LLMWare 的解決方案有哪些主要組件？

LLMWare.ai 由 AI Bloks 開發，是一個全面的 AI 開發平台，結合了中間件、軟件和專業語言模型，以滿足企業 AI 應用的複雜需求。它提供了一個統一的框架，用於構建基於 LLM 的應用程序，重點是檢索增強生成（RAG）和 AI 代理工作流。平台包括超過 50 個在 Hugging Face 上可用的預建模型，專門為數據敏感行業（如金融服務、法律和合規部門）的企業用例量身定制。

LLMWare.ai 的主要功能

LLMWare.ai 是一個開源的人工智慧框架，提供了一個端到端的解決方案，用於構建企業級的 LLM 應用程序，特別專注於設計用於私有雲部署的小型、專業語言模型。它提供了全面的工具，用於檢索增強生成 (RAG)、AI 代理工作流和與各種向量數據庫的無縫集成，同時專注於為數據敏感、高度監管的行業提供安全高效的 AI 實施。

集成的 RAG 框架: 提供了一個統一、連貫的框架，用於構建基於知識的企業 LLM 應用程序，內置文檔解析、文本分塊和嵌入功能

專業的小型語言模型: 提供超過 60 個預建的專業小型語言模型，可在 Hugging Face 上使用，針對特定行業用例進行優化，並能在標準 CPU 上運行

向量數據庫集成: 支持多個向量數據庫，包括 FAISS、MongoDB Atlas、Pinecone、Postgres、Redis 等，以實現生產級的嵌入功能

企業安全功能: 內置安全功能，包括事實核查、來源引用、防止幻覺的保護措施和可審計性，以符合企業合規要求

LLMWare.ai 的使用案例

金融服務合規: 自動處理和分析金融文檔，並實施監管合規和安全措施

法律文書分析: 使用專業模型進行合同分析和法律文書處理，以實現精確的信息提取和摘要

企業知識管理: 使用私有部署的模型構建內部知識庫和問答系統，並安全訪問組織數據

多步驟代理工作流: 使用具有專業功能調用能力和結構化輸出的 AI 代理自動化複雜的業務流程

優點

易於使用和實施（'極其簡單' 的 RAG 實施）

在標準消費者 CPU 上運行，無需專業硬件

強調企業使用的隱私和安全

與現有企業系統的全面集成能力

缺點

相比大型替代方案，僅限於較小的語言模型

需要技術專業知識以實現最佳定制和部署

如何使用 LLMWare.ai

安裝: 使用 pip 安裝 LLMWare：'pip install llmware' 進行最小安裝，或 'pip install llmware\[full\]' 進行完整安裝，包括常用庫

創建庫: 使用以下命令創建一個新的庫作為您的知識庫容器：lib = Library().create_new_library('my_library')

添加文檔: 將您的文檔（PDF、PPTX、DOCX、XLSX、TXT 等）添加到庫中進行解析和文本分塊。庫將組織和索引您的知識集合

選擇模型: 從 LLMWare 的專業模型中選擇，如 BLING、SLIM、DRAGON 或 Hugging Face 的 Industry-BERT，或使用您自己的模型。模型範圍從 1-7B 參數，並優化為 CPU 使用

設置向量數據庫: 從支持的選項中選擇並配置您偏好的向量數據庫，包括 FAISS、Milvus、MongoDB Atlas、Pinecone、Postgres、Qdrant、Redis、Neo4j、LanceDB 或 Chroma

構建 RAG 管道: 使用 Query 模塊進行檢索，並使用 Prompt 類進行模型推理。將其與您的知識庫結合，以實現 RAG 工作流

配置代理工作流: 對於更複雜的應用，使用 SLIM 模型設置多模型代理工作流，以進行函數調用和結構化輸出

運行推理: 通過直接模型調用或使用 LLMWareInferenceServer 類和 Flask 設置推理服務器來執行您的 LLM 應用

探索示例: 查看 GitHub 倉庫中的廣泛示例文件，涵蓋解析、嵌入、自定義表格、模型推理和代理工作流，以了解更先進的功能

獲取支持: 通過 GitHub 討論、Discord 頻道或觀看他們的 YouTube 頻道上的教程視頻，加入 LLMWare 社區以獲得更多指導

LLMWare.ai 常見問題

LLMWare.ai 是一個開源的 AI 平台，為金融、法律、合規和監管密集型行業在私有雲環境中提供企業級的 LLM 基礎開發框架、工具和精調模型。

LLMWare.ai 網站分析

LLMWare.ai 流量和排名

1.3K

每月訪問量

#9710823

全球排名

類別排名

流量趨勢：Sep 2024-Nov 2024

LLMWare.ai 用戶洞察

00:00:10

平均訪問時長

1.63

每次訪問的頁面數

62.13%

用戶跳出率

LLMWare.ai 的主要地區

JP: 50%

IN: 40.98%

GB: 9.01%

Others: 0%

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