llmware 简介
llmware[1] 提供了一个统一的框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用，例如RAG（Retrieval-Augmented Generation）和多步骤代理工作流（Agent）。
它使用小型、专门的模型，这些模型可以私有部署，安全地与企业知识源集成，并针对任何业务流程进行成本效益的调整和适应。
项目特点
主要特点
RAG管道：集成组件，负责从知识源连接到生成性AI模型的整个生命周期。 50+小型专业模型：针对企业流程自动化中的关键任务进行了微调，包括基于事实的问答、分类、摘要和提取。 模型目录：通过简单的查找方式访问所有模型，无论底层实现如何。 库：大规模摄取、组织和索引知识集合。 查询：使用文本、语义、混合、元数据和自定义过滤器查询库。 提示与源：将知识检索与LLM推理相结合的最简单方式。 RAG优化模型：为RAG工作流集成设计的1-7B参数模型，并可在本地运行。 简单易扩展的数据库选项：从笔记本电脑到并行化集群的集成数据存储。
使用场景
llmware 适用于需要构建知识驱动的企业级LLM应用的场景，特别是在需要私有部署和与现有企业知识源集成的场合。
项目使用
安装
确认安装Python：
确保你的计算机上安装了Python 3.8或更高版本。
安装LLMWare：
你可以通过pip3命令来安装LLMWare。打开终端或命令提示符，然后输入以下命令：
pip3 install llmware
或者，可以从LLMWare的GitHub仓库下载wheel文件并安装：
pip3 install [wheel_file_name].whl
另外，也可以克隆整个仓库到本地，然后从仓库的根目录安装LLMWare：
git clone https://github.com/llmware-ai/llmware.git
cd llmware
pip3 install .
验证安装：
安装完成后，可以通过运行以下命令来验证LLMWare是否正确安装：
python -m llmware --help
这应该会显示LLMWare的帮助信息，说明安装成功。
快速开始
查看示例：提供100多个“即插即用”的示例，帮助快速上手。 运行示例：将示例.py文件复制到项目根路径下运行。 设置向量数据库：无需安装即可使用Milvus Lite、ChromaDB、FAISS和LanceDB等。 使用模型： llmware支持多种开源和专有模型，包括SLIM、BLING、DRAGON、Industry BERT和GGUF。
使用示例
LLMWare提供了一些快速入门示例，这些示例可以帮助你快速开始使用LLMWare框架。以下示例将展示如何使用LLMWare来生成文本。
导入必要的库：
from llmware import LLM
初始化LLM模型：在这个示例中，将使用一个预训练的LLM模型。LLMWare提供了多种预训练模型，你可以根据需要选择。
llm = LLM(model_name="llm-english-v1")
生成文本：使用 generate_text方法来生成文本。可以指定要生成的文本长度。
text = llm.generate_text("Hello, world! This is a test.", max_length=100)
print(text)
运行代码：将上述代码保存为一个Python脚本（例如 generate_text.py），然后在终端或命令提示符中运行：
python generate_text.py
这个示例展示了如何使用LLMWare来生成文本。可以根据需要修改输入文本和生成的文本长度。
项目资源
官方网站[2]
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
