认识LLMWare：一种全能人工智能框架，用于整合基于LLM的生成式人工智能应用开发
了解LLMWare：一种多功能的人工智能框架，用于融合基于LLM的生成式人工智能应用开发
尽管在过去一年大型语言模型LLMs引起了广泛关注，但许多企业仍在努力实现生成式人工智能的全部潜力，原因是将LLMs整合到现有企业工作流程中存在挑战。随着LLMs的发展迅猛，模型技术在过去一年中取得了巨大的进步，但开发工具并没有跟上步伐，迄今为止，在构建企业级LLM应用的统一、开放的开发框架方面仍存在巨大差距。在缺乏统一的开发框架的情况下，大多数企业开发团队一直在努力将各种自定义工具、开源解决方案、不同供应商的解决方案和多个不同的库组合在一起，以构建LLM的新自定义数据流水线和流程，从而减慢了采用速度和价值产出。
鉴于这一需求，作为金融服务和法律行业企业级LLM应用提供商，Ai Bloks发布了一个新的开源库，命名为LLMWare。根据Ai Bloks首席执行官达伦·奥伯斯特的说法：“在过去一年里与客户和合作伙伴交流时，我们发现大多数企业都在努力找到一个常见的检索增强式生成 (RAG) 模式，将LLMs与嵌入模型、向量数据库、文本搜索、文档解析和分块、事实检查和后处理等相结合。为了满足这一需求，我们推出了LLMWare作为一个开源项目，围绕这个框架建立一个社区，使RAG的最佳实践和相关企业LLM模式实现民主化。”
LLMWare满足了开发企业级LLM应用的几个关键需求：
- 端到端统一的RAG框架 – 结合模型、数据流水线和工作流程，只需几行直观的代码即可开始构建基于私有文档的自定义LLM应用，时间仅需几分钟；
- 真正开放，支持广泛的模型、云和平台，以促进核心应用逻辑的重用，避免与支持主流API模型和开源方案的“锁定”。
- 为企业可扩展的开发和私有云部署而设计；
- 各个经验水平的开发人员可以快速开始，提供了许多包含广泛的LLM应用模式的示例代码。
llmware现在可以在github/llmware-ai上获取，并作为一个标准的Python库进行打包（pip install llmware）。
