需求人群:
"目标受众是希望提升大型语言模型应用性能的开发者和企业。Weavel通过提供先进的提示工程工具,帮助他们优化模型,提高应用的准确性和效率,特别适合需要处理复杂自然语言处理任务的用户。"
使用场景示例:
企业使用Weavel优化客户服务聊天机器人的响应。
开发者利用Weavel SDK自动记录用户交互数据,用于模型训练。
教育机构采用Weavel评估教学辅助机器人的性能。
产品特色:
追踪:记录并分析LLM生成的数据,以优化模型性能。
数据集管理:通过Weavel SDK自动记录和添加数据,无需预先存在的数据集。
批量测试:进行大规模测试,以评估和比较不同提示的效果。
评估:自动生成评估代码,使用LLM作为评估工具,确保评估的公正性和准确性。
持续优化:利用真实世界数据不断优化提示。
CI/CD集成:通过持续集成和持续部署防止性能回归。
人工在环:通过评分和反馈实现人工指导和反馈。
使用教程:
访问Weavel网站并注册账户。
配置Weavel SDK,集成到您的应用程序中。
使用Weavel进行数据集管理和批量测试。
设置评估标准,让Weavel自动生成评估代码。
根据评估结果调整提示,优化LLM应用。
利用CI/CD集成,确保持续的性能改进。
提供人工反馈,帮助Weavel学习并改进。
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AI提示工程师,优化大型语言模型应用
Weavel是一个AI提示工程师,它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能,帮助用户优化大型语言模型(LLM)的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用,能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中,实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外,Weavel能够自动生成评估代码,并使用LLM作为复杂任务的公正裁判,简化评估流程,确保准确、细致的性能指标。
Sidecar是Aide编辑器的AI大脑,与编辑器协同工作。
Sidecar是为Aide编辑器设计的人工智能插件,它在本地机器上与编辑器一起工作,负责创建提示、与大型语言模型(LLM)通信以及处理它们之间的所有交互。Sidecar的主要优点包括提高编程效率、智能代码补全和集成化的AI辅助开发。它基于Rust语言开发,确保了性能和安全性。Sidecar适用于需要在本地机器上进行高效编程和代码管理的开发者。
AI内容审核服务,保护下游部署安全。
Mistral Moderation API是Mistral AI推出的内容审核服务,旨在帮助用户检测和过滤不受欢迎的文本内容。该API是Le Chat中使用的审核服务的同一技术,现在对外开放,以便用户可以根据特定的应用和安全标准定制和使用这一工具。该模型是一个基于LLM(大型语言模型)的分类器,能够将文本输入分类到9个预定义的类别中。Mistral AI的这一API支持原生多语言,特别针对阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语和西班牙语进行了训练。该API的主要优点包括提高审核的可扩展性和鲁棒性,以及通过技术文档提供的详细政策定义和启动指南,帮助用户有效实施系统级的安全防护。
国内领先的LLM一站式企业解决方案
Chat Nio是一个国内领先的LLM(Large Language Model)一站式企业解决方案,提供强大的AI集成工具,支持35+主流AI模型,涵盖文本生成、图像创作、音频处理和视频编辑等领域,并支持私有化部署和中转服务。它为开发者、个人用户和企业提供定制化的AI解决方案,包括但不限于多租户令牌分发、计费管理系统、深度集成Midjourney Proxy Plus绘画功能、全方位调用日志记录系统等。Chat Nio以其多功能性、灵活性和易用性,满足企业和团队的多样化需求,帮助他们高效开发和部署AI应用。
一个全面的Prompt Engineering技术资源库
Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术,它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例,旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外,它还鼓励社区成员分享自己的创新技术,共同推动Prompt Engineering技术的发展。
一个简单而强大的Python库,用于使用大型语言模型(LLMs)。
promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库,它通过litellm简化了与大型语言模型(LLMs)交互的过程。使用promptic,你可以轻松创建提示,处理输入参数,并从LLMs接收结构化输出,仅需几行代码。
无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序
Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台,它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务,包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施,旨在降低总拥有成本(TCO),提高查询速度和吞吐量,同时确保信息的时效性和安全性。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
AI代理工具集,赋能复杂任务处理。
Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台,它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题,使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具,覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台,提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境(SWE)以及即席代理数据(RAG)等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议,能够显著提高代理调用工具的准确性。此外,Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中,为所有用户和代理管理认证和集成,保持一致的体验。
集成大型语言模型的SDK
Semantic Kernel是一个集成了大型语言模型(LLMs)如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face的软件开发工具包(SDK),它允许开发者通过定义可串联的插件,在几行代码内实现与AI的交互。其特色在于能够自动编排AI插件,使用户能够通过LLM生成实现特定目标的计划,并由Semantic Kernel执行该计划。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集,使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易,评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案,计算不同设置的排名,提供了一个良好的概览,了解哪些设置有效,哪些无效。
本地语音聊天机器人,保护隐私,无需联网。
june是一个结合了Ollama、Hugging Face Transformers和Coqui TTS Toolkit的本地语音聊天机器人。它提供了一种灵活、注重隐私的解决方案,可以在本地机器上进行语音辅助交互,确保没有数据被发送到外部服务器。产品的主要优点包括无需联网即可使用、保护用户隐私、支持多种交互模式等。
无需编写代码即可创建智能代理的LLM工具。
Nerve是一个可以创建具有状态的代理的LLM工具,用户无需编写代码即可定义和执行复杂任务。它通过动态更新系统提示和在多个推理过程中保持状态,使代理能够规划和逐步执行完成任务所需的操作。Nerve支持任何通过ollama、groq或OpenAI API可访问的模型,具有高度的灵活性和效率,同时注重内存安全。
用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合
llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库,旨在提供一个可扩展的库,用于微调Meta Llama模型,并提供一些示例脚本和笔记本,以便快速开始使用模型在各种用例中,包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。
一站式LLM模型比较与优化平台
Unify AI是一个为开发者设计的平台,它允许用户通过一个统一的API访问和比较来自不同提供商的大型语言模型(LLMs)。该平台提供了实时性能基准测试,帮助用户根据质量、速度和成本效率来选择和优化最合适的模型。Unify AI还提供了定制路由功能,允许用户根据自己的需求设置成本、延迟和输出速度的约束,并定义自定义质量指标。此外,Unify AI的系统会根据最新的基准数据,每10分钟更新一次,将查询发送到最快提供商,确保持续达到峰值性能。
一个由LLMs驱动的智能Siri,无需专用硬件即可使用。
Siri-Ultra是一个基于云的智能助手,可以在Cloudflare Workers上运行,并且可以与任何大型语言模型(LLM)配合使用。它利用了LLaMA 3模型,并且通过自定义函数调用来获取天气数据和在线搜索。这个项目允许用户通过Apple Shortcuts来使用Siri,从而消除了对专用硬件设备的需求。
低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。
create-tsi是一个生成性AI RAG(Retrieval-Augmented Generation)工具包,用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型(LLMs),简化了AI应用程序的创建过程,使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。
100% Java实现的LLM代理和大型行动模型
Tools4AI是100%用Java实现的大型行动模型(LAM),可作为企业Java应用程序的LLM代理。该项目演示了如何将AI与企业工具或外部工具集成,将自然语言提示转换为可执行行为。这些提示可以被称为"行动提示"或"可执行提示"。通过利用AI能力,它简化了用户与复杂系统的交互,提高了生产力和创新能力。
LLM应用开发者平台
LangSmith是一个统一的DevOps平台,用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。它支持LLM应用程序开发生命周期的所有阶段,为构建LLM应用提供端到端的解决方案。主要功能包括:链路追踪、提示工具、数据集、自动评估、线上部署等。适用于构建基于LLM的AI助手、 ChatGPT应用的开发者。
一个快速的AI网关
Portkey的AI网关是应用程序和托管LLM之间的接口。它使用统一的API对OpenAI、Anthropic、Mistral、LLama2、Anyscale、Google Gemini等的API请求进行了优化,从而实现了流畅的路由。该网关快速、轻量,内置重试机制,支持多模型负载均衡,确保应用程序的可靠性和性能。
LLM驱动的主代理框架
Agent M是一个强大的大型语言模型或ChatGPT驱动的主代理开发框架,可让您创建多个基于LLM的代理。Agent Mbetween多个执行各种任务的代理之间进行编排,例如基于自然语言的API调用,连接到您的数据并帮助自动化复杂的对话。
AI模型测试评估工具
Openlayer是一个评估工具,适用于您的开发和生产流程,帮助您自信地发布高质量的模型。它提供强大的测试、评估和可观察性,无需猜测您的提示是否足够好。支持LLMs、文本分类、表格分类、表格回归等功能。通过实时通知让您在AI模型失败时获得通知,让您自信地发布。
用于记录和测试LLM提示的MLops工具
Prompt Joy是一个用于帮助理解和调试LLM(大语言模型)提示的工具。主要功能包括日志记录和分割测试。日志记录可以记录LLM的请求与响应,便于检查输出结果。分割测试可以轻松进行A/B测试,找出效果最佳的提示。它与具体的LLM解耦,可以配合OpenAI、Anthropic等LLM使用。它提供了日志和分割测试的API。采用Node.js+PostgreSQL构建。
基于LLM的企业智能工作助手
LLime是一个基于大型语言模型的企业智能工作助手,可以为企业的各个部门提供定制化的AI助手,提升工作效率。它提供简单易用的界面,支持根据企业数据进行模型微调,确保模型精准适配企业需求。主要功能包括代码探索、数据分析、内容策略等,可以帮助开发者、管理者和市场人员的工作决策。该产品采用订阅制,根据部门和员工人数定价。
一站式AI工具,提供300多个AI专家条件和500多个精细调整模型
GPT4All是一个一站式AI工具,提供300多个AI专家条件和500多个精细调整模型,可以用于写作、编码、数据组织、图像生成、音乐生成等多种任务。它具有易于使用的用户界面,支持浅色和深色模式,集成了GitHub仓库,支持不同的预定义欢迎消息的个性化,支持生成答案的点赞和点踩评级,支持复制、编辑和删除消息,支持本地数据库存储讨论,支持搜索、导出和删除多个讨论,支持基于稳定扩散的图像/视频生成,支持基于musicgen的音乐生成,支持通过Lollms节点和花瓣进行多代对等网络生成,支持Docker、conda和手动虚拟环境设置。
快速直观地进行LLM实验
Terracotta是一个易于使用的平台,通过Terracotta,可以快速高效地进行LLM开发工作流。在Terracotta上管理所有精调模型,通过定性和定量评估快速迭代改进模型。同时支持与OpenAI和Cohere等多个提供商的连接。Terracotta通过上传数据来开展LLM模型的精调工作,提供安全存储数据的功能。用户可以对数据进行分类和文本生成的精调。Terracotta提供了定性和定量评估功能,可以同时输入多个模型的提示并比较模型输出,也可以使用我们的工具在包括准确度、BLEU和混淆矩阵等多种评估指标下评估模型。Terracotta由两位斯坦福大学人工智能研究生Beri Kohen和Lucas Pauker共同创建。欢迎您订阅我们的邮件列表,以便及时了解我们的最新进展!
企业软件开发的AI LLM平台
Lamini是一款面向企业软件开发的AI LLM平台,利用生成式人工智能和机器学习技术,自动化工作流程,优化软件开发过程,提高生产效率。体验Lamini,感受软件开发的未来。
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