생산 수준 LL M 도구
프로그래밍 방법
LL M 의 이 물 결 의 강력한 이해 와 생성 능력 으로 인해 세부 사항 에 주의 를 기울 이는 명령 프로그래밍 은 더 이상 필요하지 않은 것처럼 보 이며 프로세 스 또는 비즈니스 논 리 오 케 스트 레이 션 의 파이 프 라인 능력 에 중 점을 둔 선언 프로그래밍 은 주 류 " 프 로그 램 " 방식 이 되었습니다 . 따라서 L CE L , D SP y , Sem an tic - kern el 을 포함한 초 보 자가 비즈니스 논 리 오 케 스트 레이 션 능력 에 주요 관심을 기울 이기 시작 하여 " 위 쪽 " 으로 초점을 맞추 는 것을 볼 수 있습니다 . 아마도 Air f low 와 유사한 DA G 방식을 예 고 할 수 있습니다 . 새로운 세 대의 프로그래밍 패 러 다 임 이 될 수 있습니까 ?
전체 적으로
프 롬 프트 도구
Lang Sm ith 또는 Azure Prom pt F low
프로그래밍 언어 .
Python 또는 JavaScript
프레 임 워크 / 오 케 스트 레이 션 도구 개발
Lang chain 또는 Sem it ic Kern el
API 프레 임 워크 / 서비스 상 자 아 키 텍 처
Fast API 또는 Next . js
클 라우 드 호 스팅 공급 업체
렌 더 링 (A WS Lam ada) 또는 Ver cel
LL M 응용 프로그램 구축
分类 | Name | Star数量 | 备注 | 学习 |
---|---|---|---|---|
框架 | LangChain | 77 | 【必学】 | * |
LlamaIndex | 29 | 【必学】专注于RAG,Python,JS SDK比较差 | * | |
Semantic-kernel | 17 | 【不确定?】C#,Python,Java | ? | |
haystack | 13 | 有了LangChain可能就不需要这个了 | ||
DSPy | 7 | 太学术了?The framework for programming—not prompting—foundation models | ||
Agent | SuperAgent | 4 | 这个感觉很专业,有时间再学习 | ? |
Rift | 3 | 专门针对程序员 | ||
AutoGen | 22 | |||
Camel | 4 | |||
GPTs | OpenGPTs | 6 | LangChain出品 | |
低代码 | LangFlow | LangChain可视化 | ||
LiteLLM | ||||
Flowise | 21 | |||
Langflow | 14 | |||
PromptChainer | 商业 | 感觉做的很专业 | ||
RAG | vectara | 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。 |
아 카 이 빙 및 관찰
分类 | Name | Star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 | ||
griptape | 1.5 | 一个具有稍微更好的内部编码标准的 langchain 替代品 | |
guidance | 16 | 比传统的提示或链接更有效地控制现代语言模型 | |
intructor | 3.6 | ||
Llmflows | 0.5 | langchain 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 | |
txtai | 6.5 | 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 | |
LiteLLM | 5.7 | 一个简单、轻量级的 LLM 封装器 | |
归档 | Chidori | 1.2 | |
AutoChains | 已经3个月没更新 | ||
MiniChain | 1.2 | 已经3个月没更新 | |
SimpleAIChat | 3.3 | 已经7个月没更新 |
모니터링 및 분석
생산 수준 LL M 서비스는 다음 을 요구 합니다 .
-
디 버 그 프 롬 프트
-
프 롬 프트 버전 관리
-
테스트 / 검 증 시스템 관련 메 트 릭
-
데이터 세 트 관리
-
다양한 메 트 릭 모니터링 및 통계 : 방문 , 응답 시간 , 토 큰 수수 료 등
分类 | Name | Star数量 | 备注 |
---|---|---|---|
SaaS | LangSmith | N/A | |
开源 | LangFuse | 2 | |
开源 | Prompt Flow | 7 | |
Helicone | 1.2 |
프로 덕 션 레벨 LL M App 유지 관리 플랫폼
- ** Lang Smith ** : Lang C hain 의 공식 플랫폼 , Saa S 서비스 , ** 비 오픈 소 스 **
- ** [ L ang F use ] (htt ps : / / git hub . com / Lang f use / lang f use) ** : ** 오픈 소 스 ** + Saa S , Lang Sm ith 플랫폼 , Lang C hain 통합 가능 , Open AI API (2. 1 K)
- github.com/microsoft/promptflow?**[Prompt Flow](https:// tab = read me - ov - file) ** : Microsoft ** 오픈 소 스 ** + Sem an tic Kern el (7. 4 K) 통합 Azure AI 클 라우 드 서비스
프 롬 프트 플 로우
공부 하다 .
https://microsoft.github.io/promptflow/how-to-guides/quick-start.html
UI 구성 요 소
LangUI(1.6K)
agentlabs(0.5K)
기타
分类 | Name | Star数量 | 备注 |
---|---|---|---|
LCEL | |||
Python 模板语言 | Jinja2 | ||
참조
分类 | Name | Star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 | |||
LiteLLM | 5.7 | 一个简单、轻量级的 LLM 封装器 | ||
AutoChain | 1.7 | langchain 的另一个替代品 | ||
griptape | 1.5 | 一个具有稍微更好的内部编码标准的 langchain 替代品 | ||
txtai | 6.5 | has 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 | ||
Llmflows | 0.5 | langchain 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 | ||
guidance | 16 | 比传统的提示或链接更有效地控制现代语言模型 | * | |
库 | intructor | 3.6 | * |
** E 2 B : AI 제품을 위한 프레 임 워크 와 도구 **
Category | Tools/Platforms |
---|---|
Monitoring, Observability, Analytics | Langsmith, Helicone, langfuse, context |
Frontend | AgentLabs |
Runtime for LLMs | E2B |
Building frameworks & platforms | Langchain, Haystack by deepset, Superagent, Poe, GenWorlds, LiteLLM, Rift by Morph, AutoGen, Vercel AI SDK, OpenGPTs, Huggging Face Agents, Fixie |
Data integration, memory management | vectara, LlamaIndex, ABACUS.AI, cadea, SID Memory |
API and routers for LLMs | Genoss GPT, Martian, OpenRouter |
Libraries for building AI products | CAMEL, ChatterBot(5年没更新了) |
Orchestration | AGIXT |
Building & deploying LLMs | BANANA |