LLMWare.ai Как использовать

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.

Посмотреть больше

Дополнительная информация

Функции LLMWare.ai и варианты использования

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

Тенденции ежемесячного трафика LLMWare.ai

LLMWare.ai получил 58.0 посещений за прошлый месяц, демонстрируя Значительное снижение на уровне -96.9%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.

Посмотреть историю трафика

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 AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.