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llmware概述简介
llmware是为企业级应用设计的统一框架,适用于构建基于小型、专门化模型的RAG(Retrieval-Augmented Generation)流程。llmware支持私有部署,能安全集成企业知识源,针对业务流程进行成本效益的调整和优化。框架包含模型目录、库管理、查询功能及RAG优化模型等关键特性,能简化知识型LLM应用的开发。
llmware的功能特色
RAG流水线:提供连接知识源到生成式AI大模型的全生命周期集成组件。
小型专业化模型:包含50多个针对企业流程自动化中的关键任务进行微调的模型,如基于事实的问答、分类、摘要和信息抽取等。
模型目录(Model Catalog):提供统一的模型访问方式,支持150多个模型,包括50多个针对RAG优化的BLING、DRAGON和行业BERT模型。
库(Library):用在大规模摄入、组织和索引知识集合,支持解析、文本分块和嵌入。
查询(Query):支持对库进行文本、语义、混合、元数据和自定义过滤的多种查询方式。
带源提示(Prompt with Sources):结合知识检索和LLM推理的最简单方式。
llmware的技术原理
模型集成:基于模型目录集成多种模型,提供统一的访问接口,让开发者轻松切换和使用不同的模型。
知识管理:用库(Library)组件大规模地摄入、组织和索引知识集合,为后续的检索和生成任务提供支持。
灵活的查询机制:结合文本、语义、混合查询等多种方式,提供灵活的查询机制适应不同的检索需求。
提示与上下文结合:用带源提示(Prompt with Sources)的方式,将知识检索与LLM推理结合,提高生成任务的准确性和相关性。
RAG工作流优化:专门设计的RAG优化模型,能有效地执行检索增强的生成任务,提升企业自动化流程的效率。
llmware项目介绍
项目官网:llmware-ai.github.io/llmware
GitHub仓库:https://github.com/llmware-ai/llmware
llmware能做什么?
知识管理:企业高效地管理和利用内部知识库。
自动化流程:用微调的小型模型,企业自动化处理问答、分类、摘要等任务。
数据分析:通过集成多种模型,企业进行更深入的数据分析和洞察。
金融、法律和监管密集型行业:LLMWare适用于需要处理复杂数据和文档的金融、法律和监管行业,帮助提高生产力。
企业环境中的AI应用开发:适合企业环境中开发AI应用程序,尤其是需要私有部署和与现有企业知识源集成的场合。
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