Les capacités des modèles de grande langue (LLM) sont améliorés parGÉNÉRATION AUGURATIVE (RAG). Ainsi, RAG propose une technique super puissante qui la distingue des autres.
Frameworks de chiffonsont des outils et des bibliothèques qui aident les développeurs à créer des modèles d'IA qui peuvent récupérer des informations pertinentes à partir de sources externes (comme des bases de données ou des documents) et générer de meilleures réponses en fonction de ces informations.
Imaginez que vous avez une grande boîte à jouets remplie de tous vos jouets préférés. Mais parfois, lorsque vous voulez trouver votre ours en peluche préféré, cela prend beaucoup de temps car les jouets sont tous mélangés.
Maintenant, pensez à RAG (génération auprès de la récupération) comme une aide magique. Cette aide est vraiment intelligente! Lorsque vous demandez: "Où est mon ours en peluche?", Il regarde rapidement la boîte à jouets, trouve l'ours en peluche et vous le donne tout de suite.
De la même manière, lorsque vous posez une question à un ordinateur, RAG aide à trouver les bonnes informations d'un grand livre avant de vous donner une réponse. Donc, au lieu de simplement deviner, il trouve la meilleure réponse du livre et vous dit! 😊
🔹 Étape 1: Exemple de question de l'utilisateur: "Qui a découvert la gravité?"
🔹 Étape 2: Récupérer les recherches d'informations pertinentes Une base de connaissances (par exemple, Wikipedia, documents de l'entreprise) trouve: "Isaac Newton a formulé la loi de la gravité en 1687."
🔹 Étape 3: augmenter et générer une réponse Le LLM prend les informations récupérées + ses propres connaissances génèrent une réponse complète et bien structurée
🔹 Étape 4: Exemple de réponse finale: "La gravité a été découverte par Isaac Newton en 1687."
J'espère que maintenant vous êtes un peu clair avec le concept de chiffon. Maintenant, dans ce blog, nous discuterons des 10 meilleurs cadres de chiffon open source qui vous aideront à augmenter votre projet ou votre entreprise.
Voici une liste organisée de certains cadres de chiffons célèbres et largement utilisés, vous ne voudrez peut-être pas manquer:
Stars de Github 11K, fourches 1,8k
Llmware.ai- https://llmware.aiLLMware fournit un cadre unifié pour la création d'applications basées sur LLM (par exemple, RAG, agents), en utilisant de petits modèles spécialisés qui peuvent être déployés en privé, intégrés aux sources de connaissances d'entreprise en toute sécurité et en toute sécurité et à l'écoute de manière rentable et adaptée pour tout processus métier.
🆕Check Out Model Depot Utilisez-vous une machine Windows / Linux X86?
llmwareFournit un cadre unifié pour la construction d'applications basées sur LLM (par exemple, RAG, agents), en utilisant de petits modèles spécialisés qui peuvent être déployés en privé, intégrés aux sources de connaissances d'entreprise en toute sécurité et en toute sécurité, et à l'écoute rentable et adaptés à tout processus métier.
llmwareA deux composants principaux:
Pipeline de chiffon - Composants intégrés pour le cycle de vie complet de la connexion des sources de connaissances aux modèles d'IA génératifs; et
50+ petits modèles spécialisés ajustés pour les tâches clés de l'automatisation des processus d'entreprise, y compris les réponses de questions basées sur des faits, la classification, le résumé…
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Stars de Github 39,8k, fourchettes 5.7k
Llamaindex: https://www.llamaindex.aiLlamaindex (GPT Index) est un cadre de données pour votre application LLM. La construction avec Llamaindex implique généralement de travailler avec Llamaindex Core et un ensemble choisi d'intégations (ou de plugins).
Llamaindex (GPT Index) est un cadre de données pour votre application LLM. La construction avec Llamaindex implique généralement de travailler avec Llamaindex Core et un ensemble choisi d'intégations (ou de plugins). Il y a deux façons de commencer à construire avec Llamaindex à Python:
Démarreur:index lama. Un package Python de démarrage qui comprend Core Llamaindex ainsi qu'une sélection d'intégrations.
Personnalisé:lama-index-core. Installez Core Llamaindex et ajoutez vos packages d'intégration Llamaindex choisis sur LlaMahub qui sont nécessaires pour votre application. Il existe plus de 300 packages d'intégration Llamaindex qui fonctionnent parfaitement avec Core, vous permettant de construire avec vos fournisseurs de magasins LLM, d'intégration et de vecteurs préférés.
La bibliothèque Llamaindex Python est nyque de telle sorte que les déclarations d'importation qui incluentcœurimpliquent que le package central est utilisé. En revanche, ces déclarations sanscœurimpliquent qu'un package d'intégration est utilisé.
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