LLMWare.ai

WebsiteContact for PricingLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant AI Developer Tools

LLMWare.ai — это открытая платформа ИИ, предоставляющая комплексное решение для создания корпоративных приложений LLM, включающее специализированные небольшие языковые модели и возможности RAG, разработанные специально для финансовых, юридических и регулируемых отраслей в частных облачных средах.

Социальные сети и электронная почта:

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

https://llmware.ai/?utm_source=aipure

Обзор
Аналитика
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:09/11/2024

Что такое LLMWare.ai

LLMWare.ai, разработанное AI Bloks, является комплексной платформой для разработки ИИ, которая объединяет middleware, программное обеспечение и специализированные языковые модели для удовлетворения сложных потребностей в приложениях ИИ на предприятиях. Она предлагает унифицированную платформу для создания приложений на основе LLM с акцентом на Retrieval Augmented Generation (RAG) и рабочие процессы ИИ-агентов. Платформа включает более 50 предварительно построенных моделей, доступных на Hugging Face, специально адаптированных для корпоративных сценариев использования в данных-чувствительных отраслях, таких как финансовые услуги, юридические и комплаенс-сектора.

Ключевые особенности LLMWare.ai

LLMWare.ai — это открытая платформа искусственного интеллекта, которая предоставляет комплексное решение для создания корпоративных приложений на основе языковых моделей (LLM), специализируясь на малых, специализированных языковых моделях, предназначенных для развертывания в частных облаках. Она предлагает полный набор инструментов для извлечения и генерации информации (RAG), рабочих процессов AI-агентов и бесшовной интеграции с различными векторными базами данных, при этом уделяя особое внимание обслуживанию данных, чувствительных и высокорегулируемых отраслей, с безопасными и эффективными реализациями ИИ.

Интегрированная платформа RAG: Предоставляет единый, согласованный фреймворк для создания корпоративных приложений на основе языковых моделей с встроенными возможностями парсинга документов, разбиения текста на фрагменты и встраивания

Специализированные малые языковые модели: Предлагает более 60 предварительно построенных специализированных малых языковых моделей, доступных на Hugging Face, оптимизированных для конкретных отраслевых сценариев использования и способных работать на стандартных CPU

Интеграция с векторными базами данных: Поддерживает несколько векторных баз данных, включая FAISS, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Redis и другие, для производственных возможностей встраивания

Функции безопасности для предприятий: Встроенные функции безопасности, включая проверку фактов, цитирование источников, защиту от галлюцинаций и аудируемость для соблюдения нормативных требований предприятий

Варианты использования LLMWare.ai

Соблюдение нормативных требований в финансовых услугах: Автоматизированная обработка и анализ финансовых документов с соблюдением нормативных требований и мер безопасности

Анализ юридических документов: Анализ контрактов и обработка юридических документов с использованием специализированных моделей для точного извлечения и суммирования информации

Управление корпоративными знаниями: Создание внутренних баз знаний и систем вопрос-ответ с использованием частного развертывания моделей с безопасным доступом к корпоративным данным

Многошаговые рабочие процессы агентов: Автоматизация сложных бизнес-процессов с использованием AI-агентов с возможностями вызова специализированных функций и структурированных выходных данных

Преимущества

Простота использования и внедрения ('чрезвычайно простая' реализация RAG)

Работает на стандартных потребительских CPU без необходимости специализированного оборудования

Сильный акцент на приватности и безопасности для корпоративного использования

Обширные возможности интеграции с существующими корпоративными системами

Недостатки

Ограниченность малыми языковыми моделями по сравнению с крупномасштабными альтернативами

Требует технической экспертизы для оптимальной настройки и развертывания

Как использовать LLMWare.ai

Установка: Установите LLMWare с помощью pip: 'pip install llmware' для минимальной установки или 'pip install llmware\[full\]' для полной установки с часто используемыми библиотеками

Создание библиотеки: Создайте новую библиотеку для использования в качестве контейнера базы знаний с помощью: lib = Library().create_new_library('my_library')

Добавление документов: Добавьте свои документы (PDF, PPTX, DOCX, XLSX, TXT и т.д.) в библиотеку для разбора и разбиения текста на части. Библиотека организует и индексирует вашу коллекцию знаний

Выбор модели: Выберите из специализированных моделей LLMWare, таких как BLING, SLIM, DRAGON или Industry-BERT из Hugging Face, или используйте свои собственные модели. Модели варьируются от 1 до 7 миллиардов параметров и оптимизированы для работы на CPU

Настройка векторной базы данных: Выберите и настройте предпочитаемую векторную базу данных из поддерживаемых вариантов, включая FAISS, Milvus, MongoDB Atlas, Pinecone, Postgres, Qdrant, Redis, Neo4j, LanceDB или Chroma

Создание RAG-конвейера: Используйте модуль Query для извлечения и класс Prompt для вывода модели. Объедините это с вашей базой знаний для рабочих процессов RAG

Настройка рабочих процессов агентов: Для более сложных приложений настройте многоуровневые рабочие процессы агентов с использованием моделей SLIM для вызова функций и структурированных выходных данных

Выполнение вывода: Запустите ваше приложение LLM либо через прямые вызовы модели, либо путем настройки сервера вывода с использованием класса LLMWareInferenceServer с Flask

Изучение примеров: Ознакомьтесь с обширными примерами файлов в репозитории GitHub, охватывающими разбор, встраивание, пользовательские таблицы, вывод модели и рабочие процессы агентов, чтобы узнать более продвинутые функции

Получение поддержки: Присоединяйтесь к сообществу LLMWare через GitHub Discussions, канал Discord или смотрите обучающие видео на их канале YouTube для дополнительной помощи

Аналитика веб-сайта LLMWare.ai

Трафик и рейтинги LLMWare.ai

1.3K

Ежемесячные посещения

#9710823

Глобальный рейтинг

Рейтинг категории

Тенденции трафика: Sep 2024-Nov 2024

Анализ пользователей LLMWare.ai

00:00:10

Средняя продолжительность посещения

1.63

Страниц за посещение

62.13%

Показатель отказов

Основные регионы LLMWare.ai

JP: 50%

IN: 40.98%

GB: 9.01%

Others: 0%

Последние ИИ-инструменты, похожие на LLMWare.ai

Athena AI

FreemiumAI Productivity Tools Large Language Models (LLMs)

Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.

Aguru AI

Free TrialMonitor & Log Management Large Language Models (LLMs)

Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.

GOAT AI

FreemiumSummarizer Large Language Models (LLMs)

GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.

GiGOS

Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

GiGOS — это платформа ИИ, предоставляющая доступ к нескольким передовым моделям языкового ИИ, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивным интерфейсом для взаимодействия и сравнения различных моделей ИИ.

LLMWare.ai