Nämä 13 piilotettua avoimen lähdekoodin kirjastoa auttavat sinut tulemaan AI-velhoksi 🧙‍♂️🪄

Kirjoittaja on rakentanut AI-sovelluksia neljä vuotta, käyttäen eri työkaluja ja -kehyksiä, ja koonnut listan avoimen lähdekoodin resursseista vahvien AI-sovellusten luomiseksi. Tässä on yhteenveto keskeisistä työkaluista: 1. Composio: Nopeuttaa luotettavien AI-agenttien rakentamista vahvoin työkaluin ja integraatioiden avulla, tukee Pythonia ja JavaScriptiä. 2. Julep: Keveysraamiselle AI-agenttien rakentamiseen, tarjoaa tehokkaan kontekstisäilön keskustelun jatkuvuuden ylläpitämiseksi. 3. E2B: Tarjoaa turvallisen pilven ympäristön ja Koodi-Interpretaattorin SDKt, jotta voidaan suorittaa AI-luotuja koodit turvallisesti. 4. Camel-ai: Helpottaa skaalautuvien, moni-agenttisten yhteistyöjärjestelmien rakentamista, joita käytetään tutkimaan yhteistyö käyttäytymistä AI:ssä. 5. CopilotKit: Integroi AI-ominaisuudet React-sovelluksiin, tarjoamalla valmiit komponentit, kuten chatbotit ja sivupalkit. 6. Aider: AI-voimainen pariohjelmoija, joka auttaa projekteissa, tiedostojen muokkaamisessa ja Git-repositorioissa. 7. Haystack: Rakentaa koostuvat RAG (retrieval-augmented generation) -putket etsintään, kysymykseen ja semanttisiin hakuun, modulaarisella lähestymistavalla. 8. Pgvectorscale: Nopea vektoritietokantatäydennys PostgreSQLlle, optimoitu moderneille RAG-sovelluksille. 9. GPTCache: Semanttinen välimuistityökalu, joka vähentää kustannuksia sovelluksille, jotka vaativat pitkiä keskusteluja suurmielenkielisillä malleilla (LLMs). 10. Mem0 (EmbedChain): Lisää kestävät muistikerrokset suurmielenkielisille malleille, hyväksi chatbotteihin tai kysymykseen ja vastauksiin. 11. FastEmbed: Kevyt kirjasto nopeiden upotusten generointiin käyttäen ONNX-ajonaikaa, tukee eri upotusmalleja. 12. Instructor: Vahvistaa rakenteellisen tiedon suurmielenkielisiltä lähdöiltä käyttäen Pydantica ja Zodia Pythonille ja JS/TS:lle vastaavasti. 13. LiteLLM: Drop-in-vaihtoehto suurmielenkielisille malleille OpenAI-muodossa, tukee useita mallintarjoajia tasapainottamalla ja kulujen seurannalla. Nämä työkalut ja -kehykset pyrkivät yksinkertaisemaan ja parantamaan tehokkaiden ja luotettavien AI-sovellusten kehittämistä.