo usando modelos SLIM para chamadas de função e saídas estruturadas
Executar Inferência: Execute sua aplicação LLM seja através de chamadas diretas de modelo ou configurando um servidor de inferência usando a classe LLMWareInferenceServer com Flask
Explorar Exemplos: Confira os extensos arquivos de exemplo no repositório do GitHub cobrindo análise, incorporação, tabelas personalizadas, inferência de modelo e fluxos de trabalho de agentes para aprender mais sobre recursos avançados
Obter Suporte: Junte-se à comunidade LLMWare através das Discussões do GitHub, canal do Discord ou assista a vídeos tutoriais em seu canal do YouTube para orientação adicional
Perguntas Frequentes do LLMWare.ai
LLMWare.ai é uma plataforma de IA de código aberto que fornece uma estrutura de desenvolvimento baseada em LLM de nível empresarial, ferramentas e modelos ajustados especificamente projetados para indústrias financeiras, legais, de conformidade e regulatórias em ambientes de nuvem privada.
Análises do Site LLMWare.ai
Tráfego e Classificações do LLMWare.ai
1.3K
Visitas Mensais
#9710823
Classificação Global
-
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Sep 2024-Nov 2024
Insights dos Usuários do LLMWare.ai
00:00:10
Duração Média da Visita
1.63
Páginas por Visita
62.13%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do LLMWare.ai
JP: 50%
IN: 40.98%
GB: 9.01%
Others: 0%
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