譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

在快速發展的技術領域，生成式人工智能是一股革命性的力量，它改變了開發人員處理復雜問題和創新的方式。本文深入探討了生成式AI的世界，揭示了對每個開發人員都必不可少的框架和工具。

1.LangChain

LangChain由Harrison Chase開發，于2022年10月首次亮相，是一個開源平臺，旨在構建由大語言模型（LLM）支持的強大應用程序，如ChatGPT等聊天機器人和各種定制應用程序。

LangChain旨在為數據工程師提供一個全面的工具包，用于在各種用例中使用LLM，包括聊天機器人、自動問答、文本摘要等。

上圖顯示了LangChain處理信息以響應用戶提示的步驟。最初，系統從一個包含大量數據的大文檔開始。然后將該文檔分解為更小、更易于管理的塊。

這些數據塊隨后被嵌入到向量中——這個過程將數據轉換成一種可以被系統快速有效地檢索的格式。這些向量存儲在一個向量存儲庫中，本質上是一個為處理向量化數據而優化的數據庫。

當用戶在系統中輸入一個提示時，LangChain會查詢這個向量存儲，以查找與用戶的請求密切匹配或相關的信息。該系統使用大型LLM來理解用戶提示的上下文和意圖，從而指導從矢量存儲中檢索相關信息。

一旦識別出相關信息，LLM就會使用它來生成或完成準確處理查詢的答案。最后一步是用戶收到定制的響應，這是系統數據處理和語言生成功能的輸出。

傳送門：https://www.langchain.com/

2.SingleStore Notebook

SingleStore Notebook是一個基于Jupyter Notebook的創新工具。對于那些使用SingleStore的分布式SQL數據庫的人來說，它顯著增強了數據探索和分析過程。它與Jupyter Notebook的集成使其成為數據科學家和專業人士熟悉的強大平臺。以下是其主要功能和優點的總結：

• 原生SingleStore SQL支持：該特性簡化了從Notebook直接查詢SingleStore分布式SQL數據庫的過程。它消除了對復雜連接字符串的需求，為數據探索和分析提供了更安全、更直接的方法。
• SQL/Python互操作性：這允許SQL查詢和Python代碼之間的無縫集成。用戶可以在Notebook中執行SQL查詢，并直接在Python數據框架中使用結果，反之亦然。這種互操作性對于有效的數據操作和分析至關重要。
• 協作工作流：該Notebook支持共享和協作編輯，使團隊成員能夠在數據分析項目上協同工作。這個特性增強了團隊有效地協調和結合他們的專業知識的能力。
• 交互式數據可視化：通過支持流行的數據可視化庫（如Matplotlib和Plotly），SingleStore Notebook使用戶能夠直接在Notebook環境中創建交互式和信息豐富的圖表和圖形。這種能力對于需要可視化地傳達其發現的數據科學家來說至關重要。
• 易于使用和學習資源：該平臺是用戶友好的，有模板和文檔來幫助新用戶快速入門。這些資源對于學習Notebook的基礎知識和執行復雜的數據分析任務是非常寶貴的。
• 未來的增強和集成：SingleStore團隊一直致力于不斷改進Notebook，計劃引入導入/導出、代碼自動完成和各種場景的Notebook庫等功能。人們還期望bot功能能夠促進在SingleStoreDB中編寫SQL或Python代碼。
• 簡化Python代碼集成：未來的目標是更容易在Notebook中創建Python代碼原型，并將這些代碼作為存儲過程集成到數據庫中，從而提高系統的整體效率和功能。

SingleStore Notebook是數據專業人士的強大工具，它結合了Jupyter Notebook的多功能性和針對SingleStore SQL數據庫的特定增強功能。它專注于易用性、協作性和交互式數據可視化，以及對未來增強的承諾，使其成為數據科學和機器學習社區的寶貴資源。

使用SingleStore Notebook功能可以免費嘗試不同的教程，如圖像識別，圖像匹配，以及構建LLM應用程序等。

傳送門：https://www.singlestore.com/spaces/

3.LlamaIndex

LlamaIndex是一個高級編排框架，旨在增強像GPT-4這樣的LLM的功能。雖然LLM本身就很強大，因為它們接受過大量公共數據集的訓練，但它們往往缺乏與私人或特定領域數據進行交互的手段。LlamaIndex彌補了這一缺口，它提供了一種結構化的方式來攝取、組織和利用各種數據源——包括API、數據庫和PDF。

通過將這些數據索引為針對LLM優化的格式，LlamaIndex促進了自然語言查詢，使用戶能夠無縫地與他們的私有數據交互，而無需重新訓練模型。這個框架是通用的，既適合具有高級API的新手快速設置，也適合通過低級API尋求深度定制的專家。從本質上講，LlamaIndex釋放了LLM的全部潛力，使它們更易于訪問并適用于個性化數據需求。

LlamaIndex運行原理

LlamaIndex作為一座橋梁，將LLM的強大功能與各種數據源連接起來，從而打開了一個新的應用領域，可以利用自定義數據和高級語言模型之間的協同作用。通過提供數據攝取、索引和自然語言查詢接口的工具，LlamaIndex使開發人員和企業能夠構建強大的、數據增強的應用程序，從而顯著增強決策和用戶參與度。

LlamaIndex通過一個系統的工作流運行，該工作流從一組文檔開始。最初，這些文檔會經歷一個加載過程，在這個過程中它們被導入到系統中。加載后，對數據進行解析，以易于理解的方式分析和構建內容。解析后，將對信息進行索引，以便進行最佳檢索和存儲。

此索引數據安全地存儲在標記為“store”的中央存儲庫中。當用戶或系統希望從該數據存儲中檢索特定信息時，他們可以發起查詢。作為對查詢的響應，相關數據會被提取出來并作為響應交付，響應可能是一組相關文檔或從中提取的特定信息。整個過程展示了LlamaIndex如何有效地管理和檢索數據，以確保快速準確地響應用戶查詢。

傳送門：https://www.llamaindex.ai/

4.Llama 2

Llama 2是Meta開發的最先進的語言模型。它是原始LLaMA的繼承者，但在規模、效率和性能方面都實現了增強。Llama 2模型覆蓋范圍廣（從7B到70B參數），能夠適應不同的計算能力和應用。Llama 2專為聊天機器人集成而定制，在對話用例中表現尤為出色，提供細致而連貫的響應，突破了對話AI所能實現的界限。

Llama 2是使用公開的在線數據進行預訓練的。這涉及到將模型暴露給大量的文本數據語料庫，如書籍、文章和其他書面內容來源。這種預訓練的目的是幫助模型學習一般的語言模式，并獲得對語言結構的廣泛理解。它還涉及監督微調和從人類反饋（RLHF）中強化學習。

RLHF的一個組成部分是拒絕樣本（rejection sampling），它包括從模型中選擇一個響應，并根據人類的反饋接受或拒絕它。RLHF的另一個組成部分是近端策略優化（Proximal Policy Optimization，PPO），它涉及根據人類反饋直接更新模型的策略。最后，迭代細化確保模型通過監督迭代和修正達到期望的性能水平。

傳送門：https://about.fb.com/news/2023/07/llama-2/

5.Hugging Face

Hugging Face是一個多方面的平臺，在人工智能領域發揮著至關重要的作用，特別是在自然語言處理（NLP）和生成式人工智能領域。它包含各種元素，這些元素協同工作，使用戶能夠探索、構建和共享人工智能應用程序。以下是其關鍵方面的細分:

模型中心

• Hugging Face擁有一個龐大的預訓練模型庫，用于各種NLP任務，包括文本分類、問答、翻譯和文本生成。
• 這些模型是在大型數據集上訓練的，可以根據特定需求進行微調，使它們易于用于各種目的。
• 這消除了用戶從頭開始訓練模型的需要，節省了時間和資源。

數據集

• 除了模型庫之外，Hugging Face還提供了對NLP任務的大量數據集的訪問。
• 這些數據集涵蓋了各種領域和語言，為訓練和微調模型提供了寶貴的資源。
• 用戶也可以貢獻自己的數據集，豐富平臺的數據資源，促進社區協作。

模型訓練和微調工具

• Hugging Face提供針對特定數據集和任務的訓練，以及微調現有模型的工具和功能。
• 這允許用戶根據他們的特定需求定制模型，以提高他們在目標應用程序中的性能和準確性。
• 該平臺為培訓提供了靈活的選擇，包括在個人機器上進行本地培訓，或為大型模型提供基于云的解決方案。

應用程序構建

• Hugging Face通過與流行的編程庫（如TensorFlow和PyTorch）無縫集成，促進了AI應用程序的開發。
• 這允許開發人員使用預訓練模型構建聊天機器人、內容生成式工具和其他人工智能驅動的應用程序。
• 有許多應用程序模板和教程可用于指導用戶并加速開發過程。

社區與合作

• Hugging Face擁有一個充滿活力的開發者、研究人員和人工智能愛好者社區。
• 該平臺通過模型共享、代碼庫和論壇等特性促進協作。
• 這種協作環境促進了知識共享，加速了創新，并推動了NLP和生成式人工智能技術的進步。

Hugging Face不僅僅是一個模型存儲庫，它更是一個涵蓋模型、數據集、工具和社區的綜合平臺，使用戶能夠輕松探索、構建和共享人工智能應用程序。

傳送門：https://huggingface.co/

6.Haystack

Haystack可以被歸類為一個端到端框架，用于構建由各種NLP技術驅動的應用程序，包括但不限于生成式人工智能。雖然它不直接專注于從頭開始構建生成式模型，但它為以下方面提供了一個強大的平臺：

檢索增強生成（RAG）

Haystack擅長將基于檢索和生成的方法結合起來進行搜索和內容創建。它允許集成各種檢索技術，包括矢量搜索和傳統的關鍵字搜索，以檢索相關文檔進行進一步處理。然后，這些文檔作為生成式模型的輸入，產生更集中和上下文相關的輸出。

不同的NLP組件

Haystack為各種NLP任務提供了一套全面的工具和組件，包括文檔預處理、文本摘要、問題回答和命名實體識別。這允許構建結合多種NLP技術來實現特定目標的復雜管道。

靈活性和開源

Haystack是一個構建流行的NLP庫（如Transformers和Elasticsearch）之上的開源框架。這允許自定義和與現有工具和工作流的集成，使其適應不同的需求。

可擴展性和性能

Haystack旨在有效地處理大型數據集和工作負載。它集成了強大的矢量數據庫，如Pinecone和Milvus，即使在數百萬個文檔中也能實現快速準確的搜索和檢索。

生成式AI集成

Haystack能夠與流行的生成式模型（如GPT-3和BART）無縫集成，這允許用戶在基于Haystack的應用程序中利用這些模型的強大功能來完成文本生成、摘要和翻譯等任務。

雖然Haystack的重點不僅僅是生成式人工智能，但它為構建利用該技術的應用程序提供了堅實的基礎。它在檢索、靈活性和可擴展性方面的綜合優勢使其成為開發人員和研究人員探索各種應用中生成式AI潛力的有價值框架。

傳送門：https://haystack.deepset.ai/

結語

總之，生成式人工智能的前景正在迅速發展，HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、Llama2、Haystack和SingleStore Notebooks等框架和工具正引領著這一潮流。這些技術為開發人員將人工智能集成到他們的項目中提供了豐富的選擇，無論他們是從事自然語言處理、數據分析還是復雜的人工智能應用開發。

原文標題：Six Generative AI Frameworks and Tools Every Developer Should Know，作者：Pavan Belagatti