이 13개의 숨겨진 오픈 소스 라이브러리는 당신이 AI 마법사 🧙‍♂️🪄가 되도록 도와줄 것입니다.

저자는 다양한 도구와 프레임워크를 사용하여 4년 동안 AI 애플리케이션을 구축했으며, 견고한 AI 애플리케이션을 생성하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 리소스 목록을 컴파일했습니다. 다음은 주요 도구의 요약입니다. 1. Composio: Python과 JavaScript를 지원하는 견고한 AI 에이전트 구축을 가속화하는 다양한 도구와 통합을 제공합니다. 2. Julep: 상태 있는 AI 에이전트 구축을 위한 프레임워크로 대화 지속성을 유지하는 효율적인 문맥 저장소를 제공합니다. 3. E2B: 안전한 클라우드 환경과 코드 인터프리터 SDK를 제공하여 AI 생성 코드를 안전하게 실행할 수 있습니다. 4. Camel-ai: 협조적 AI 행동을 연구하는 데 사용할 수 있는 확장 가능하고 다중 에이전트 협조 시스템을 제공합니다. 5. CopilotKit: React 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 데 사용할 수 있는 준비된 구성 요소, 예를 들어 채팅봇과 사이드바를 제공합니다. 6. Aider: 프로젝트, 파일 편집 및 Git 저장소에 대한 지원을 제공하는 AI 파워드 페어 프로그래머입니다. 7. Haystack: 검색, Q&A 및 의미 검색을 위한 구성 가능 RAG(검색-증강 생성) 파이프라인을 구축하는 모듈식 접근 방식을 제공합니다. 8. Pgvectorscale: PostgreSQL에 대한 빠른 벡터 데이터베이스 확장으로, 현대 RAG 애플리케이션을 최적화합니다. 9. GPTCache: 대규모 언어 모델(LLM)과 함께 확장된 대화가 필요한 앱에 대한 비용을 줄이는 의미 캐싱 도구입니다. 10. Mem0 (EmbedChain): LLM에 지속적인 메모리 레이어를 추가하여 개인화된 채팅봇 또는 Q&A 시스템에 적합합니다. 11. FastEmbed: ONNX 런타임을 사용하여 다양한 임베딩 모델을 지원하는 경량 라이브러리입니다. 12. Instructor: Pydantic 및 Zod를 사용하여 LLM 출력에서 구조화된 데이터를 확인하는 도구입니다. Python과 JS/TS에서 지원됩니다. 13. LiteLLM: OpenAI 형식의 LLM에 대한 드롭-인 대체품으로, 다양한 모델 공급자와 함께 로드 밸런싱 및 지출 추적을 지원합니다. 이러한 도구와 프레임워크는 효율적이고 견고한 AI 애플리케이션 개발을 단순화하고 개선하는 것을 목표로 합니다.