LangChain 由 Harrison Chase 开拓并于 2022 年 <> 月首次亮相，是一个开源平台，旨在构建由 LLM 驱动的强大运用程序，例如 ChatGPT 等谈天机器人和各种量身定制的运用程序。
LangChain旨在为数据工程师供应一个包罗万象的工具包，用于在各种用例中利用LLM，包括谈天机器人、自动问答、文本择要等。
上图显示了LangChain如何处理和处理信息以响运用户提示。最初，系统从一个包含大量数据的大型文档开始。然后，该文档被分解为更小、更易于管理的块。
这些块随后被嵌入到向量中——这是一个将数据转换为系统可以快速有效地检索的格式的过程。这些向量存储在向量存储中，该存储实质上是为处理矢量化数据而优化的数据库。
当用户在系统中输入提示时，LangChain会查询这个向量存储，以查找与用户要求非常匹配或干系的信息。该系统利用大型 LLM 来理解用户提示的高下文和意图，从而辅导从向量存储中检索干系信息。
一旦确定了干系信息，LLM 就会利用它来天生或完成准确办理查询的答案。末了一步终极是用户收到定制的相应，这是系统数据处理和措辞生成功能的输出。
2. SingleStore 条记本SingleStore Notebook 基于 Jupyter Notebook，是一种创新工具，可显著增强数据探索和剖析过程，特殊是对付那些利用 SingleStore 分布式 SQL 数据库的用户。它与 Jupyter Notebook 的集成使其成为数据科学家和专业人士熟习且功能强大的平台。以下是其紧张功能和上风的择要：
本机 SingleStore SQL 支持：此功能简化了直接从条记本查询 SingleStore 分布式 SQL 数据库的过程。它肃清了对繁芜连接字符串的需求，为数据探索和剖析供应了一种更安全、更直接的方法。SQL/Python 互操作性：这许可 SQL 查询和 Python 代码之间的无缝集成。用户可以在条记本中实行 SQL 查询，并直接在 Python 数据帧中利用结果，反之亦然。这种互操作性对付高效的数据操作和剖析至关主要。协作事情流：条记本支持共享和协作编辑，使团队成员能够共同处理数据剖析项目。此功能增强了团队有效折衷和组合其专业知识的能力。交互式数据可视化：通过对 Matplotlib 和 Plotly 等盛行数据可视化库的支持，SingleStore Notebook 利用户能够直接在条记本环境中创建交互式且信息丰富的图表和图形。此功能对付须要直不雅观地传达其创造的数据科学家至关主要。易用性和学习资源：该平台用户友好，具有模板和文档，可帮助新用户快速入门。这些资源对付学习条记本的根本知识和实行繁芜的数据剖析任务非常宝贵。未来的增强和集成：SingleStore 团队致力于不断改进条记本，并操持引入导入/导出、代码自动完成和适用于各种方案的条记本库等功能。此外，人们还期待机器人功能能够促进 SingleStoreDB 中的 SQL 或 Python 编码。简化 Python 代码集成：未来的目标是更轻松地在条记本中对 Python 代码进行原型设计，并将此代码作为存储过程集成到数据库中，从而提高系统的整体效率和功能。SingleStore Notebook 是面向数据专业职员的强大工具，它将 Jupyter Notebook 的多功能性与用于 SingleStore 的 SQL 数据库的特定增强功能相结合。它专注于易用性、协作和交互式数据可视化，以及未来增强的承诺，使其成为数据科学和机器学习社区的宝贵资源。
利用 SingleStore Notebooks 功能免费试用不同的教程。
我们有非常有趣的教程，例如图像识别、图像匹配以及构建可以看、听、说等的 LLM 运用程序，您可以免费试用。
3. 骆驼指数LlamaIndex 是一个高等编排框架，旨在增强 GPT-4 等 LLM 的功能。虽然 LLM 本身就很强大，在弘大的公共数据集上进行了演习，但它们常日缺少与私有或特定领域数据进行交互的方法。LlamaIndex 弥合了这一差距，供应了一种构造化的办法来摄取、组织和利用各种数据源，包括 API、数据库和 PDF。
通过将这些数据索引为针对 LLM 优化的格式，LlamaIndex 促进了自然措辞查询，利用户能够无缝地与他们的私有数据进行对话，而无需重新演习模型。该框架用场广泛，既适宜具有高等 API 以进行快速设置的新手，也适宜通过较低级别的 API 寻求深度定制的专家。从实质上讲，LlamaIndex 开释了 LLM 的全部潜力，使它们更随意马虎访问和适用于个性化的数据需求。
LlamaIndex 的事情事理LlamaIndex 充当桥梁，将 LLM 的强大功能与不同的数据源连接起来，从而开启了一个新的运用程序领域，可以利用自定义数据和高等措辞模型之间的协同浸染。通过供应用于数据摄取、索引和自然措辞查询界面的工具，LlamaIndex 使开拓职员和企业能够构建强大的数据增强运用程序，从而显著增强决策和用户参与度。
LlamaIndex 通过从一组文档开始的系统事情流程进行操作。最初，这些文档会经历一个加载过程，在该过程中它们被导入到系统中。加载后，对数据进行解析，以易于理解的办法剖析和构建内容。解析后，将对信息进行索引，以实现最佳检索和存储。
这些索引数据安全地存储在标有“存储”的中心存储库中。当用户或系统希望从此数据存储中检索特定信息时，他们可以启动查询。作为对查询的相应，干系数据被提取并作为相应通报，相应可能是一组干系文档或从中提取的特定信息。全体过程展示了 LlamaIndex 如何有效地管理和检索数据，确保快速准确地响运用户查询。
4. 骆驼 2Llama 2 是由 Meta 开拓的最前辈的措辞模型。它是原始 LLaMA 的继任者，在规模、效率和性能方面进行了增强。Llama 2 型号的参数范围从 7B 到 70B 不等，可知足不同的打算能力和运用需求。Llama 2 专为谈天机器人集成量身定制，在对话用例中大放异彩，供应细致入微且连贯的相应，打破了对话式 AI 所能实现的界线。
Llama 2 利用公开可用的在线数据进行预演习。这涉及将模型暴露给大量文本数据，如书本、文章和其他书面内容来源。此预演习的目标是帮助模型学习一样平常措辞模式并得到对措辞构造的广泛理解。它还涉及从人类反馈 （RLHF） 中进行监督微调和强化学习。
RLHF 的一个组成部分是谢绝抽样，它涉及从模型中选择相应，并根据人类反馈接管或谢绝它。RLHF 的另一个组成部分是近端策略优化 （PPO），它涉及直接根据人类反馈更新模型的策略。末了，迭代优化通过监督迭代和校正确保模型达到所需的性能水平。
5. 拥抱脸Hugging Face 是一个多方面的平台，在人工智能领域发挥着至关主要的浸染，尤其是在自然措辞处理 （NLP） 和天生式 AI 领域。它包含各种元素，这些元素协同事情，利用户能够探索、构建和共享 AI 运用程序。
以下是其关键方面的细分：
1. 模型中央Hugging Face 拥有大量预演习模型库，用于各种 NLP 任务，包括文本分类、问答、翻译和文本天生。这些模型在大型数据集上进行演习，可以针对特定哀求进行微调，使其易于用于各种目的。这肃清了用户从头开始演习模型的须要，从而节省了韶光和资源。2. 数据集除了模型库之外，Hugging Face 还供应对 NLP 任务的大量数据集的访问。这些数据集涵盖了各种领域和措辞，为演习和微调模型供应了宝贵的资源。用户还可以贡献自己的数据集，丰富平台的数据资源并促进社区协作。3. 模型演习和微调工具Hugging Face 供应了用于在特天命据集和任务上演习和微调现有模型的工具和功能。这利用户能够根据自己的特定需求定制模型，从而提高其在目标运用中的性能和准确性。该平台供应了灵巧的培训选项，包括个人机器上确当地培训或针对大型模型的基于云的办理方案。4. 运用程序构建Hugging Face 通过与 TensorFlow 和 PyTorch 等盛行的编程库无缝集成，促进了 AI 运用程序的开拓。这许可开拓职员利用预先演习的模型构建谈天机器人、内容天生工具和其他 AI 驱动的运用程序。供应大量运用程序模板和教程来辅导用户并加快开拓过程。5. 社区与协作Hugging Face 拥有一个由开拓职员、研究职员和 AI 爱好者组成的充满活力的社区。该平台通过模型共享、代码存储库和论坛等功能促进协作。这种协作环境促进了知识共享，加速了创新，并推动了 NLP 和天生式 AI 技能的进步。Hugging Face 不仅仅是一个模型存储库。它是一个全面的平台，包含模型、数据集、工具和发达发展的社区，利用户能够轻松探索、构建和共享 AI 运用程序。对付希望在努力中利用人工智能力量的个人和组织来说，这使其成为一项宝贵的资产。
6. 干草堆Haystack 可以归类为一个端到端框架，用于构建由各种 NLP 技能供应支持的运用程序，包括但不限于天生式 AI。虽然它并不直接专注于从头开始构建天生模型，但它供应了一个强大的平台，用于：
1. 检索增强天生 （RAG）Haystack善于将基于检索和天生的方法相结合，用于搜索和内容创建。它许可集成各种检索技能，包括向量搜索和传统关键字搜索，以检索干系文档以进行进一步处理。然后，这些文档将作为天生模型的输入，从而产生更有针对性和高下文干系的输出。
2. 多样化的 NLP 组件Haystack 为各种 NLP 任务供应了一套全面的工具和组件，包括文档预处理、文本择要、问答和命名实体识别。这许可构建繁芜的管道，将多种 NLP 技能结合起来以实现特定目标。
3. 灵巧性和开源Haystack 是一个开源框架，建立在盛行的 NLP 库（如 Transformers 和 Elasticsearch）之上。这许可与现有工具和事情流程进行定制和集成，使其能够适应不同的需求。
4. 可扩展性和性能Haystack 旨在有效地处理大型数据集和事情负载。它与 Pinecone 和 Milvus 等强大的矢量数据库集成，纵然处理数百万个文档，也能快速准确地搜索和检索。
5. 天生式人工智能集成Haystack 与 GPT-3 和 BART 等盛行的天生模型无缝集成。这许可用户利用这些模型的强大功能，在基于 Haystack 构建的运用程序中实行文本天生、择要和翻译等任务。
虽然 Haystack 的重点不仅仅放在天生式 AI 上，但它为构建利用这项技能的运用程序供应了坚实的根本。它在检索、多样化的 NLP 组件、灵巧性和可扩展性方面的综合上风使其成为开拓职员和研究职员探索天生式 AI 在各种运用中的潜力的宝贵框架。
总之，天生式人工智能的格局正在迅速发展，HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、Llama2、Haystack和SingleStore Notebooks等框架和工具处于领先地位。这些技能为开拓职员供应了将 AI 集成到其项目中的丰富选择，无论他们从事的是自然措辞处理、数据剖析还是繁芜的 AI 运用程序。
原文标题：Six Generative AI Frameworks and Tools Every Developer Should Know
原文链接：https://dzone.com/articles/6-generative-ai-frameworks-amp-tools-every-develop
作者：Pavan Belagatti
编译：LCR