Top 5 khung phát triển ứng dụng ngôn ngữ LLM tốt nhất - MyGPT

Đào tạo Kiến thức AI Ứng dụng Top 5 khung phát triển ứng dụng ngôn ngữ LLM tốt nhất
  • Tháng Mười 28, 2023

Tác giả:Tobias Abdon

03 Tháng 10 năm 2023

Thế giới phát triển ứng dụng LLM (Học máy Làm việc Ngôn ngữ) là một lĩnh vực vô cùng thú vị. Giống như trong các lĩnh vực phát triển phần mềm khác, việc sử dụng công cụ LLM phù hợp có thể tạo ra sự khác biệt lớn về hiệu suất, đáng tin cậy và bảo mật. Mặc dù là lĩnh vực còn rất mới song các khung công cụ phát triển ứng dụng ngôn ngữ đã xuất hiện và rất tuyệt vời giúp xây dựng ngôn ngữ nhanh chóng, hiệu quả.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ điểm qua 5 khung công cụ phát triển nổi bật nhất hiện nay.

LangChain

LangChain có lẽ là một trong những khung làm việc mạnh mẽ nhất được phát triển để giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng tận dụng các Mô hình Ngôn ngữ (LLMs). Trong thực tế, chúng tôi đã viết một bài viết khác về nó mà bạn có thể xem ở đây.

Cho dù bạn đang tìm cách tạo ra một chatbot đơn giản hay một hệ thống phức tạp kết hợp nhiều thành phần, LangChain cung cấp các công cụ và giao diện để làm công việc trở nên mượt mà hơn.

LangChain đi kèm với các module sau tích hợp sẵn:

  1. Model I/O: Các công cụ để tương tác, nhập và xử lý đầu ra từ các mô hình ngôn ngữ.
  2. Retrieval: Trích xuất dữ liệu bên ngoài để cung cấp cho LLM và tăng cường quá trình tạo ra.
  3. Chains: Giao diện để tổ chức và tối ưu hóa các thành phần LLM để cấu trúc ứng dụng dễ dàng hơn.
  4. Memory: Hỗ trợ ghi nhớ các tương tác trước đó để tạo ra cuộc trò chuyện trôi chảy hơn.
  5. Agents: Luồng công việc động sử dụng LLM để xác định chuỗi công việc.
  6. Callbacks: Giám sát và tích hợp các vòng phản hồi trong các ứng dụng LLM.

Homepage: https://docs.langchain.com/docs/

LlamaIndex

Trước đây được biết đến với tên GPT Index, LlamaIndex là một công cụ quan trọng để quản lý sự tương tác giữa LLMs và dữ liệu thuộc lĩnh vực cụ thể hoặc dữ liệu riêng tư. Nó xuất sắc trong việc tiếp nhận và cấu trúc dữ liệu như vậy, cho phép các ứng dụng được xây dựng trên nền các LLM bổ sung thêm thông tin cụ thể cho các mô hình đã được đào tạo trước đó, thông tin này có thể nằm trong các kho dữ liệu hoặc định dạng khác nhau, làm cho nó trở nên quan trọng đối với các nhà phát triển đối mặt với các ứng dụng cô lập và dữ liệu riêng tư.

Các Tính năng Quan trọng:

  1. Các kết nối dữ liệu để tiếp nhận dữ liệu từ các nguồn và định dạng gốc.
  2. Các chỉ mục dữ liệu để cấu trúc dữ liệu một cách dễ dàng tiêu thụ bởi LLMs.
  3. Engines cung cấp quyền truy cập bằng ngôn ngữ tự nhiên đến dữ liệu đã được cấu trúc, với khả năng giao diện truy xuất mạnh mẽ và tương tác hội thoại.
  4. Các đặc vụ hướng dữ liệu và tích hợp ứng dụng cho phép tương tác mượt mà với các hệ thống và công cụ khác trong hệ sinh thái của bạn.

Homepage: https://www.llamaindex.ai/

Haystack

Haystack nổi bật với tư cách là một khung làm việc NLP toàn diện, cho phép phát triển các ứng dụng sử dụng các mô hình NLP và LLM tiên tiến nhất. Nó cung cấp các khả năng đa dạng như trả lời câu hỏi, tạo ra câu trả lời và tìm kiếm tài liệu theo nghĩa ngữ.

Các Khái niệm Cốt lõi:

  1. Cấu trúc Pipelines và Nodes để xử lý dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ NLP khác nhau.
  2. Các đặc vụ, được cung cấp bởi các LLM, quyết định hành động để giải quyết các truy vấn phức tạp.
  3. Các công cụ là các thành phần chuyên dụng được sử dụng bởi các đặc vụ, ví dụ như máy tính hoặc công cụ WebRetriever.
  4. Kho văn bản (DocumentStores) chứa dữ liệu văn bản mà Haystack truy cập, với khả năng tương thích với nhiều công nghệ cơ sở dữ liệu khác nhau như Elasticsearch và FAISS.

Github: https://github.com/deepset-ai/haystack

tinyllm

tinyllm là một sự lựa chọn mạnh mẽ thay thế cho các thư viện LLM khác, được thiết kế để vượt qua các thách thức như thiếu tính khả năng tổng hợp, thiết kế phức tạp của phần mềm và các vấn đề về tính đọc hiện diện trong các thư viện hiện có. Sự tập trung vào tính đơn giản và sự trừu tượng mạnh mẽ giúp tích hợp dễ dàng với các mã nguồn hiện có.

Các Thành phần Quan trọng:

  1. Function, Validator, Chain, Concurrent, và Decision là các thành phần cơ bản giúp tạo, quản lý và thực hiện hiệu quả các chức năng của LLM.
  2. Thư viện sử dụng Tinyllm Vector Store, tận dụng một cơ sở dữ liệu Postgres với tiện ích mở rộng pgvector, cung cấp một giải pháp linh hoạt và hiệu quả về chi phí để quản lý embeddings.

Github: https://github.com/zozoheir/tinyllm

Griptape

Griptape nổi tiếng với khung làm việc modul hiện đại giúp xây dựng các ứng dụng AI an toàn và hiệu quả. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng với cấu trúc và công cụ modul trong Python, đồng thời giữ quyền kiểm soát mở rộng đối với quyền truy cập dữ liệu và hoạt động của LLM.

Đặc Điểm Đáng Chú ý:

  1. Xây dựng Ứng dụng AI: Cung cấp cấu trúc và công cụ modul cho việc xây dựng ứng dụng bằng Python.
  2. Kiểm Soát Truy Cập Dữ liệu: Cung cấp kết nối an toàn đến các nguồn dữ liệu với kiểm soát truy cập chi tiết.
  3. Khả Năng Mở Rộng: Hỗ trợ triển khai và chạy ứng dụng một cách dễ dàng trên nền điện toán đám mây, cho phép xử lý dữ liệu theo nhu cầu.

Homepage: https://www.griptape.ai/

Kết Luận

Cảnh quan Công cụ LLM đang phát triển nhanh chóng, với các công cụ đổi mới như LangChain, LlamaIndex, tinyllm, Haystack và Griptape, mỗi công cụ đều mang đến các giải pháp và khả năng độc đáo. Cho dù là quản lý dữ liệu thuộc lĩnh vực cụ thể, đơn giản hóa tương tác với LLMs, giải quyết các nhiệm vụ NLP phức tạp, hay xây dựng các ứng dụng AI an toàn, những công cụ này đang biến đổi cách mà các nhà phát triển tận dụng LLM để xây dựng các ứng dụng đột phá. Hãy theo dõi cảnh quan đang phát triển này để cập nhật những tiến bộ mới nhất và tối ưu hóa quy trình phát triển của bạn.

Chat Button
MyGPT GenAI Chatbot ×