LLMWare.ai
LLMWare.ai ist ein Open-Source-AI-Framework, das eine End-to-End-Lösung zum Erstellen von LLM-Anwendungen auf Unternehmensniveau bietet, mit spezialisierten kleinen Sprachmodellen und RAG-Funktionen, die speziell für Finanz-, Rechts- und regulierungsintensive Branchen in privaten Cloud-Umgebungen entwickelt wurden.
https://llmware.ai/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Nov 9, 2024
Was ist LLMWare.ai
LLMWare.ai, entwickelt von AI Bloks, ist eine umfassende AI-Entwicklungsplattform, die Middleware, Software und spezialisierte Sprachmodelle kombiniert, um die komplexen Bedürfnisse von Unternehmens-AI-Anwendungen zu erfüllen. Es bietet ein einheitliches Framework zum Erstellen von LLM-basierten Anwendungen mit einem Fokus auf Retrieval Augmented Generation (RAG) und AI-Agenten-Workflows. Die Plattform umfasst über 50 vorgefertigte Modelle, die auf Hugging Face verfügbar sind und speziell für Anwendungsfälle in datensensiblen Branchen wie Finanzdienstleistungen, Recht und Compliance-Sektoren zugeschnitten sind.
Hauptfunktionen von LLMWare.ai
LLMWare.ai ist ein Open-Source-AI-Framework, das eine End-to-End-Lösung für den Aufbau von unternehmensgerechten LLM-Anwendungen bietet, spezialisiert auf kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die für die Bereitstellung in privaten Clouds entwickelt wurden. Es bietet umfassende Werkzeuge für Retrieval Augmented Generation (RAG), AI-Agenten-Workflows und nahtlose Integration mit verschiedenen Vektordatenbanken, während es sich auf die Bedienung datensensitiver, hochregulierter Branchen mit sicheren und effizienten AI-Implementierungen konzentriert.
Integriertes RAG-Framework: Bietet ein einheitliches, kohärentes Framework zum Aufbau wissensbasierter Unternehmens-LLM-Anwendungen mit integriertem Dokumentenparsing, Textchunking und Einbettungsfunktionen
Spezialisierte kleine Sprachmodelle: Bietet über 60 vorgefertigte spezialisierte kleine Sprachmodelle, die auf Hugging Face verfügbar sind, optimiert für spezifische Branchenanwendungsfälle und in der Lage, auf Standard-CPUs zu laufen
Integration von Vektordatenbanken: Unterstützt mehrere Vektordatenbanken, einschließlich FAISS, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Redis und anderer für produktionsgerechte Einbettungsfunktionen
Sicherheitsfunktionen für Unternehmen: Integrierte Sicherheitsfunktionen, einschließlich Faktenprüfung, Quellenangabe, Schutzmaßnahmen gegen Halluzinationen und Auditierbarkeit für die Unternehmens-Compliance
Anwendungsfälle von LLMWare.ai
Compliance im Finanzdienstleistungssektor: Automatisierte Verarbeitung und Analyse von Finanzdokumenten mit regulatorischer Compliance und Sicherheitsmaßnahmen
Analyse juristischer Dokumente: Vertragsanalyse und Verarbeitung juristischer Dokumente unter Verwendung spezialisierter Modelle zur genauen Informationsgewinnung und Zusammenfassung
Wissensmanagement im Unternehmen: Aufbau interner Wissensdatenbanken und Frage-Antwort-Systeme unter Verwendung der privaten Bereitstellung von Modellen mit sicherem Zugriff auf Unternehmensdaten
Mehrstufige Agenten-Workflows: Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse unter Verwendung von AI-Agenten mit spezialisierten Funktionsaufrufmöglichkeiten und strukturierten Ausgaben
Vorteile
Einfach zu bedienen und zu implementieren ('totale einfache' RAG-Implementierung)
Läuft auf Standard-Consumer-CPUs, ohne spezialisierte Hardware zu benötigen
Starker Fokus auf Datenschutz und Sicherheit für den Unternehmenseinsatz
Umfassende Integrationsmöglichkeiten mit bestehenden Unternehmenssystemen
Nachteile
Begrenzt auf kleinere Sprachmodelle im Vergleich zu großangelegten Alternativen
Erfordert technisches Fachwissen für optimale Anpassung und Bereitstellung
Wie verwendet man LLMWare.ai
Installation: Installieren Sie LLMWare mit pip: 'pip install llmware' für eine minimale Installation oder 'pip install llmware[full]' für eine vollständige Installation mit häufig verwendeten Bibliotheken
Bibliothek erstellen: Erstellen Sie eine neue Bibliothek, die als Container für Ihre Wissensbasis dient, mit: lib = Library().create_new_library('my_library')
Dokumente hinzufügen: Fügen Sie Ihre Dokumente (PDF, PPTX, DOCX, XLSX, TXT usw.) zur Bibliothek hinzu, um sie zu parsen und in Textabschnitte zu unterteilen. Die Bibliothek organisiert und indiziert Ihre Wissenssammlung
Modell auswählen: Wählen Sie aus den spezialisierten Modellen von LLMWare wie BLING, SLIM, DRAGON oder Industry-BERT von Hugging Face oder bringen Sie Ihre eigenen Modelle mit. Die Modelle reichen von 1-7B Parametern und sind für die CPU-Nutzung optimiert
Vektordatenbank einrichten: Wählen und konfigurieren Sie Ihre bevorzugte Vektordatenbank aus den unterstützten Optionen, einschließlich FAISS, Milvus, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Qdrant, Redis, Neo4j, LanceDB oder Chroma
RAG-Pipeline erstellen: Verwenden Sie das Abfrage-Modul für die Abfrage und die Prompt-Klasse für die Modellerkennung. Kombinieren Sie es mit Ihrer Wissensbasis für RAG-Workflows
Agenten-Workflows konfigurieren: Für komplexere Anwendungen richten Sie Multi-Modell-Agenten-Workflows ein, indem Sie SLIM-Modelle für Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben verwenden
Inference ausführen: Führen Sie Ihre LLM-Anwendung entweder durch direkte Modellaufrufe oder durch Einrichten eines Inferenzservers mit der LLMWareInferenceServer-Klasse mit Flask aus
Beispiele erkunden: Sehen Sie sich die umfangreichen Beispieldateien im GitHub-Repository an, die das Parsen, Einbetten, benutzerdefinierte Tabellen, Modellerkennung und Agenten-Workflows abdecken, um mehr über fortgeschrittene Funktionen zu erfahren
Unterstützung erhalten: Treten Sie der LLMWare-Community über GitHub-Diskussionen, den Discord-Kanal bei oder sehen Sie sich Tutorial-Videos auf ihrem YouTube-Kanal für zusätzliche Unterstützung an
LLMWare.ai FAQs
LLMWare.ai ist eine Open-Source-AI-Plattform, die ein unternehmensgerechtes LLM-basiertes Entwicklungsframework, Werkzeuge und fein abgestimmte Modelle bietet, die speziell für finanzielle, rechtliche, Compliance- und regulierungsintensive Branchen in privaten Cloud-Umgebungen entwickelt wurden.
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