LLMWare.ai
LLMWare.ai adalah kerangka kerja AI open-source yang menyediakan solusi end-to-end untuk membangun aplikasi LLM tingkat perusahaan, dengan fitur model bahasa kecil khusus dan kemampuan RAG yang dirancang khusus untuk industri yang intensif secara finansial, hukum, dan regulasi di lingkungan cloud pribadi.
https://llmware.ai/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Nov 9, 2024
Apa itu LLMWare.ai
LLMWare.ai, yang dikembangkan oleh AI Bloks, adalah platform pengembangan AI yang komprehensif yang menggabungkan middleware, perangkat lunak, dan model bahasa khusus untuk memenuhi kebutuhan kompleks aplikasi AI perusahaan. Ini menawarkan kerangka kerja terpadu untuk membangun aplikasi berbasis LLM dengan fokus pada Generasi Augmented Retrieval (RAG) dan alur kerja AI Agent. Platform ini mencakup lebih dari 50 model pra-bangun yang tersedia di Hugging Face, yang secara khusus disesuaikan untuk kasus penggunaan perusahaan di industri yang sensitif terhadap data seperti layanan keuangan, hukum, dan sektor kepatuhan.
Fitur Utama LLMWare.ai
LLMWare.ai adalah kerangka kerja AI sumber terbuka yang menyediakan solusi end-to-end untuk membangun aplikasi LLM tingkat perusahaan, yang mengkhususkan diri dalam model bahasa kecil dan khusus yang dirancang untuk penerapan cloud pribadi. Ini menawarkan alat komprehensif untuk Generasi Augmented Retrieval (RAG), alur kerja Agen AI, dan integrasi yang mulus dengan berbagai basis data vektor, sambil fokus pada melayani industri yang sensitif terhadap data dan sangat diatur dengan implementasi AI yang aman dan efisien.
Kerangka RAG Terintegrasi: Menyediakan kerangka kerja yang terpadu dan koheren untuk membangun aplikasi LLM berbasis pengetahuan tingkat perusahaan dengan kemampuan pemrosesan dokumen, pemecahan teks, dan penyematan yang terintegrasi
Model Bahasa Kecil Khusus: Menawarkan lebih dari 60 model bahasa kecil khusus yang sudah dibangun sebelumnya tersedia di Hugging Face, dioptimalkan untuk kasus penggunaan industri tertentu dan mampu dijalankan di CPU standar
Integrasi Basis Data Vektor: Mendukung beberapa basis data vektor termasuk FAISS, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Redis, dan lainnya untuk kemampuan penyematan tingkat produksi
Fitur Keamanan Perusahaan: Fitur keamanan bawaan termasuk pemeriksaan fakta, sitasi sumber, pengaman terhadap halusinasi, dan auditabilitas untuk kepatuhan perusahaan
Kasus Penggunaan LLMWare.ai
Kepatuhan Layanan Keuangan: Pemrosesan dan analisis otomatis dokumen keuangan dengan kepatuhan regulasi dan langkah-langkah keamanan yang diterapkan
Analisis Dokumen Hukum: Analisis kontrak dan pemrosesan dokumen hukum menggunakan model khusus untuk ekstraksi informasi yang akurat dan ringkasan
Manajemen Pengetahuan Perusahaan: Membangun basis pengetahuan internal dan sistem tanya jawab menggunakan penerapan model pribadi dengan akses aman ke data organisasi
Alur Kerja Agen Multi-Langkah: Automasi proses bisnis kompleks menggunakan agen AI dengan kemampuan pemanggilan fungsi khusus dan keluaran terstruktur
Kelebihan
Mudah digunakan dan diterapkan ('implementasi RAG yang sangat sederhana')
Bisa dijalankan di CPU konsumen standar tanpa memerlukan perangkat keras khusus
Fokus yang kuat pada privasi dan keamanan untuk penggunaan perusahaan
Kemampuan integrasi yang komprehensif dengan sistem perusahaan yang ada
Kekurangan
Terbatas pada model bahasa yang lebih kecil dibandingkan dengan alternatif berskala besar
Membutuhkan keahlian teknis untuk kustomisasi dan penerapan yang optimal
Cara Menggunakan LLMWare.ai
Instalasi: Instal LLMWare menggunakan pip: 'pip install llmware' untuk instalasi minimal atau 'pip install llmware[full]' untuk instalasi penuh dengan pustaka yang umum digunakan
Buat Perpustakaan: Buat perpustakaan baru untuk berfungsi sebagai wadah basis pengetahuan Anda menggunakan: lib = Library().create_new_library('my_library')
Tambahkan Dokumen: Tambahkan dokumen Anda (PDF, PPTX, DOCX, XLSX, TXT, dll.) ke perpustakaan untuk pemrosesan dan pemecahan teks. Perpustakaan akan mengatur dan mengindeks koleksi pengetahuan Anda
Pilih Model: Pilih dari model khusus LLMWare seperti BLING, SLIM, DRAGON, atau Industry-BERT dari Hugging Face, atau bawa model Anda sendiri. Model berkisar dari 1-7B parameter dan dioptimalkan untuk penggunaan CPU
Siapkan Basis Data Vektor: Pilih dan konfigurasikan basis data vektor pilihan Anda dari opsi yang didukung termasuk FAISS, Milvus, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Qdrant, Redis, Neo4j, LanceDB, atau Chroma
Bangun RAG Pipeline: Gunakan modul Query untuk pengambilan dan kelas Prompt untuk inferensi model. Gabungkan dengan basis pengetahuan Anda untuk alur kerja RAG
Konfigurasi Alur Kerja Agen: Untuk aplikasi yang lebih kompleks, siapkan alur kerja agen multi-model menggunakan model SLIM untuk pemanggilan fungsi dan keluaran terstruktur
Jalankan Inferensi: Eksekusi aplikasi LLM Anda baik melalui pemanggilan model langsung atau dengan menyiapkan server inferensi menggunakan kelas LLMWareInferenceServer dengan Flask
Jelajahi Contoh: Periksa file contoh yang luas di repositori GitHub yang mencakup pemrosesan, embedding, tabel kustom, inferensi model, dan alur kerja agen untuk mempelajari lebih lanjut tentang fitur-fitur canggih
Dapatkan Dukungan: Bergabunglah dengan komunitas LLMWare melalui Diskusi GitHub, saluran Discord, atau tonton video tutorial di saluran YouTube mereka untuk panduan tambahan
FAQ LLMWare.ai
LLMWare.ai adalah platform AI sumber terbuka yang menyediakan kerangka pengembangan berbasis LLM kelas perusahaan, alat, dan model yang telah disesuaikan khusus untuk industri yang intensif dalam keuangan, hukum, kepatuhan, dan regulasi di lingkungan cloud pribadi.
Analitik Situs Web LLMWare.ai
Lalu Lintas & Peringkat LLMWare.ai
1.3K
Kunjungan Bulanan
#9710823
Peringkat Global
-
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Sep 2024-Nov 2024
Wawasan Pengguna LLMWare.ai
00:00:10
Rata-rata Durasi Kunjungan
1.63
Halaman Per Kunjungan
62.13%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas LLMWare.ai
JP: 50%
IN: 40.98%
GB: 9.01%
Others: 0%