Шесть фреймворков и инструментов генеративного искусственного интеллекта, которыми должен обладать каждый разработчик

Шесть неотъемлемых фреймворков и инструментов для разработчика генеративного искусственного интеллекта

В быстро меняющемся ландшафте технологий Генеративный ИИ является революционной силой, преобразующей подход разработчиков к сложным проблемам и инновациям. В этой статье мы погрузимся в мир Генеративного ИИ, раскроем фреймворки и инструменты, необходимые для каждого разработчика.

1. LangChain

Разработанный Харрисоном Чейзом и дебютировавший в октябре 2022 года, LangChain является открытой платформой, предназначенной для создания надежных приложений на основе LLM, таких как чат-боты, наподобие ChatGPT, и различные персонализированные приложения.

LangChain стремится оснастить инженеров данных всеобъемлющим набором инструментов для использования LLM в различных сценариях, включая чат-боты, автоматизированный вопросно-ответный поиск, текстовую суммаризацию и многое другое.

На приведенном выше изображении показано, как LangChain обрабатывает информацию и отвечает на запросы пользователя. Система начинает с большого документа, содержащего множество данных. Затем этот документ разбивается на более мелкие участки, чтобы его стало проще управлять.

Затем эти участки встраиваются в векторы – процесс, превращающий данные в формат, который может быть быстро и эффективно извлечен системой. Эти векторы хранятся в хранилище векторов, что по сути является базой данных, оптимизированной для работы с векторизованными данными.

Когда пользователь вводит запрос в систему, LangChain обращается к этому хранилищу векторов, чтобы найти информацию, наиболее близкую или подходящую для запроса пользователя. Система использует большие LLM, чтобы понять контекст и намерение запроса пользователя, что направляет извлечение соответствующей информации из хранилища векторов.

После того, как определена соответствующая информация, LLM использует ее для генерации или завершения ответа, который точно отвечает на запрос. Этот окончательный шаг приводит к получению пользователем настроенного ответа, который является результатом обработки данных и способностей системы к генерации текста.

2. SingleStore Notebooks

SingleStore Notebook, на основе Jupyter Notebook, является инновационным инструментом, который значительно улучшает процесс изучения и анализа данных, особенно для тех, кто работает с распределенной SQL базой данных SingleStore. Интеграция с Jupyter Notebook делает его знакомой и мощной платформой для работы с данными для ученых-данных и профессионалов. Вот краткое описание его основных функций и преимуществ:

  • Поддержка нативного SingleStore SQL: Эта функция упрощает процесс запросов к распределенной SQL базе данных SingleStore непосредственно из блокнота. Она устраняет необходимость в сложных строках подключения, предлагая безопасный и простой способ исследования и анализа данных.
  • Взаимодействие SQL/Python: Это позволяет совмещать SQL-запросы и код Python без проблем. Пользователи могут выполнять SQL-запросы в блокноте и использовать результаты непосредственно в рабочих таблицах Python и наоборот. Это взаимодействие является важным для эффективной обработки и анализа данных.
  • Коллаборативные рабочие процессы: Блокнот поддерживает совместное использование и редактирование, позволяя участникам команды работать вместе над проектами по анализу данных. Эта функция повышает способность команды к координации и совместному использованию своего опыта.
  • Интерактивная визуализация данных: Благодаря поддержке популярных библиотек визуализации данных, таких как Matplotlib и Plotly, SingleStore Notebook позволяет пользователям создавать интерактивные и информативные диаграммы и графики непосредственно в среде блокнота. Эта возможность крайне важна для ученых-данных, которым необходимо визуализировать свои результаты.
  • Простота использования и обучающие ресурсы: Платформа проста в использовании, предоставляя шаблоны и документацию, которые помогают новым пользователям быстро начать работу. Эти ресурсы бесценны для изучения основ работы с блокнотом и выполнения сложных задач по анализу данных.
  • Расширение и интеграция в будущем: Команда SingleStore стремится непрерывно улучшать блокнот, включая функции, такие как импорт/экспорт, автозаполнение кода и галерею блокнотов для различных сценариев. Также ожидается возможность использования вспомогательных агентов, которые могут облегчить SQL или Python-кодирование в SingleStoreDB.
  • Упрощение интеграции Python-кода: Будущей целью является возможность создания прототипов кода Python в блокнотах и интеграции этого кода в виде хранимых процедур в базу данных, улучшая общую эффективность и функциональность системы.

SingleStore Notebook – мощный инструмент для профессионалов в области данных, объединяющий гибкость Jupyter Notebook с особыми усовершенствованиями для использования с SQL базой данных SingleStore. Фокус на простоте использования, сотрудничестве и интерактивной визуализации данных, а также перспективы будущего развития, делают его ценным ресурсом в области науки о данных и машинного обучения.

Попробуйте различные учебники бесплатно, используя функцию SingleStore Notebooks.

У нас есть очень интересные учебники, такие как распознавание изображений, сопоставление изображений и создание приложений LLM, которые могут видеть, слышать, говорить и т.д., и вы можете попробовать их бесплатно.

3. LlamaIndex

LlamaIndex – это инструмент на основе современных технологий, предназначенный для расширения возможностей приложений LLM, таких как GPT-4. Хотя LLM по своей природе мощные и обучены на огромных общедоступных наборах данных, часто они не имеют возможности взаимодействовать с частными или предметно-специфическими данными. LlamaIndex заполняет эту пробел, предлагая структурированный способ загрузки, организации и использования различных источников данных, включая API, базы данных и PDF-файлы.

Индексирование данных в форматах, оптимизированных для LLM, LlamaIndex облегчает естественный поиск с использованием естественного языка, позволяя пользователям без преподготовки моделей естественно общаться со своими частными данными. Этот инструмент является универсальным и предоставляет высокоуровневый API для быстрой настройки начинающим и более низкоуровневые API для экспертов, желающих более глубокой настройки. В итоге LlamaIndex разблокирует полный потенциал LLM, делая их более доступными и применимыми к индивидуальным потребностям в данных.

Как работает LlamaIndex

LlamaIndex служит мостом, соединяющим мощные возможности LLM с различными источниками данных, открывая новое пространство для приложений, которые используют совместно пользовательские данные и передовые языковые модели. Предоставляя инструменты для загрузки данных, индексации и интерфейса естественного языка, LlamaIndex позволяет разработчикам и бизнесу создавать надежные приложения, расширяющие возможности принятия решений и взаимодействия с пользователем.

LlamaIndex работает по систематическому алгоритму, начиная с набора документов. Сначала эти документы проходят процесс загрузки, где они импортируются в систему. После загрузки данные анализируются и структурируются для понятного представления. Затем полученная информация индексируется для оптимального доступа и хранения.

Индексированные данные безопасно хранятся в центральном репозитории с меткой “store”. Когда пользователь или система хочет получить конкретную информацию из этого хранилища данных, они могут запустить запрос. В ответ на запрос извлекаются соответствующие данные и предоставляются в качестве ответа, который может быть набором связанных документов или конкретной информации, извлеченной из них. Весь процесс демонстрирует, как LlamaIndex эффективно управляет и извлекает данные, обеспечивая быстрые и точные ответы на запросы пользователей.

4. Llama 2

Llama 2 – это современная языковая модель, разработанная компанией Meta. Это преемник оригинальной LLaMA, предлагающий улучшения в масштабе, эффективности и производительности. Модели Llama 2 настроены на разные вычислительные возможности и применения и варьируются от 7 миллиардов до 70 миллиардов параметров. Созданный для интеграции с чат-ботами, Llama 2 проявляет свой потенциал в диалоговых случаях использования, предлагая понятные и последовательные ответы, которые превосходят возможности разговорного искусственного интеллекта.

Llama 2 предварительно обучается с использованием общедоступных данных из сети. Это включает подвержение модели большому объему текстовых данных, таких как книги, статьи и другие источники письменного контента. Цель предварительного обучения – помочь модели изучить общие языковые закономерности и приобрести общее понимание структуры языка. Обучение также включает надзорную тонкую настройку и обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF).

Одним из компонентов RLHF является отбор подбора, который заключается в выборе ответа от модели и принятии решения о его принятии или отклонении на основе обратной связи от человека. Другим компонентом RLHF является близкая к оптимальной политика оптимизация (PPO), которая заключается в непосредственном обновлении политики модели на основе обратной связи от человека. Наконец, итеративная перенастройка обеспечивает достижение моделью желаемого уровня производительности с использованием надзорных итераций и коррекций.

5. Hugging Face

Hugging Face — это многофункциональная платформа, которая играет важную роль в области искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка (NLP) и генеративного искусственного интеллекта (AI). Она объединяет различные элементы, которые взаимодействуют между собой, чтобы дать пользователям возможность исследовать, создавать и делиться приложениями искусственного интеллекта.

Вот основные аспекты:

1. Модельный хаб

  • Hugging Face предлагает огромный репозиторий предварительно обученных моделей для различных задач обработки естественного языка, включая классификацию текста, вопросно-ответную систему, перевод и генерацию текста.
  • Эти модели обучены на больших наборах данных и могут быть настроены для конкретных потребностей, что делает их готовыми к использованию для различных целей.
  • Это позволяет пользователям избежать необходимости обучать модели с нуля, экономя время и ресурсы.

2. Наборы данных

  • Вместе с библиотекой моделей, Hugging Face предоставляет доступ к огромной коллекции наборов данных для задач обработки естественного языка.
  • Эти наборы данных охватывают различные области и языки, предлагая ценные ресурсы для обучения и настройки моделей.
  • Пользователи также могут внести свой вклад, предоставив свои собственные наборы данных, обогащая ресурсы платформы и способствуя сотрудничеству сообщества.

3. Инструменты обучения и настройки моделей

  • Hugging Face предлагает инструменты и функциональность для обучения и донастройки существующих моделей на конкретных наборах данных и задачах.
  • Это позволяет пользователям настраивать модели под свои конкретные потребности, улучшая их производительность и точность в целевых приложениях.
  • Платформа предлагает гибкие варианты для обучения, включая локальное обучение на персональных компьютерах или облачные решения для более крупных моделей.

4. Создание приложений

  • Hugging Face способствует разработке приложений искусственного интеллекта, позволяя интегрироваться с популярными библиотеками программирования, такими как TensorFlow и PyTorch.
  • Это позволяет разработчикам создавать чат-боты, инструменты генерации контента и другие приложения, использующие предварительно обученные модели.
  • Доступны множество шаблонов приложений и обучающих материалов, руководящих пользователей и ускоряющих процесс разработки.

5. Сообщество и сотрудничество

  • Hugging Face имеет активное сообщество разработчиков, исследователей и энтузиастов искусственного интеллекта.
  • Платформа способствует сотрудничеству с помощью функций, таких как обмен моделями, репозитории кода и форумы обсуждений.
  • Это сотрудническая среда способствует обмену знаниями, ускоряет инновации и поднимает на новый уровень технологии обработки естественного языка и генеративного искусственного интеллекта.

Hugging Face выходит за рамки простого репозитория моделей. Это обширная платформа, объединяющая модели, наборы данных, инструменты и активное сообщество, которая позволяет пользователям исследовать, создавать и обмениваться приложениями искусственного интеллекта с легкостью. Поэтому она является ценным активом как для отдельных лиц, так и для организаций, стремящихся использовать возможности искусственного интеллекта в своей деятельности.

6. Haystack

Haystack можно отнести к комплексной платформе для создания приложений на основе различных технологий обработки естественного языка, включая, но не ограничиваясь генеративным искусственным интеллектом. Хотя она не прямо нацелена на создание генеративных моделей с нуля, она предоставляет надежную платформу для:

1. Получение и генерация (RAG)

Haystack отлично совмещает подходы на основе получения и генерации контента для поиска и создания контента. Она позволяет интегрировать различные методы получения, включая векторный поиск и традиционный поиск по ключевым словам, для извлечения соответствующих документов для дальнейшей обработки. Эти документы затем используются в качестве входных данных для генеративных моделей, что приводит к более точным и контекстно связанным результатам.

2. Разнообразные компоненты обработки естественного языка

Haystack предлагает широкий набор инструментов и компонентов для различных задач обработки естественного языка, включая предварительную обработку документов, суммаризацию текста, ответы на вопросы и распознавание именованных сущностей. Это позволяет создавать сложные конвейеры, сочетающие несколько методов обработки естественного языка для достижения конкретных целей.

3. Гибкость и открытый код

Haystack – это открытая платформа, созданная на основе популярных библиотек обработки естественного языка, таких как Transformers и Elasticsearch. Это позволяет настраивать и интегрировать существующие инструменты и рабочие процессы, делая ее адаптивной к различным потребностям.

4. Масштабируемость и производительность

Haystack разработана для эффективной обработки больших наборов данных и рабочих нагрузок. Она интегрируется с мощными векторными базами данных, такими как Pinecone и Milvus, обеспечивая быстрый и точный поиск и получение даже с миллионами документов.

5. Интеграция генеративного искусственного интеллекта

Haystack без проблем интегрируется с популярными генеративными моделями, такими как GPT-3 и BART. Это позволяет пользователям использовать мощь этих моделей для выполнения задач, таких как генерация текста, суммирование и перевод в их приложениях, построенных на основе Haystack.

Хотя основное внимание Haystack не сосредоточено исключительно на генеративном AI, он предоставляет прочную основу для создания приложений, использующих эту технологию. Комбинированные преимущества Haystack в области извлечения данных, разнообразных компонентов NLP, гибкости и масштабируемости делают его ценной платформой для разработчиков и исследователей, чтобы исследовать потенциал генеративного AI в различных приложениях.

В заключение, ландшафт генеративного AI стремительно развивается, и фреймворки и инструменты, такие как HuggingFace, LangChain, LlamaIndex, Llama2, Haystack и SingleStore Notebooks, лидируют в этом процессе. Эти технологии предлагают разработчикам множество вариантов для интеграции искусственного интеллекта в их проекты, будь то работа в области обработки естественного языка, анализа данных или комплексных приложений искусственного интеллекта.