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

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.