有许多令人惊叹的工具可以帮助构建生成式人工智能应用程序。但开始使用新工具需要时间学习和练习。
因此，我创建了一个存储库，其中包含用于构建生成式 AI 应用程序的流行开源框架示例。
这些示例还展示了如何将这些框架与 Amazon Bedrock 结合使用。
您可以在这里找到存储库：
github./danilop/oss-for-generative-ai
在本文的其余部分中，我将描述我选择的框架、存储库中示例代码的内容以及如何在实践中使用它们。
包含的框架
LangChain：用于开发由语言模型支持的应用程序的框架，具有以下示例：
基本模型调用链接提示构建 API创建客户端实现聊天机器人使用基岩代理
LangGraph：LangChain 的扩展，用于构建具有大型语言模型 (LLM) 的有状态、多角色应用程序
Haystack：用于构建搜索系统和语言模型应用程序的端到端框架
LlamaIndex：基于 LLM 的应用程序的数据框架，示例如下：
RAG（检索增强生成）建立代理
DSPy：使用大型语言模型解决人工智能任务的框架
RAGAS：评估检索增强生成（RAG）管道的框架
LiteLLM：标准化不同提供商的 LLM 使用的库
框架概述浪链
用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。
主要特点：
LLM 支持的应用程序的模块化组件复杂 LLM 工作流程的链和代理上下文交互的记忆系统与各种数据源和 API 集成
主要用例：
构建对话式人工智能系统创建特定领域的问答系统开发人工智能驱动的自动化工具郎图
LangChain 的扩展，用于构建有状态的多参与者。法学硕士申请
主要特点：
基于图形的工作流程管理复杂代理交互的状态管理用于设计和实现多代理系统的工具循环工作流程和反馈循环
主要用例：
创建协作人工智能代理系统实施复杂、有状态的人工智能工作流程开发人工智能驱动的模拟和游戏草垛
用于构建生产就绪的 LLM 应用程序的开源框架。
主要特点：
具有灵活管道的可组合人工智能系统多模态人工智能支持（文本、图像、音频）生产就绪，具有可序列化的管道和监控
主要用例：
构建 RAG 管道和搜索系统开发对话式人工智能和聊天机器人内容生成和摘要创建具有复杂工作流程的代理管道骆驼指数
用于构建 LLM 支持的应用程序的数据框架。
主要特点：
高级数据摄取和索引查询处理和响应合成支持各种数据连接器可定制的检索和排名算法
主要用例：
创建知识库和问答系统在大型数据集上实现语义搜索构建情境感知人工智能助手DSPy
通过声明性和可优化的语言模型程序解决人工智能任务的框架。
主要特点：
LLM交互的声明式编程模型LLM提示和参数自动优化用于 LLM 输入/输出的基于签名的类型系统用于自动提示改进的提词器（现在是优化器）
主要用例：
开发强大且优化的 NLP 管道创建自我改进的人工智能系统与法学硕士一起实施复杂的推理任务拉加斯
检索增强生成（RAG）系统的评估框架。
主要特点：
RAG 管道的自动评估多种评估指标（忠实度、上下文相关性、答案相关性）支持不同类型的问题和数据集与流行的 RAG 框架集成
主要用例：
RAG 系统性能基准测试确定 RAG 管道需要改进的领域比较不同的 RAG 实现莱特法学硕士
多个 LLM 提供商的统一界面。
主要特点：
适用于 100 多个 LLM 模型的标准化 API自动回退和负载平衡缓存和重试机制使用情况跟踪和预算管理
主要用例：
简化多法学硕士申请开发实施模型冗余和回退策略管理不同提供商之间的 LLM 使用情况结论
如果您使用过这些工具，请告诉我。我错过了你想与他人分享的东西吗？请随意回馈存储库！
以上就是用于构建生成式人工智能应用程序的开源框架的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
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