Framework và Thư Viện cho Ứng Dụng LLM
Phần này giới thiệu các framework và thư viện hàng đầu, giúp bạn xây dựng ứng dụng LLM một cách hiệu quả.
Các lựa chọn phổ biến bao gồm: LangChain (framework mạnh mẽ), LlamaIndex (framework dữ liệu), Dify (nền tảng phát triển LLM open-source), Flowise (giao diện kéo thả), Haystack (framework điều phối LLM), RAGFlow (engine RAG open-source), letta/MemGPT (framework LLM với bộ nhớ), Cognita (framework RAG mô-đun), fastRAG (framework RAG hiệu quả), AutoRAG (công cụ AutoML RAG), FlashRAG (toolkit RAG Python).
Agent Framework và Dự Án Liên Quan Đến AI
Khám phá các framework và dự án tập trung vào việc xây dựng AI Agent tự động và thông minh.
Các lựa chọn hàng đầu bao gồm: LangGraph (xây dựng agent ngôn ngữ linh hoạt), AutoGen (framework lập trình agentic AI), crewAI (framework điều phối agent AI), BabyAGI (trình quản lý tác vụ tự động).
Graph RAG: Hệ Thống RAG Dựa Trên Đồ Thị
Tìm hiểu về GraphRAG, một hệ thống Retrieval-Augmented Generation dựa trên đồ thị mô-đun.
Các dự án liên quan bao gồm GraphRAG-Visualizer và nano-GraphRAG.
Lưu Trữ Vector Stores: Dữ Liệu cho Ứng Dụng AI
Vector stores là thành phần quan trọng trong các ứng dụng AI hiện đại. Chúng cung cấp khả năng lưu trữ và truy xuất vector hiệu quả.
Các lựa chọn hàng đầu bao gồm: Weaviate (vector database cloud-native), Milvus (vector database cloud-native), FAISS (thư viện tìm kiếm tương đồng), Chroma (embedding database AI-native), LanceDB (vector database serverless), Pinecone (vector database), Qdrant (vector database hiệu năng cao), PGVector (tìm kiếm tương đồng vector cho Postgres), Vearch (tìm kiếm vector phân tán).
Bộ Nhớ Hệ Thống cho AI Cá Nhân Hóa
Hệ thống bộ nhớ cho phép AI lưu trữ và truy xuất thông tin, cải thiện khả năng cá nhân hóa.
Mem0 là một ví dụ về lớp bộ nhớ cho AI cá nhân hóa.
Bảo Vệ Guardrails: Hệ Thống Hội Thoại Dựa Trên LLM
Guardrails giúp đảm bảo an toàn và kiểm soát cho các hệ thống hội thoại dựa trên LLM.
NeMo Guardrails là một toolkit để thêm guardrails vào các hệ thống này.
“AI không phải là sự thay thế con người, mà là công cụ để khuếch đại khả năng của con người.
Satya Nadella
Khám Phá Thêm
Tương tác và tìm hiểu sâu hơn về các công cụ này.
Bạn đang sử dụng framework LLM nào?
Tham gia khảo sát nhanh để chia sẻ kinh nghiệm của bạn.
Thư viện tài nguyên LLM
Khám phá các bài viết, hướng dẫn và video về LLM.
Đánh Giá Framework cho RAG và LLM
Đánh giá là bước quan trọng để đảm bảo chất lượng và hiệu suất của RAG và LLM.
Các framework đánh giá bao gồm: RAGAS, DeepEval, TruLens, ARES, RGB.
Xử Lý Công Cụ PDF và Tài Liệu
Các công cụ xử lý PDF giúp trích xuất thông tin từ tài liệu một cách hiệu quả.
Các lựa chọn hàng đầu bao gồm: Unstructured, Nougat, PDFPlumber, MinerU, PDF-Extract-Kit, grobid, GOT-OCR, marker, markitdown.
Hình Ảnh Xử Lý với CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) cho phép dự đoán đoạn văn bản phù hợp nhất với một hình ảnh.
Giao Diện UI/Interface cho Ứng Dụng LLM
Giao diện người dùng thân thiện giúp tương tác với ứng dụng LLM dễ dàng hơn.
Các lựa chọn bao gồm: kotaemon, Verba, Streamlit, Gradio, Chainlit.
Phục Vụ Model Serving: Triển Khai LLM
Model serving giúp triển khai và phục vụ LLM một cách hiệu quả.
Các lựa chọn bao gồm: ollama, vllm, LM Studio, litellm, sglang.