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...

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。

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...

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...

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...

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。

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。

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...