LLMWare.ai
LLMWare.ai는 기업 수준의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 오픈 소스 AI 프레임워크로, 개인 클라우드 환경에서 금융, 법률 및 규제 집약 산업을 위해 특별히 설계된 전문화된 소형 언어 모델과 RAG 기능을 특징으로 합니다.
https://llmware.ai/?utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Nov 9, 2024
LLMWare.ai이란?
AI Bloks에서 개발한 LLMWare.ai는 미들웨어, 소프트웨어 및 전문 언어 모델을 결합하여 기업 AI 애플리케이션의 복잡한 요구를 해결하는 종합 AI 개발 플랫폼입니다. 이는 Retrieval Augmented Generation (RAG) 및 AI 에이전트 워크플로우에 중점을 두고 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 통합 프레임워크를 제공합니다. 이 플랫폼은 금융 서비스, 법률 및 규정 준수 분야와 같은 데이터 민감 산업의 기업 사용 사례에 맞게 특별히 조정된 50개 이상의 사전 구축된 모델을 Hugging Face에서 제공합니다.
LLMWare.ai의 주요 기능
LLMWare.ai는 엔터프라이즈급 LLM 애플리케이션 구축을 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 오픈 소스 AI 프레임워크로, 개인 클라우드 배포를 위해 설계된 작고 전문화된 언어 모델에 특화되어 있습니다. 데이터 민감성이 높고 규제가 엄격한 산업에 안전하고 효율적인 AI 구현을 제공하는 데 중점을 두면서, Retrieval Augmented Generation (RAG), AI 에이전트 워크플로우 및 다양한 벡터 데이터베이스와의 원활한 통합을 위한 포괄적인 도구를 제공합니다.
통합 RAG 프레임워크: 내장된 문서 파싱, 텍스트 청킹 및 임베딩 기능을 갖춘 지식 기반 엔터프라이즈 LLM 애플리케이션 구축을 위한 통합되고 일관된 프레임워크 제공
전문화된 소형 언어 모델: 특정 산업 사용 사례에 최적화되어 표준 CPU에서 실행할 수 있는 60개 이상의 사전 구축된 전문화된 소형 언어 모델 제공
벡터 데이터베이스 통합: 생산급 임베딩 기능을 위한 FAISS, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Redis 등 여러 벡터 데이터베이스 지원
기업 보안 기능: 기업 준수를 위한 사실 확인, 출처 인용, 환각에 대한 가드레일 및 감사 가능성을 포함한 내장 보안 기능
LLMWare.ai의 사용 사례
금융 서비스 준수: 규제 준수 및 보안 조치를 갖춘 금융 문서의 자동 처리 및 분석
법률 문서 분석: 정확한 정보 추출 및 요약을 위한 전문화된 모델을 사용한 계약 분석 및 법률 문서 처리
기업 지식 관리: 조직 데이터에 대한 안전한 접근을 통해 모델의 개인 배포를 사용하여 내부 지식 기반 및 질문-답변 시스템 구축
다단계 에이전트 워크플로우: 전문화된 기능 호출 능력과 구조화된 출력을 가진 AI 에이전트를 사용한 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화
장점
사용 및 구현이 용이함 ('매우 간단한' RAG 구현)
전문 하드웨어 없이 표준 소비자 CPU에서 실행됨
기업 사용을 위한 개인 정보 보호 및 보안에 강한 집중
기존 기업 시스템과의 포괄적인 통합 기능
단점
대규모 대안에 비해 작은 언어 모델로 제한됨
최적의 사용자 정의 및 배포를 위해 기술 전문 지식이 필요함
LLMWare.ai 사용 방법
설치: 최소 설치를 위해 'pip install llmware'를 사용하여 LLMWare를 설치하거나 일반적으로 사용되는 라이브러리와 함께 전체 설치를 위해 'pip install llmware[full]'를 사용하십시오.
라이브러리 생성: 지식 기반 컨테이너로 사용할 새 라이브러리를 생성하려면: lib = Library().create_new_library('my_library')를 사용하십시오.
문서 추가: 파싱 및 텍스트 청크 처리를 위해 라이브러리에 문서(PDF, PPTX, DOCX, XLSX, TXT 등)를 추가하십시오. 라이브러리는 귀하의 지식 컬렉션을 조직하고 색인화합니다.
모델 선택: Hugging Face의 BLING, SLIM, DRAGON 또는 Industry-BERT와 같은 LLMWare의 전문 모델 중에서 선택하거나 자체 모델을 가져오십시오. 모델은 1-7B 매개변수 범위이며 CPU 사용에 최적화되어 있습니다.
벡터 데이터베이스 설정: FAISS, Milvus, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Qdrant, Redis, Neo4j, LanceDB 또는 Chroma와 같은 지원되는 옵션 중에서 선호하는 벡터 데이터베이스를 선택하고 구성하십시오.
RAG 파이프라인 구축: 검색을 위한 Query 모듈과 모델 추론을 위한 Prompt 클래스를 사용하십시오. RAG 워크플로우를 위해 귀하의 지식 기반과 결합하십시오.
에이전트 워크플로우 구성: 더 복잡한 애플리케이션의 경우 SLIM 모델을 사용하여 기능 호출 및 구조화된 출력을 위한 다중 모델 에이전트 워크플로우를 설정하십시오.
추론 실행: 직접 모델 호출을 통해 또는 Flask와 함께 LLMWareInferenceServer 클래스를 사용하여 추론 서버를 설정하여 LLM 애플리케이션을 실행하십시오.
예제 탐색: 파싱, 임베딩, 사용자 지정 테이블, 모델 추론 및 에이전트 워크플로우를 다루는 GitHub 리포지토리의 광범위한 예제 파일을 확인하여 더 고급 기능을 배우십시오.
지원 받기: 추가 지침을 위해 GitHub Discussions, Discord 채널을 통해 LLMWare 커뮤니티에 참여하거나 YouTube 채널에서 튜토리얼 비디오를 시청하십시오.
LLMWare.ai 자주 묻는 질문
LLMWare.ai는 기업 수준의 LLM 기반 개발 프레임워크, 도구 및 금융, 법률, 준수 및 규제 집약 산업을 위해 특별히 설계된 미세 조정된 모델을 제공하는 오픈 소스 AI 플랫폼입니다.
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