人工智能/机器学习工程师必须掌握的Gen AI框架和工具！

在快速发展的技术领域中，生成式人工智能站在革命性的前沿，改变着开发者和人工智能/机器学习工程师解决复杂问题和创新的方式。本文深入探讨了生成式人工智能的世界，揭示了对每位开发者至关重要的框架和工具。

LangChain

由Harrison Chase^[1]开发，并于2022年10月首次亮相，LangChain^[2]是一个开源平台，旨在构建由LLM（如ChatGPT等聊天机器人）驱动的强大应用程序。

LangChain旨在为数据工程师提供一套全面的工具包，用于在各种用例中利用LLM，包括聊天机器人、自动问答、文本摘要等。

上图展示了LangChain如何处理信息以响应用户提示。首先，系统从包含大量数据的大型文档开始。然后，该文档被分解为更小、更易处理的块。

这些块随后被嵌入向量中——这个过程将数据转换为系统可以快速高效检索的格式。这些向量存储在向量存储器中，本质上是一个针对处理矢量化数据进行优化的数据库。

当用户向系统输入提示时，LangChain查询此向量存储器，以找到与用户请求密切匹配或相关的信息。系统使用大型LLM来理解用户提示的上下文和意图，从而指导从向量存储器中检索相关信息。

一旦识别出相关信息，LLM使用它来生成或完成一个准确回答用户查询的答案。这一最终步骤使用户接收到一个经过定制的响应，这是系统数据处理和语言生成能力的输出。

SingleStore笔记本

SingleStore Notebook，基于Jupyter Notebook，是一种创新工具，极大地增强了数据探索和分析过程，特别适用于使用SingleStore分布式SQL数据库的人员。它与Jupyter Notebook的集成使其成为熟悉且强大的平台，适用于数据科学家和专业人士。以下是其关键特性和优点摘要：

• • 原生SingleStore SQL支持：此功能简化了直接从笔记本查询SingleStore分布式SQL数据库的过程。它消除了复杂的连接字符串，提供了更安全和简单的数据探索和分析方法。

• • SQL/Python互操作性：这允许在笔记本中无缝集成SQL查询和Python代码。用户可以在笔记本中执行SQL查询，并直接在Python数据框中使用结果，反之亦然。这种互操作性对于高效的数据操作和分析至关重要。

• • 协作工作流程：笔记本支持共享和协作编辑，使团队成员能够共同处理数据分析项目。这个功能增强了团队协调和有效整合专业知识的能力。

• • 交互式数据可视化：借助对Matplotlib和Plotly等流行数据可视化库的支持，SingleStore笔记本使用户能够直接在笔记本环境中创建交互式和信息丰富的图表和图形。这种能力对于需要通过视觉方式传达其发现的数据科学家至关重要。

• • 易于使用和学习资源：该平台用户友好，提供模板和文档，帮助新用户快速入门。这些资源对于学习笔记本的基础知识和执行复杂的数据分析任务至关重要。

• • 未来的增强和集成：SingleStore团队致力于不断改进笔记本，计划引入诸如导入/导出、代码自动完成和各种情景的笔记本库等功能。人们还期待着能够促进SingleStoreDB中SQL或Python编码的机器人功能的出现。

• • 简化Python代码集成：未来的目标是使在笔记本中原型化Python代码并将此代码作为存储过程集成到数据库中的过程更加容易，以增强系统的整体效率和功能性。

SingleStore Notebook是数据专业人士的强大工具，将Jupyter Notebook的多功能性与用于SingleStore SQL数据库的特定增强功能相结合。其专注于易用性、协作和交互式数据可视化，以及未来增强的承诺，使其成为数据科学和机器学习社区中的宝贵资源。

尝试不同的教程，免费使用SingleStore笔记本^[3]功能。

我们有非常有趣的教程，例如图像识别、图像匹配、构建可以看见、听到、说话的LLM应用程序等，所有这些你都可以免费试用^[4]。

LlamaIndex

LlamaIndex是一个先进的编排框架，旨在增强诸如GPT-4之类的LLM的功能。虽然LLM本身功能强大，已经在大量的公共数据集上进行了训练，但它们通常缺乏与私有或特定领域数据进行交互的手段。LlamaIndex弥合了这一差距，提供了一种结构化的方式来摄取、组织和利用各种数据源，包括API、数据库和PDF等。

通过将这些数据索引为LLM优化的格式，LlamaIndex促进了自然语言查询，使用户能够无需重新训练模型就能轻松与其私有数据对话。这个框架是多功能的，既为初学者提供了一个高级API以进行快速设置，也为专家提供了通过更低级API进行深入定制的方式。简言之，LlamaIndex释放了LLM的全部潜力，使它们更易于访问并适用于个性化数据需求。

LlamaIndex的工作原理

LlamaIndex^[5]充当了一座桥梁，将LLM的强大功能与各种数据源连接起来，从而开启了一个新的应用领域，可以利用定制数据和先进语言模型之间的协同效应。通过提供数据摄取、索引和自然语言查询界面的工具，LlamaIndex赋予开发者和企业构建稳健的、数据增强型应用程序的能力，这些应用程序极大地增强了决策制定和用户参与。

LlamaIndex通过一个系统化的工作流程运作，从一组文档开始。最初，这些文档经历了一个加载过程，其中它们被导入系统。加载后，数据被解析以分析和结构化内容，使其易于理解。一旦解析完成，信息就被索引以进行最佳的检索和存储。

这些索引数据安全地存储在一个标记为“store”的中央存储库中。当用户或系统希望从这个数据存储中检索特定信息时，他们可以发起一个查询。作为对查询的响应，相关数据被提取并作为响应交付，这可能是一组相关文档或从中提取的特定信息。整个过程展示了LlamaIndex如何高效地管理和检索数据，确保对用户查询的快速和准确响应。

Llama 3

Meta Llama 3的首两个模型已经面向广泛使用。这个发布版本包括了预训练和指令微调的语言模型，具有8B和70B个参数，可以支持广泛的用例。这一代的Llama在各种行业基准测试中展示了最先进的性能，并提供了新的功能，包括改进的推理能力。Meta相信，这些是同类开源模型中最好的，没有之一。为了支持Meta长期以来的开放式方法，Meta将Llama 3交到了社区手中。他们希望在整个技术栈上启动下一波人工智能创新的浪潮——从应用程序到开发工具、评估到推理优化等等。

Meta的新8B和70B参数的Llama 3模型是对Llama 2的重大飞跃，并在这些规模上确立了LLM模型的新的最先进水平。由于预训练和后训练的改进，其预训练和指令微调模型是目前在8B和70B参数规模上最优秀的模型。在后训练过程中的改进大大降低了虚假拒绝率，提高了模型响应的对齐性和多样性。除此之外还看到了诸如推理、代码生成和指令遵循等能力大大提升，使得Llama 3更易于操控。

Hugging Face

Hugging Face^[6]是一个多方位平台，在人工智能领域特别是在自然语言处理（NLP）和生成式人工智能领域发挥着关键作用。它包含各种元素，共同为用户提供探索、构建和分享人工智能应用程序的能力。

以下是其关键方面的详细介绍：

1. 模型中心:

• • Hugging Face拥有一个庞大的预训练模型仓库，用于各种NLP任务，包括文本分类、问答、翻译和文本生成。

• • 这些模型是在大型数据集上进行训练的，并且可以根据特定需求进行微调，使其能够用于各种目的。

• • 这消除了用户从头开始训练模型的需求，节省了时间和资源。

2. 数据集:

• • 除了模型库之外，Hugging Face还提供了大量的NLP任务数据集。

• • 这些数据集涵盖各种领域和语言，为模型的训练和微调提供了宝贵的资源。

• • 用户还可以贡献自己的数据集，丰富平台的数据资源，并促进社区合作。

3. 模型训练和微调工具:

• • Hugging Face提供了用于在特定数据集和任务上训练和微调现有模型的工具和功能。

• • 这使用户可以根据自己的需求定制模型，提高其在目标应用中的性能和准确性。

• • 该平台提供了灵活的培训选项，包括在个人计算机上进行本地培训或在云端进行更大型模型的培训的解决方案。

4. 应用构建:

• • Hugging Face通过与TensorFlow和PyTorch等流行编程库的无缝集成，促进了人工智能应用程序的开发。

• • 这使开发人员能够利用预训练模型构建聊天机器人、内容生成工具和其他人工智能应用程序。

• • 提供了大量的应用程序模板和教程，指导用户加速开发过程。

5. 社区与合作:

• • Hugging Face拥有一个充满活力的开发者、研究人员和人工智能爱好者社区。

• • 该平台通过模型分享、代码存储库和讨论论坛等功能促进合作。

• • 这种合作环境促进了知识共享，加速了创新，并推动了自然语言处理和生成式人工智能技术的进步。

Hugging Face不仅仅是一个模型仓库，它还是一个全面的平台，涵盖了模型、数据集、工具和一个充满活力的社区，为用户探索、构建和分享人工智能应用程序提供了便利。这使其成为个人和组织在其努力中利用人工智能的强大力量的宝贵资源。

Haystack

Haystack^[7]可以被归类为一种用于构建各种NLP技术（包括但不限于生成式人工智能）驱动应用程序的端到端框架。虽然它不直接专注于从头开始构建生成模型，但它为以下方面提供了一个强大的平台：

1. 检索增强生成(RAG):

Haystack擅长将基于检索的和生成式方法相结合，用于搜索和内容创建。它允许集成各种检索技术，包括向量搜索和传统的关键字搜索，以检索进一步处理的相关文档。然后，这些文档作为生成模型的输入，产生更加聚焦和上下文相关的输出。

2. 多样化的NLP组件:

Haystack为各种NLP任务提供了一套全面的工具和组件，包括文档预处理、文本摘要、问答和命名实体识别。这使得可以构建复杂的管道，将多种NLP技术结合起来实现特定目标。

3. 灵活性和开源:

Haystack是一个建立在流行的NLP库（如Transformers和Elasticsearch）之上的开源框架。这允许对其进行定制并与现有工具和工作流程集成，使其适应各种需求。

4. 可伸缩性和性能:

Haystack设计用于有效地处理大型数据集和工作负载。它与强大的向量数据库（如Pinecone和Milvus）集成，即使处理数百万个文档，也能实现快速和准确的搜索和检索。

5. 生成式人工智能集成:

Haystack与流行的生成模型（如GPT-3和BART）无缝集成。这使用户可以利用这些模型的强大功能，用于在基于Haystack构建的应用程序中进行文本生成、摘要和翻译等任务。

虽然Haystack的焦点不仅仅是生成式人工智能，但它为利用这项技术构建应用程序提供了坚实的基础。它在检索、多样化的NLP组件、灵活性和可伸缩性方面的综合优势，使其成为开发人员和研究人员在各种应用中探索生成式人工智能潜力的有价值的框架。

总之，生成式人工智能的领域正在迅速发展，像HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、Llama2、Haystack和SingleStore笔记本这样的框架和工具正引领着潮流。这些技术为开发者提供了丰富的选择，可以将人工智能集成到他们的项目中，无论是在自然语言处理、数据分析还是复杂的人工智能应用方面。