Эти 13 скрытых библиотек с открытым исходным кодом помогут вам стать волшебником в области ИИ 🧙‍♂️🪄

Автор разрабатывает приложения на основе искусственного интеллекта уже четыре года, используя разнообразные инструменты и фреймворки, и составил список открытых ресурсов для создания надежных приложений на основе ИИ. Вот краткое описание ключевых инструментов: 1. Composio: Ускоряет разработку надежных агентов ИИ с помощью мощных инструментов и интеграций, поддерживает Python и JavaScript. 2. Julep: Фреймворк для разработки агентов ИИ со состоянием, предлагает эффективное хранение контекста для поддержки непрерывности разговора. 3. E2B: Предоставляет безопасную облачную среду и SDK-интерпретатор кода для безопасного выполнения кода, сгенерированного ИИ. 4. Camel-ai: Способствует масштабируемым, многоагентным кооперативным системам для изучения кооперативного поведения в ИИ. 5. CopilotKit: Интегрирует возможности ИИ в приложения React, предлагая готовые компоненты, такие как чат-боты и боковые панели. 6. Aider: AI-усилитель для параллельной разработки, который помогает с проектами, редактированием файлов и репозиториями Git. 7. Haystack: Создает составные RAG (поиск-усиленный генератор) конвейеры для поиска, ответов на вопросы и семантических поисков, с модульным подходом. 8. Pgvectorscale: Быстрый векторный база данных расширение для PostgreSQL, оптимизировано для современных RAG-приложений. 9. GPTCache: Семантический кэш-инструмент для уменьшения затрат для приложений, требующих продолжительных разговоров с крупными языковыми моделями (LLM). 10. Mem0 (EmbedChain): Добавляет слои постоянной памяти для LLM, идеально подходит для персонализированных чат-ботов или систем Q&A. 11. FastEmbed: Легковесная библиотека для быстрого создания вложений с помощью ONNX runtime, поддерживает разнообразные модели вложений. 12. Instructor: Проверяет структурированные данные из выходов LLM с помощью Pydantic и Zod для Python и JS/TS соответственно. 13. LiteLLM: Замена drop-in для LLM в формате OpenAI, поддерживает несколько провайдеров моделей с балансировкой нагрузки и отслеживанием затрат. Эти инструменты и фреймворки направлены на упрощение и улучшение разработки эффективных и надежных приложений на основе ИИ.