LLMWare.ai
LLMWare.ai est un cadre AI open-source qui fournit une solution de bout en bout pour la construction d'applications LLM de niveau entreprise, avec des modèles de langage spécialisés et des capacités RAG conçues spécifiquement pour les industries financières, juridiques et réglementaires dans des environnements de cloud privé.
https://llmware.ai/?utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Nov 9, 2024
Qu'est-ce que LLMWare.ai
LLMWare.ai, développé par AI Bloks, est une plateforme de développement AI complète qui combine middleware, logiciels et modèles de langage spécialisés pour répondre aux besoins complexes des applications AI d'entreprise. Il offre un cadre unifié pour construire des applications basées sur LLM avec un accent sur la génération augmentée par récupération (RAG) et les flux de travail d'agent AI. La plateforme comprend plus de 50 modèles préconstruits disponibles sur Hugging Face, spécifiquement adaptés aux cas d'utilisation des entreprises dans des secteurs sensibles aux données tels que les services financiers, le juridique et la conformité.
Caractéristiques principales de LLMWare.ai
LLMWare.ai est un cadre d'IA open-source qui fournit une solution de bout en bout pour la création d'applications LLM de niveau entreprise, spécialisée dans les petits modèles de langage spécialisés conçus pour le déploiement dans le cloud privé. Il offre des outils complets pour la génération augmentée par récupération (RAG), les flux de travail d'agents IA, et une intégration transparente avec diverses bases de données vectorielles, tout en se concentrant sur le service des industries sensibles aux données et hautement réglementées avec des mises en œuvre d'IA sécurisées et efficaces.
Cadre RAG intégré: Fournit un cadre unifié et cohérent pour la création d'applications LLM d'entreprise basées sur la connaissance avec des capacités intégrées de parsing de documents, de découpage de texte et d'incorporation
Modèles de langage spécialisés et petits: Propose plus de 60 modèles de langage spécialisés préconstruits disponibles sur Hugging Face, optimisés pour des cas d'utilisation spécifiques à l'industrie et capables de fonctionner sur des CPU standard
Intégration de bases de données vectorielles: Prend en charge plusieurs bases de données vectorielles, y compris FAISS, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Redis, et d'autres pour des capacités d'incorporation de niveau production
Fonctionnalités de sécurité d'entreprise: Fonctionnalités de sécurité intégrées, y compris la vérification des faits, la citation des sources, des garde-fous contre les hallucinations, et l'auditabilité pour la conformité d'entreprise
Cas d'utilisation de LLMWare.ai
Conformité des services financiers: Traitement et analyse automatisés des documents financiers avec conformité réglementaire et mesures de sécurité en place
Analyse de documents juridiques: Analyse de contrats et traitement de documents juridiques utilisant des modèles spécialisés pour une extraction d'informations précise et une synthèse
Gestion des connaissances d'entreprise: Création de bases de connaissances internes et de systèmes de questions-réponses utilisant le déploiement privé de modèles avec un accès sécurisé aux données organisationnelles
Flux de travail d'agents multi-étapes: Automatisation de processus commerciaux complexes utilisant des agents IA avec des capacités d'appel de fonctions spécialisées et des sorties structurées
Avantages
Facile à utiliser et à mettre en œuvre ('très simple' mise en œuvre RAG)
Fonctionne sur des CPU de consommation standard sans nécessiter de matériel spécialisé
Forte concentration sur la confidentialité et la sécurité pour un usage d'entreprise
Capacités d'intégration complètes avec les systèmes d'entreprise existants
Inconvénients
Limité aux petits modèles de langage par rapport aux alternatives à grande échelle
Nécessite une expertise technique pour une personnalisation et un déploiement optimaux
Comment utiliser LLMWare.ai
Installation: Installez LLMWare en utilisant pip : 'pip install llmware' pour une installation minimale ou 'pip install llmware[full]' pour une installation complète avec les bibliothèques couramment utilisées
Créer une bibliothèque: Créez une nouvelle bibliothèque pour servir de conteneur de votre base de connaissances en utilisant : lib = Library().create_new_library('ma_bibliothèque')
Ajouter des documents: Ajoutez vos documents (PDF, PPTX, DOCX, XLSX, TXT, etc.) à la bibliothèque pour le parsing et le découpage de texte. La bibliothèque organisera et indexera votre collection de connaissances
Choisir un modèle: Sélectionnez parmi les modèles spécialisés de LLMWare comme BLING, SLIM, DRAGON ou Industry-BERT de Hugging Face, ou apportez vos propres modèles. Les modèles varient de 1 à 7 milliards de paramètres et sont optimisés pour une utilisation sur CPU
Configurer la base de données vectorielle: Choisissez et configurez votre base de données vectorielle préférée parmi les options prises en charge, y compris FAISS, Milvus, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Qdrant, Redis, Neo4j, LanceDB ou Chroma
Construire le pipeline RAG: Utilisez le module Query pour la récupération et la classe Prompt pour l'inférence du modèle. Combinez avec votre base de connaissances pour les flux de travail RAG
Configurer les flux de travail d'agent: Pour des applications plus complexes, configurez des flux de travail d'agent multi-modèles en utilisant des modèles SLIM pour les appels de fonction et les sorties structurées
Exécuter l'inférence: Exécutez votre application LLM soit par des appels directs de modèle, soit en configurant un serveur d'inférence en utilisant la classe LLMWareInferenceServer avec Flask
Explorer les exemples: Consultez les fichiers d'exemple étendus dans le dépôt GitHub couvrant le parsing, l'incorporation, les tables personnalisées, l'inférence de modèle et les flux de travail d'agent pour en savoir plus sur les fonctionnalités avancées
Obtenir de l'aide: Rejoignez la communauté LLMWare via les discussions GitHub, le canal Discord, ou regardez des vidéos tutoriels sur leur chaîne YouTube pour des conseils supplémentaires
FAQ de LLMWare.ai
LLMWare.ai est une plateforme IA open-source qui fournit un cadre de développement basé sur LLM de niveau entreprise, des outils et des modèles finement ajustés spécifiquement conçus pour les industries financières, juridiques, de conformité et réglementaires dans des environnements de cloud privé.
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