译者 | 晶颜
审校 | 重楼
在快速发展的技术领域，生成式人工智能是一股革命性的力量，它改变了开发人员处理复杂问题和创新的方式。本文深入探讨了生成式AI的世界，揭示了对每个开发人员都必不可少的框架和工具。
一、LangChain
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LangChain由Harrison Chase开发，于2022年10月首次亮相，是一个开源平台，旨在构建由大语言模型（LLM）支持的强大应用程序，如ChatGPT等聊天机器人和各种定制应用程序。
LangChain旨在为数据工程师提供一个全面的工具包，用于在各种用例中使用LLM，包括聊天机器人、自动问答、文本摘要等。
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上图显示了LangChain处理信息以响应用户提示的步骤。最初，系统从一个包含大量数据的大文档开始。然后将该文档分解为更小、更易于管理的块。
这些数据块随后被嵌入到向量中——这个过程将数据转换成一种可以被系统快速有效地检索的格式。这些向量存储在一个向量存储库中，本质上是一个为处理向量化数据而优化的数据库。
当用户在系统中输入一个提示时，LangChain会查询这个向量存储，以查找与用户的请求密切匹配或相关的信息。该系统使用大型LLM来理解用户提示的上下文和意图，从而指导从矢量存储中检索相关信息。
一旦识别出相关信息，LLM就会使用它来生成或完成准确处理查询的答案。最后一步是用户收到定制的响应，这是系统数据处理和语言生成功能的输出。
传送门：https://www.langchain.com/
二、SingleStore Notebook
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SingleStore Notebook是一个基于Jupyter Notebook的创新工具。对于那些使用SingleStore的分布式SQL数据库的人来说，它显著增强了数据探索和分析过程。它与Jupyter Notebook的集成使其成为数据科学家和专业人士熟悉的强大平台。以下是其主要功能和优点的总结：
- 原生SingleStore SQL支持：该特性简化了从Notebook直接查询SingleStore分布式SQL数据库的过程。它消除了对复杂连接字符串的需求，为数据探索和分析提供了更安全、更直接的方法。
- SQL/Python互操作性：这允许SQL查询和Python代码之间的无缝集成。用户可以在Notebook中执行SQL查询，并直接在Python数据框架中使用结果，反之亦然。这种互操作性对于有效的数据操作和分析至关重要。
- 协作工作流：该Notebook支持共享和协作编辑，使团队成员能够在数据分析项目上协同工作。这个特性增强了团队有效地协调和结合他们的专业知识的能力。
- 交互式数据可视化：通过支持流行的数据可视化库（如Matplotlib和Plotly），SingleStore Notebook使用户能够直接在Notebook环境中创建交互式和信息丰富的图表和图形。这种能力对于需要可视化地传达其发现的数据科学家来说至关重要。
- 易于使用和学习资源：该平台是用户友好的，有模板和文档来帮助新用户快速入门。这些资源对于学习Notebook的基础知识和执行复杂的数据分析任务是非常宝贵的。
- 未来的增强和集成：SingleStore团队一直致力于不断改进Notebook，计划引入导入/导出、代码自动完成和各种场景的Notebook库等功能。人们还期望bot功能能够促进在SingleStoreDB中编写SQL或Python代码。
- 简化Python代码集成：未来的目标是更容易在Notebook中创建Python代码原型，并将这些代码作为存储过程集成到数据库中，从而提高系统的整体效率和功能。
SingleStore Notebook是数据专业人士的强大工具，它结合了Jupyter Notebook的多功能性和针对SingleStore SQL数据库的特定增强功能。它专注于易用性、协作性和交互式数据可视化，以及对未来增强的承诺，使其成为数据科学和机器学习社区的宝贵资源。
使用SingleStore Notebook功能可以免费尝试不同的教程，如图像识别，图像匹配，以及构建LLM应用程序等。
传送门：https://www.singlestore.com/spaces/
三、LlamaIndex
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LlamaIndex是一个高级编排框架，旨在增强像GPT-4这样的LLM的功能。虽然LLM本身就很强大，因为它们接受过大量公共数据集的训练，但它们往往缺乏与私人或特定领域数据进行交互的手段。LlamaIndex弥补了这一缺口，它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。
通过将这些数据索引为针对LLM优化的格式，LlamaIndex促进了自然语言查询，使用户能够无缝地与他们的私有数据交互，而无需重新训练模型。这个框架是通用的，既适合具有高级API的新手快速设置，也适合通过低级API寻求深度定制的专家。从本质上讲，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运行原理如下：
LlamaIndex作为一座桥梁，将LLM的强大功能与各种数据源连接起来，从而打开了一个新的应用领域，可以利用自定义数据和高级语言模型之间的协同作用。通过提供数据摄取、索引和自然语言查询接口的工具，LlamaIndex使开发人员和企业能够构建强大的、数据增强的应用程序，从而显著增强决策和用户参与度。
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LlamaIndex通过一个系统的工作流运行，该工作流从一组文档开始。最初，这些文档会经历一个加载过程，在这个过程中它们被导入到系统中。加载后，对数据进行解析，以易于理解的方式分析和构建内容。解析后，将对信息进行索引，以便进行最佳检索和存储。
此索引数据安全地存储在标记为“store”的中央存储库中。当用户或系统希望从该数据存储中检索特定信息时，他们可以发起查询。作为对查询的响应，相关数据会被提取出来并作为响应交付，响应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如何有效地管理和检索数据，以确保快速准确地响应用户查询。
传送门：https://www.llamaindex.ai/
四、Llama 2
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Llama 2是Meta开发的最先进的语言模型。它是原始LLaMA的继承者，但在规模、效率和性能方面都实现了增强。Llama 2模型覆盖范围广（从7B到70B参数），能够适应不同的计算能力和应用。Llama 2专为聊天机器人集成而定制，在对话用例中表现尤为出色，提供细致而连贯的响应，突破了对话AI所能实现的界限。
Llama 2是使用公开的在线数据进行预训练的。这涉及到将模型暴露给大量的文本数据语料库，如书籍、文章和其他书面内容来源。这种预训练的目的是帮助模型学习一般的语言模式，并获得对语言结构的广泛理解。它还涉及监督微调和从人类反馈（RLHF）中强化学习。
RLHF的一个组成部分是拒绝样本（rejection sampling），它包括从模型中选择一个响应，并根据人类的反馈接受或拒绝它。RLHF的另一个组成部分是近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO），它涉及根据人类反馈直接更新模型的策略。最后，迭代细化确保模型通过监督迭代和修正达到期望的性能水平。
传送门：https://about.fb.com/news/2023/07/llama-2/
五、 Hugging Face
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Hugging Face是一个多方面的平台，在人工智能领域发挥着至关重要的作用，特别是在自然语言处理（NLP）和生成式人工智能领域。它包含各种元素，这些元素协同工作，使用户能够探索、构建和共享人工智能应用程序。以下是其关键方面的细分:
1.模型中心
Hugging Face拥有一个庞大的预训练模型库，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训练的，可以根据特定需求进行微调，使它们易于用于各种目的。
这消除了用户从头开始训练模型的需要，节省了时间和资源。
2.数据集
除了模型库之外，Hugging Face还提供了对NLP任务的大量数据集的访问；这些数据集涵盖了各种领域和语言，为训练和微调模型提供了宝贵的资源；用户也可以贡献自己的数据集，丰富平台的数据资源，促进社区协作。
3.模型训练和微调工具
Hugging Face提供针对特定数据集和任务的训练，以及微调现有模型的工具和功能。
允许用户根据他们的特定需求定制模型，以提高他们在目标应用程序中的性能和准确性。
该平台为培训提供了灵活的选择，包括在个人机器上进行本地培训，或为大型模型提供基于云的解决方案。
4.应用程序构建
Hugging Face通过与流行的编程库（如TensorFlow和PyTorch）无缝集成，促进了AI应用程序的开发。
这允许开发人员使用预训练模型构建聊天机器人、内容生成式工具和其他人工智能驱动的应用程序。
有许多应用程序模板和教程可用于指导用户并加速开发过程。
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。
该平台通过模型共享、代码库和论坛等特性促进协作。
这种协作环境促进了知识共享，加速了创新，并推动了NLP和生成式人工智能技术的进步。
总之，Hugging Face不仅仅是一个模型存储库，它更是一个涵盖模型、数据集、工具和社区的综合平台，使用户能够轻松探索、构建和共享人工智能应用程序。
传送门：https://huggingface.co/
六、Haystack
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Haystack可以被归类为一个端到端框架，用于构建由各种NLP技术驱动的应用程序，包括但不限于生成式人工智能。虽然它不直接专注于从头开始构建生成式模型，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擅长将基于检索和生成的方法结合起来进行搜索和内容创建。它允许集成各种检索技术，包括矢量搜索和传统的关键字搜索，以检索相关文档进行进一步处理。然后，这些文档作为生成式模型的输入，产生更集中和上下文相关的输出。
2.不同的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、问题回答和命名实体识别。这允许构建结合多种NLP技术来实现特定目标的复杂管道。
3.灵活性和开源
Haystack是一个构建流行的NLP库（如Transformers和Elasticsearch）之上的开源框架。这允许自定义和与现有工具和工作流的集成，使其适应不同的需求。
4.可扩展性和性能
Haystack旨在有效地处理大型数据集和工作负载。它集成了强大的矢量数据库，如Pinecone和Milvus，即使在数百万个文档中也能实现快速准确的搜索和检索。
5.生成式AI集成
Haystack能够与流行的生成式模型（如GPT-3和BART）无缝集成，这允许用户在基于Haystack的应用程序中利用这些模型的强大功能来完成文本生成、摘要和翻译等任务。
虽然Haystack的重点不仅仅是生成式人工智能，但它为构建利用该技术的应用程序提供了坚实的基础。它在检索、灵活性和可扩展性方面的综合优势使其成为开发人员和研究人员探索各种应用中生成式AI潜力的有价值框架。
传送门：https://haystack.deepset.ai/
七、结语
总之，生成式人工智能的前景正在迅速发展，HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、Llama2、Haystack和SingleStore Notebooks等框架和工具正引领着这一潮流。这些技术为开发人员将人工智能集成到他们的项目中提供了丰富的选择，无论他们是从事自然语言处理、数据分析还是复杂的人工智能应用开发。
参考链接：
https://dzone.com/articles/6-generative-ai-frameworks-amp-tools-every-develop