一文读懂常用的 “生成式 AI 框架”( 二 ) _AI

LangChain 基于开源精神，使用 MIT 许可证，这意味着它是一个开放的框架，任何人都可以自由地使用以及进行修改。这种开源的特性使 LangChain 能够吸引更多的人才和贡献者，推动框架的不断发展和改进。
在 LangChain 中，引入了一种标准化接口，其中包括代理、内存和链。这些接口的引入旨在提供一种统一的方式来处理不同组件之间的交互和通信。代理模块使得系统能够代表用户执行特定任务，内存模块用于存储和访问数据，而链模块则用于管理数据流和处理过程。
通过 LangChain ，开发人员可以更高效地构建应用程序，并且能够充分利用大型语言模型的强大能力。这些大型语言模型具有深厚的语义理解和生成能力，能够处理各种自然语言任务，如文本生成、对话系统和智能助手。LangChain 的引入使得开发人员能够更轻松地集成和使用这些模型，从而提升 AI 系统的性能和表现。

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LangChain 的代理占据了中心舞台，使 LLM 能够做出明智的决策，为创建动态聊天机器人、游戏和一系列应用程序铺平了道路。事实证明，内存功能非常宝贵，可以在 LLM 调用之间保持状态。此功能成为聊天机器人等应用程序的基石，可维持连贯的对话或存储先前查询的结果。链超越了单一的 LLM 调用，促进了序列的编排——这对于制作摘要工具、问答系统和需要多方面交互的各种应用程序来说是一个福音。
LangChain 在数据增强生成方面的实力增加了另一层多功能性，使 Gen AI 专业人员能够根据外部数据生成文本。从创建引人注目的新闻文章到精心制作产品描述，该框架增强了内容生成功能。
LangChain 展示了其在各种应用中的能力，包括用于客户服务和教育的聊天机器人、用于娱乐和研究的游戏、以及用于商业和教育的摘要工具和问答系统。它涵盖了内容生成、翻译、代码生成、数据分析和医疗诊断等各种应用。在 Gen AI 专业人士的工具包中，LangChain 在不断发展的生成人工智能领域推动创新和效率。

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Github地址：https://github.com/langchain-ai/langchain
No 2 : LlamaIndex除了 LangChain 之外，LlamaIndex 也是 Gen AI 专业人士工具库中不可或缺的开源框架。作为一种创新的库，它为自定义数据和像 GPT-4 这样的 LLM 提供了无缝的桥梁，从而显著增强了 Gen AI 专业人士的日常工作和项目。LlamaIndex 在与数据和 LLM 的复杂工作流程上进行简化，为数据摄入、结构化、检索和集成提供了不可或缺的支持。

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首先， LlamaIndex 擅长从各种来源(如 API、数据库、PDF 或外部应用程序)"摄取"数据，充当勤勉的数据收集者。然后，它进入"结构化"阶段，以一种 LLMs 轻松理解的方式组织数据。这些经过组织的数据成为"检索"阶段的基?。?LlamaIndex 在需要时帮助找到和获取正确的数据。最后，它简化了"集成"过程，允许将数据与各种应用程序框架无缝合并。
从框架设计角度来看，LlamaIndex 由三个主要组件组成：用于收集的“数据连接器”、用于组织的“数据索引”以及作为翻译器的“引擎”(LLMs) 。这种设计模式赋予了 GenAI 专业人员在增强生成检索(RAG)方面的能力，将 LLM 的能力与定制数据相结合。模块化构造，如查询引擎、聊天引擎和代理，将交互提升到对话级别，实现动态决策。无论是创建问答系统、聊天机器人还是智能代理，LlamaIndex 都是 Gen AI 专业人员的不可或缺的盟友，为 RAG 的冒险提供了坚实的基础，并通过 LLMs 和定制数据为应用程序提供了强大的动力。

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GitHub地址：https://github.com/run-llama
No 3 : MeshTensorflowMeshTensorFlow 作为另一种引人注目的框架，为 Gen AI 专业人士提供了解决分布式深度神经网络(DNN)训练策略中固有挑战的解决方案。传统的数据并行方法在批次分割中存在一些限制，例如，对非常大模型的内存限制、高延迟和小批量大小的低效性等。而 MeshTensorFlow 通过引入一种新的范式转变，提供了一种语言来指定更广泛的分布式张量计算类别，从而超越了数据并行的限制。