LLMWare.ai
LLMWare.aiは、プライベートクラウド環境における金融、法律、規制集中的な業界向けに特別に設計された専門の小型言語モデルとRAG機能を備えた、エンタープライズグレードのLLMアプリケーションを構築するためのエンドツーエンドソリューションを提供するオープンソースのAIフレームワークです
https://llmware.ai/?utm_source=aipure
製品情報
更新日:2024年11月09日
LLMWare.aiとは
AI Bloksによって開発されたLLMWare.aiは、ミドルウェア、ソフトウェア、および専門の言語モデルを組み合わせて、企業のAIアプリケーションの複雑なニーズに対応する包括的なAI開発プラットフォームです。これは、Retrieval Augmented Generation (RAG)およびAIエージェントワークフローに焦点を当てたLLMベースのアプリケーションを構築するための統一フレームワークを提供します。プラットフォームには、金融サービス、法律、コンプライアンス分野などのデータに敏感な業界向けに特別に調整された50以上のプリビルドモデルがHugging Faceで利用可能です。
LLMWare.aiの主な機能
LLMWare.aiは、プライベートクラウド展開向けに設計された小規模で専門的な言語モデルに特化した、エンタープライズグレードのLLMアプリケーションを構築するためのエンドツーエンドソリューションを提供するオープンソースのAIフレームワークです。データに敏感で高度に規制された業界に対して、安全で効率的なAI実装を提供しながら、Retrieval Augmented Generation（RAG）、AIエージェントワークフロー、およびさまざまなベクターデータベースとのシームレスな統合のための包括的なツールを提供します。
統合RAGフレームワーク: 文書解析、テキストチャンク化、埋め込み機能を内蔵した、ナレッジベースのエンタープライズLLMアプリケーションを構築するための統一された一貫したフレームワークを提供
専門的な小規模言語モデル: 特定の業界のユースケースに最適化され、標準CPUで動作可能な60以上の事前構築された専門的な小規模言語モデルをHugging Faceで提供
ベクターデータベース統合: FAISS、MongoDB Atlas、Pinecone、Postgres、Redisなど、プロダクショングレードの埋め込み機能を持つ複数のベクターデータベースをサポート
エンタープライズセキュリティ機能: ファクトチェック、ソース引用、幻覚に対するガードレール、エンタープライズコンプライアンスのための監査可能性を含む内蔵のセキュリティ機能
LLMWare.aiのユースケース
金融サービスコンプライアンス: 規制遵守とセキュリティ対策を講じた金融文書の自動処理と分析
法的文書分析: 正確な情報抽出と要約のための専門モデルを使用した契約分析と法的文書処理
エンタープライズナレッジマネジメント: 組織データへの安全なアクセスを持つモデルのプライベート展開を使用して、内部ナレッジベースと質問応答システムを構築
マルチステップエージェントワークフロー: 専門的な関数呼び出し機能と構造化された出力を持つAIエージェントを使用して、複雑なビジネスプロセスを自動化
メリット
使いやすく、実装が簡単（'非常にシンプル'なRAG実装）
専門的なハードウェアを必要とせず、標準の消費者向けCPUで動作
エンタープライズ利用のためのプライバシーとセキュリティに強く焦点を当てる
既存のエンタープライズシステムとの包括的な統合機能
デメリット
大規模な代替手段と比較して小規模な言語モデルに制限される
最適なカスタマイズと展開には技術的専門知識が必要
LLMWare.aiの使い方
インストール: 最小インストールの場合は 'pip install llmware' を使用してLLMWareをインストールするか、一般的に使用されるライブラリを含む完全インストールの場合は 'pip install llmware[full]' を使用します
ライブラリの作成: 知識ベースコンテナとして機能する新しいライブラリを作成するには、lib = Library().create_new_library('my_library') を使用します
ドキュメントの追加: ライブラリにドキュメント（PDF、PPTX、DOCX、XLSX、TXTなど）を追加して解析とテキストチャンク化を行います。ライブラリは知識コレクションを整理し、インデックス化します
モデルの選択: Hugging FaceからのBLING、SLIM、DRAGON、またはIndustry-BERTのようなLLMWareの専門モデルから選択するか、自分のモデルを持ち込むことができます。モデルは1-7Bパラメータの範囲で、CPU使用に最適化されています
ベクターデータベースの設定: FAISS、Milvus、MongoDB Atlas、Pinecone、Postgres、Qdrant、Redis、Neo4j、LanceDB、またはChromaを含むサポートされているオプションから好みのベクターデータベースを選択し、構成します
RAGパイプラインの構築: クエリモジュールを使用して取得を行い、プロンプトクラスを使用してモデル推論を行います。RAGワークフローのために知識ベースと組み合わせます
エージェントワークフローの設定: より複雑なアプリケーションのために、機能呼び出しと構造化された出力のためにSLIMモデルを使用してマルチモデルエージェントワークフローを設定します
推論の実行: 直接モデル呼び出しを通じて、またはFlaskを使用してLLMWareInferenceServerクラスを使用して推論サーバーを設定することで、LLMアプリケーションを実行します
例の探索: 解析、埋め込み、カスタムテーブル、モデル推論、エージェントワークフローをカバーするGitHubリポジトリの広範な例ファイルをチェックして、より高度な機能を学びます
サポートを受ける: GitHub Discussions、Discordチャンネルを通じてLLMWareコミュニティに参加するか、YouTubeチャンネルでチュートリアル動画を視聴して追加のガイダンスを受けます
LLMWare.aiのよくある質問
LLMWare.aiは、プライベートクラウド環境において、金融、法務、コンプライアンス、規制集約型産業向けに特別に設計されたエンタープライズグレードのLLMベースの開発フレームワーク、ツール、およびファインチューニングされたモデルを提供するオープンソースのAIプラットフォームです。
LLMWare.aiウェブサイトの分析
LLMWare.aiのトラフィック＆ランキング
1.3K
月間訪問数
#9710823
グローバルランク
-
カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Sep 2024-Nov 2024
LLMWare.aiユーザーインサイト
00:00:10
平均訪問時間
1.63
訪問あたりのページ数
62.13%
ユーザーバウンス率
LLMWare.aiの主要地域
JP: 50%
IN: 40.98%
GB: 9.01%
Others: 0%
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