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生産レベルのLLM工具

プログラミングの方法

LLMの強力な理解と生成能力のこの波のために、命令型プログラミングの詳細への注意はもはや必要ではないようです。プロセスやビジネスロジックオーケストレーションパイプライン機能に重点を置いた宣言型プログラミングが主流の“プログラミング”方法となっているので、LCEL、DSpy、セマンティックカーネルなどの新人が“上向き”に注意を払い始め、ビジネスロジックオーケストレーション能力に主な焦点を当てています。おそらくこれはAirflow DAGのようなアプローチを示しています。新世代のプログラミングモデルになるのか?

全体的に

Promptツール

LangSmithとAzure Prompt Flow

プログラミング言語

PythonまたはJava Script

開発フレームワーク/オーケストレーションツール

LangchainまたはSemitic Kernel

APIフレームワーク/Service Boxアーキテクチャ

FastAPIまたはNext.js

クラウドホスティングプロバイダー

Render AWS LamadaまたはVercel

LLMアプリケーションの構築

分类NameStar数量备注学习
框架LangChain77【必学】*
LlamaIndex29【必学】专注于RAG,Python,JS SDK比较差*
Semantic-kernel17【不确定?】C#,Python,Java?
haystack13有了LangChain可能就不需要这个了
DSPy7太学术了?The framework for programming—not prompting—foundation models
AgentSuperAgent4这个感觉很专业,有时间再学习?
Rift3专门针对程序员
AutoGen22
Camel4
GPTsOpenGPTs6LangChain出品
低代码LangFlowLangChain可视化
LiteLLM
Flowise21
Langflow14
PromptChainer商业感觉做的很专业
RAGvectara闭源非常专业的RAG商业软件;也有开源项目;用户可以将PDF、Word、PPT、RTF等文件数据上传至Vectara平台中,构建数据搜索引擎。

アーカイブと観察

分类NameStar数量备注
观察Obsidian Copilot一个有趣的方法,用于如何使用语义搜索和 OpenSearch 的 BM25 实现
Tanuki一个使用装饰器进行数据验证的 LLM 框架
griptape1.5一个具有稍微更好的内部编码标准的 langchain 替代品
guidance16比传统的提示或链接更有效地控制现代语言模型
intructor3.6
Llmflows0.5langchain 的另一个替代品,但在定义工作流程方面有一个有趣的方法
txtai6.5有用于聊天、医学/科学论文工作流程、开发者语义搜索以及标题和故事文本语义搜索的衍生产品
LiteLLM5.7一个简单、轻量级的 LLM 封装器
归档Chidori1.2
AutoChains已经3个月没更新
MiniChain1.2已经3个月没更新
SimpleAIChat3.3已经7个月没更新

モニタリングと分析

本番レベルのLLMサービスには、次のことが必要です。

  1. Promptをデバッグ

  2. Promptのバージョン管理

  3. テスト/検証システムに関連する指標

  4. データセット管理

  5. さまざまな指標の監視と統計:訪問者数、応答時間、トークン料金など

分类NameStar数量备注
SaaSLangSmithN/A
开源LangFuse2
开源Prompt Flow7
Helicone1.2

生産グレードLLMアプリメンテナンスプラットフォーム

  1. LangSmith LangChainの公式プラットフォーム、SaaSサービス、** オープンソースではない *
  2. **[LangFuse] https//github.com/langfuse/langfuse *** オープンソース ** + SaaS、LangSmithフラット、LangChainとの統合、OpenAI API 2.1K
  3. **[Prompt Flow] github.com/microsoft/promptflow? tab= readme-ov-file ** Microsoft ** オープンソース ** + Semantic Kernel 7.4Kと統合されたAzure AIクラウドサービス

Prompt Flowの意味

学習する。

https://microsoft.github.io/promptflow/how-to-guides/quick-start.html

UIコンポーネント#UIコンポーネント#

LangUI(1.6K)

agentlabs(0.5K)

その他のもの

分类NameStar数量备注
LCEL
Python 模板语言Jinja2

参考までに

分类NameStar数量备注
框架Obsidian Copilot一个有趣的方法,用于如何使用语义搜索和 OpenSearch 的 BM25 实现
Tanuki个使用装饰器进行数据验证的 LLM 框架
LiteLLM5.7一个简单、轻量级的 LLM 封装器
AutoChain1.7langchain 的另一个替代品
griptape1.5一个具有稍微更好的内部编码标准的 langchain 替代品
txtai6.5has spinoffs for chat, workflows for medical/scientific papers, semantic search for developers and semantic search for headlines and story text
有用于聊天、医学/科学论文工作流程、开发者语义搜索以及标题和故事文本语义搜索的衍生产品
Llmflows0.5langchain 的另一个替代品,但在定义工作流程方面有一个有趣的方法
guidance16比传统的提示或链接更有效地控制现代语言模型*
intructor3.6*

E 2 B:AI製品のためのフレームワークとツール

CategoryTools/Platforms
Monitoring, Observability, AnalyticsLangsmith, Helicone, langfuse, context
FrontendAgentLabs
Runtime for LLMsE2B
Building frameworks & platformsLangchain, Haystack by deepset, Superagent, Poe, GenWorlds, LiteLLM, Rift by Morph, AutoGen, Vercel AI SDK, OpenGPTs, Huggging Face Agents, Fixie
Data integration, memory managementvectara, LlamaIndex, ABACUS.AI, cadea, SID Memory
API and routers for LLMsGenoss GPT, Martian, OpenRouter
Libraries for building AI productsCAMEL, ChatterBot(5年没更新了)
OrchestrationAGIXT
Building & deploying LLMsBANANA

frameworks and tools for AI products