LLMWare.ai Anleitung
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.
Mehr anzeigenWie 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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