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AI 开发框架:LangChain、LlamaIndex、ModelScope

ccwgpt 2024-09-27 07:22 117 浏览 0 评论


LangChain 是一个框架,它集成了大型语言模型(LLM)、向量数据库、交互层提示(Prompt)、外部知识和外部工具,使得用户能够灵活地构建基于LLM的应用程序。


通过这种方式,LangChain 提供了一个多功能的平台,用户可以利用它来创建、测试和部署各种语言模型应用。这种集成提高了构建复杂和高度定制化语言模型应用的效率和效果。



LlamaIndex是一个用于连接大语言模型(LLMs)和外部数据源的数据框架,它可以让LLMs访问和利用私有或领域特定的数据。


LlamaIndex提供了以下功能:

  • 数据连接:支持从本地文件、API、数据库等多种数据源读取数据。
  • 数据索引:支持构建不同类型的索引结构,如列表索引、向量索引、树形索引、关键词表索引等,以便快速检索和过滤数据。
  • 查询接口:支持使用自定义的输入提示(prompt)与LLMs进行交互,以获取知识增强的响应。


LlamaIndex的目标是简化数据处理和LLMs集成的过程,让开发者和用户能够轻松构建基于数据的LLMs应用,如文档问答、数据增强的聊天机器人、知识代理等。


ModelScope-Agent是一个通用的、可定制的Agent框架,用于实际应用程序,其基于开源的大语言模型 (LLMs) 作为核心,包含记忆控制、工具使用等模块。开源 LLM 主要负责任务规划、调度以及回复生成;记忆控制模块,主要包含知识检索以及 prompt (提示词)管理;工具使用模块,包含工具库以及工具检索和工具可定制化。

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