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2024-12-17 talkingdev

Langfuse:开源追踪工作流技术,助力LLM应用性能提升

Langfuse,作为Y Combinator W23的一部分,宣布推出开源追踪和工作流技术,旨在提升大型语言模型(LLM)应用程序的性能和可靠性。Langfuse提供了一个全面的解决方案,为开发者在LLM应用开发中提供详细的追踪和工作流...

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2024-04-22 talkingdev

Dify发布视觉化工作流来构建/测试LLM应用程序

Dify是一款针对LLM应用程序的视觉化工作流。该工作流利用可视化拖放系统和自定义节点,使用户能够轻松构建、测试和部署LLM应用程序。Dify的主要目标是使开发人员更加高效,通过可视化工具提高开发速度。此外,Dify还...

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2024-02-16 talkingdev

为什么“基于数据的聊天”比你想象的更难

构建特定领域、基于聊天的LLM应用和协同工具比人们想象的更具挑战性。其中一些挑战包括实现强大的性能、处理复杂的数据和复杂的查询,以及为基于LLM的聊天应用程序实现强大的数据检索。

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2024-02-15 talkingdev

OpenLLMetry-JS:基于OpenTelemetry的扩展提供完整的LLM应用可观测性

OpenLLMetry-JS是建立在OpenTelemetry之上的一组扩展,为开发人员提供了完整的LLM应用程序可观测性。它可以连接到现有的可观测性解决方案。OpenLLMetry-JS可以对OpenTelemetry已经仪表化的一切进行仪表化。此外,它...

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2024-02-13 talkingdev

Llmware:统一LLM应用程序开发框架

Llmware是一个统一的框架,用于开发基于LLM的应用程序模式,包括检索增强生成。它提供了一个通用的API,使得开发人员能够轻松地使用不同的LLM模型和数据集。Llmware还为开发人员提供了一组可自定义的工具,用于自动...

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2023-11-23 talkingdev

开发者指南:将LLM应用程序部署到生产环境

开发LLM应用程序是一回事,成功在生产环境中部署它们是另一回事。本文通过剖析复杂性,为开发人员提供指南,帮助他们将LLM应用程序从开发环境转换到严峻的生产环境,最大限度地提高准确性。在生产环境中,LLM应用程...

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2023-11-02 talkingdev

开源的LangChain模板仓库

这些模板是一组参考架构,适用于各种流行的LLM用例,是构建生产就绪的LLM应用程序最简单和最快速的方法。

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2023-10-31 talkingdev

探索现代LLM应用程序架构

本篇博客旨在为读者提供构建第一个LLM应用程序所需的一切知识。它还介绍了一些读者今天可以开始探索的问题空间。本博客涵盖了LLM应用程序的新兴架构以及LLM的现实影响。提供了进一步阅读的资源。

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2023-09-15 talkingdev

构建基于RAG的LLM应用程序的全面指南

最近发布的GitHub仓库为开发者提供了一份详尽的指南,指导如何构建基于RAG(Retrieval Augmented Generation)的LLM(Language Learning Machine)应用程序。该指南详细介绍了从设计到实施的全过程,包括选择合适的...

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2023-09-07 talkingdev

如何构建企业级LLM应用:GitHub Copilot的经验教训)

本文讨论如何构建和扩展使用大型语言模型的应用程序。GitHub花费了三年时间,从想法到生产,开发了GitHub Copilot。该团队制定了一个三阶段计划进行开发:他们确定了LLM应用的有影响力的问题空间,创建了流畅的AI产...

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