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当我们谈论人工智能时，大型语言模型（LLM）作为关键工具凸显其重要性，它们赋予机器以类似人类的流畅度理解和生成文本的能力。这些通过复杂的深度学习技术制作的模型，是从聊天机器人到创意写作助手等多种应用的支柱。
在LLM领域内，开源和专有模型之间存在一个基本区别。与封闭源代码的对应物不同，开源LLM通过公开其训练数据、模型架构和权重，提供透明度。这种透明度不仅促进创新，而且还为企业提供了灵活性、成本效益和提高数据安全性等优势。
以下是一些可用于LLM应用开发的工具：
LangChain是一个开源框架，使开发人员在AI和机器学习中能够无缝集成像OpenAI的GPT-3.5和GPT-4这样的大型语言模型，以及外部组件，便于创建强大的自然语言处理应用。
Chainlit是一个开源的异步Python框架，加速应用开发。通过Chainlit，你可以通过与其强大的后端无缝集成的自定义前端，自由地打造独特的用户体验。其主要特点包括简化开发的抽象，强大的监控和可观测性，与多种工具的顺畅集成，安全的身份验证机制，支持多用户环境以及高效的数据流功能。
Helicone是一个为使用生成性AI的企业提供的开源可观测性平台。该平台帮助用户深入了解他们的LLM应用，提供支出、延迟和使用等关键方面的洞察。从理解延迟趋势到有效管理AI成本，Helicone的复杂功能简化了复杂的分析，使开发人员可以放心地专注于产品开发。
LLMStack是一个无代码平台，专为轻松构建生成性AI代理、工作流和聊天机器人而设计，同时将它们无缝连接到数据和业务流程。它促进了高效的数据管理，使连接到LLM应用并创建上下文感知的生成性AI代理成为可能。一些显著的亮点包括链式多个LLM模型以构建复杂的管道，带有连接器的向量数据库，以使用私有数据增强LLM响应，快速用例特定开发的应用模板，协作应用编辑以及提示工程能力。
Gradio是Hugging Face开发的一个开源库，专为仅使用Python轻松创建用户友好的应用而设计。这个库专为机器学习项目量身打造，旨在通过直观的方法简化测试、共享和展示模型的过程。它为构建交互式演示提供了一种无缝的解决方案，使用户或同事可以直接在其Web浏览器中尝试机器学习模型、API或数据科学工作流。
Flowise AI是一个用户友好的开源平台，简化了无需编码的语言处理工作流。用户可以轻松地过滤和提取信息，创建对话代理，并构建语言模
型应用程序。Flowise AI民主化了开发过程，使没有编码专业知识的用户也能集成语言模型。其生态系统提供了诸如代理、链式、体验式搜索、聊天模型和向量存储等功能，提供灵活性和定制选项。
LlamaIndex是一个多功能平台，用于开发强大的基于LLM的应用程序，适用于您特定的数据。无论是复杂的问答系统、交互式聊天机器人还是智能代理，LlamaIndex都为进入检索增强生成（RAG）的冒险提供了基础。
Weaviate是一个开源向量数据库，旨在存储对象和向量，提供独特的向量搜索和结构化过滤组合。这个云原生数据库通过GraphQL、REST和各种语言客户端访问，提供容错能力和可扩展性。Weaviate允许用户使用先进的ML模型将文本、图像等转换为可搜索的向量数据库。
Semantic Kernel是微软的一个软件开发套件（SDK），将LLM（如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face）无缝集成到常用编程语言（如C#、Python和Java）中。这个创新的SDK以其独特的功能脱颖而出——与AI的插件自动编排。使用Semantic Kernel计划者，用户可以指示LLM生成针对其特定目标的计划，SDK将相应地执行该计划。它是开源的，简化了AI服务的集成，并为开发人员解锁了一系列可能性。
Superagent是一个开源框架，专为无缝创建、管理和部署个性化AI助手（如ChatGPT）而设计。它提供了一个用户友好的云平台，确保在生产环境中轻松部署AI助手，无需处理基础设施、依赖关系或复杂的配置。该框架支持多种AI应用，包括文档上的问题/回答、聊天机器人、共同驾驶员、内容生成、数据聚合和工作流自动化。
LeMUR是一个用户友好的平台，简化了在口语数据上开发LLM应用程序的过程。它使开发人员能够执行多种任务，如搜索、摘要、问答和文本生成，并通过单个API调用利用从口语数据中提取的知识。LeMUR在开发人员常常想要实现的关键任务上精度出众。凭借其摘要端点，LeMUR为自动摘要虚拟会议和电话通话提供了定制化解决方案。