Skip to content Skip to footer

面向开发人员的生成式 AI 框架和工具 — Infovistar

image-20240105002214661

生成式人工智能凭借其从头开始创建新内容的能力,在科技行业掀起了波澜。它用于各种应用程序,从创建逼真的图像到创作音乐再到编写文本。如果你是一个对这个领域感兴趣的开发者,这里有一些你应该了解的框架和工具。

LangChain的

image-20240105002235160

LangChain是一个开源框架,它简化了使用LLM创建应用程序的过程。它为链提供了标准接口,与其他工具进行了大量集成,并为常见应用程序提供了端到端链。它允许 AI 开发人员基于 GPT-4 等组合的 LLM 与外部计算和数据源开发应用程序。

什么是LangChain?

LangChain 本质上是一个 Python 和 Javascript 的抽象库,代表了使用语言模型所需的常见步骤和概念。这些模块化组件(如函数和对象类)充当生成式 AI 程序的构建块。

LangChain遵循一个通用的管道,用户向语言模型提出问题,其中问题的向量表示用于在向量数据库中进行相似性搜索,并从向量数据库中获取相关信息,然后将响应提供给语言模型。此外,语言模型会生成答案或执行操作。

LangChain有哪些用例?

LangChain可用于构建各种LLM驱动的应用程序。一些例子是:

  • 文档分析和总结:LangChain可用于分析文档并基于文档生成摘要。
  • 聊天机器人:LangChain可用于构建与用户自然交互的聊天机器人。
  • 代码分析:LangChain可用于分析代码并发现潜在的错误或安全漏洞。
  • 使用来源回答问题: LangChain可用于使用各种来源(包括文本、代码和数据)回答问题。
  • 数据增强:LangChain可以通过生成与现有数据相似的新数据来增强数据。
  • 文本分类:LangChain可用于文本输入数据的文本分类和情感分析
  • 文本摘要:LangChain可用于总结指定数量的单词或句子中的文本。
  • 机器翻译:LangChain可用于将输入的文本数据翻译成不同的语言。

SingleStore 笔记本

image-20240105002258499

SingleStore 是一种分布式内存中 SQL 数据库管理系统,专为高性能、高速应用程序而设计。SingleStore Notebook 是其突出功能之一,它扩展了 Jupyter Notebook 的功能,使数据和 AI 专业人员能够轻松工作和实验。

什么是 SingleStore Notebooks?

SingleStore Notebooks 是支持使用 SQL 和 Python 进行开发的 Jupyter 笔记本。它们存储在 SingleStoreDB Cloud 中的共享或个人“文件夹”中。存储在“共享”区域中的笔记本可供有权访问同一工作组的任何其他用户使用。存储在“个人”区域中的笔记本仅对笔记本创建者可见,无法共享。

SingleStore 笔记本的主要功能

SingleStore Notebooks 提供了一系列功能,使其成为数据专业人员的强大工具:

  • 连接到数据源:SingleStoreDB Cloud 支持内部和外部数据源。内部数据源是工作区中存在的数据库。例如,外部数据源可以是 AWS S3 存储桶。
  • 管理单元格:SingleStore Notebooks 允许您管理单元格,单元格是可以包含一行或多行代码或文本的代码单元。您可以运行单元、操作单元以及管理单元输入和输出。
  • 使用多种语言:SingleStore Notebooks 支持 Python 和 SQL 单元。您可以通过单击或使用键盘快捷键在 Python 单元格和 SQL 单元格之间切换。
  • 管理库:SingleStore Notebooks 带有预安装的库,还允许您安装和导入库。
  • 魔术命令:SingleStore Notebooks 支持 magic 命令,这些命令是不属于 Python 或 SQL 编程语言的特殊命令,但由 Jupyter 内核添加以解决各种问题。

骆驼指数

image-20240105002317558

LlamaIndex 是一个开源框架,它简化了使用 LLM 创建应用程序的过程。它提供了一个标准接口,用于将自定义数据源连接到 LLM 并生成知识增强响应。它允许 AI 开发人员基于 GPT-4 等组合的 LLM 与外部计算和数据源开发应用程序。

什么是LlamaIndex?

LlamaIndex 本质上是 Python 和 Javascript 的抽象库,表示使用语言模型所需的常见步骤和概念。这些模块化组件(如函数和对象类)充当生成式 AI 程序的构建块。

LlamaIndex 遵循一个通用管道,其中用户向语言模型提出问题,其中问题的向量表示用于在向量数据库中执行相似性搜索,从向量数据库中获取相关信息,然后将响应馈送到语言模型。此外,语言模型会生成答案或执行操作。

骆驼 2

image-20240105002338690

Llama 2 是 Meta 开发和发布的下一代大型语言模型 (LLM)。它对 2 万亿个公共数据代币进行了预训练,旨在使开发人员和组织能够构建生成式 AI 驱动的工具和体验。这篇博文将向您介绍 Llama 2 的基础知识及其潜在应用。

什么是骆驼2?

Llama 2 是一个开源的大型语言模型,其性能优于 Falcon 或 MBT 等其他主要开源模型,使其成为当今市场上最强大的模型之一。这是 Facebook 母公司对 OpenAI 的 GPT 模型和谷歌的 AI 模型(如 PaLM)的回应。但有一个关键的区别:几乎任何人都可以免费使用它用于研究和商业目的。

Llama 2 的主要特点

Llama 2 在许多外部基准测试(包括推理、编码、熟练度和知识测试)上优于其他开源语言模型。与 ChatGPT 和 Bard 相比,Llama 2 在编码技能方面表现出色,在功能任务中表现良好,但在创建俄罗斯方块游戏等更复杂的任务中苦苦挣扎。

骆驼2的应用

Llama 2 可用于多种应用,包括但不限于:

  • 文档分析和摘要:Llama 2 可以分析文档并基于它们生成摘要。
  • 聊天机器人:Llama 2 可用于构建与用户自然交互的聊天机器人。
  • 代码分析:Llama 2 可以分析代码并发现潜在的错误或安全漏洞。
  • 回答问题:Llama 2 可以使用各种来源回答问题,包括文本、代码和数据。
  • 数据增强:Llama 2 可以通过生成与现有数据相似的新数据来增强数据。

拥抱的脸

image-20240105002359988

拥抱脸不仅仅是一个表情符号;它是自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 领域的游戏规则改变者。它是一个开源平台,是 AI 专家和爱好者的中心。它就像一个 GitHub for AI,数据科学家、研究人员和机器学习工程师聚集在一起交流想法、寻求支持并为开源计划做出贡献。

什么是拥抱脸?

Hugging Face 正在改变公司使用 NLP 模型的方式,让每个人都可以使用它们。它构建开源库来支持人工智能和机器学习项目,并帮助个人和组织克服构建 Transformer 的巨大成本。这是一个机器学习社区在模型、数据集和应用程序上进行协作的平台。

拥抱脸的主要特点

Hugging Face 提供了大量功能,使其成为 AI 和 NLP 创新的首选平台:

  • 模型:Hugging Face 拥有广泛的模型,包括用于文本生成、文本到图像、图像到文本、文本到视频、视觉问答、文档问答等的最先进的模型。
  • 数据:Hugging Face 提供对大量数据集的访问,使研究人员和开发人员更容易训练和测试他们的模型。
  • 图书馆:Hugging Face 开发了多个库,包括流行的 Transformers 库,它为 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 提供了最先进的机器学习模型。
  • 社区:Hugging Face 拥有一个由数据科学家、研究人员和机器学习工程师组成的充满活力的社区,他们为平台做出贡献并相互支持。

拥抱脸的应用

Hugging Face 可用于多种应用,包括但不限于:

  • 文本分类:拥抱面孔模型可用于将文本分类为不同的类别。
  • 标记分类:Hugging Face 模型可用于对文本中的单个标记(单词或短语)进行分类。
  • 问答:拥抱脸部模型可用于根据给定上下文回答问题。
  • 翻译:Hugging Face 模型可用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。
  • 摘要:拥抱面孔模型可用于生成给定文本的摘要
  • 对话式 AI:拥抱面部模型可用于构建聊天机器人和虚拟助手。

草垛

image-20240105002436164

Haystack 是由 Deepset 开发的开源 Python 框架,用于使用大型语言模型 (LLM) 构建自定义应用程序。它设计灵活且易于使用,使开发人员能够快速试验自然语言处理 (NLP) 中的最新模型。

什么是干草堆?

Haystack 是一个综合工具,用于开发使用 LLM(如 GPT-4、Falcon 等)和 Transformer 模型的最先进的 NLP 系统。借助 Haystack,您可以毫不费力地尝试托管在 Hugging Face、OpenAI、Cohere 等平台上的各种模型,甚至是部署在 SageMaker 和您的本地模型上的模型,以找到最适合您的使用案例的模型。

Haystack的主要特点

Haystack为NLP项目生命周期的每个阶段提供全面的工具:

  • 模型部署:Haystack 允许毫不费力地将来自 Hugging Face 或其他提供商的模型部署到您的 NLP 管道中。
  • LLM 提示的动态模板:Haystack 为 LLM 提示提供了动态模板。
  • 清洗和预处理功能:Haystack为各种格式和来源提供清洗和预处理功能。
  • 与文档存储无缝集成:Haystack提供与您首选文档存储的无缝集成(包括许多流行的矢量数据库,如Faiss,Pinecone,Qdrant或Weaviate)。
  • 免费注释工具:Haystack 提供了一个免费的注释工具,用于更快、更有条理的注释过程。
  • 用于微调预训练语言模型的工具:Haystack 提供了用于微调预训练语言模型的工具。
  • 专业评估管道:Haystack提供专门的评估管道,使用不同的指标来评估整个系统或其组件。
  • Haystack 的 REST API:Haystack 提供了一个 REST API 来部署您的最终系统,以便您可以使用面向用户的界面进行查询。

Haystack的应用

Haystack可用于构建广泛的应用程序:

  • 语义搜索:您可以对任何语言的大量文档集合执行语义搜索。
  • 生成式问答:您可以在包含混合类型信息(图像、文本和表格)的知识库上执行生成式问答。
  • 自然语言聊天机器人:您可以构建由 GPT-4 等尖端生成模型提供支持的自然语言聊天机器人。
  • 信息提取:您可以从文档中提取信息以填充数据库或构建知识图谱。

生成式人工智能是一个快速发展的领域,这些工具只是冰山一角。作为开发人员,熟悉这些工具和框架将为您深入了解生成式 AI 世界奠定坚实的基础。