LLM 可让你轻松获取到专门针对大型语言模型使用而进行优化后的结果。它能够提供高效且精准的服务,助力你在相关领域的运用中取得更为理想的效果,充分发挥大型语言模型的优势与潜力。
URL 转换 LLM 服务-Jina,即 jina.ai,只需在其前面添加操作,就能够从 URL 或者网络搜索中顺利获取到对 LLM 友好的输入内容,能为相关需求提供极大的便利和高效支持,让数据的获取与处理变得轻松且快捷
Cohere 提供多种先进LLM,如文本生成模型Command、快速响应的Command Light、平衡效率与准确性的Command R,Cohere模型名称还包括Rerank,提升搜索准确性。
allganize
https://www.allganize.ai
5.allganize-领先的企业人工智能解决方案LLM推动者
是一家领先的企业级人工智能解决方案提供商,专注于大型语言模型(LLM)的启用。公司提供包括专用的本地部署LLM模型、LLM基础设施、LLM应用构建器和LLM应用市场在内的全方位服务,助力企业构建和部署自己的LLM应用,推动行业创新。
Confident AI
https://www.confident-ai.com
6.Confident AI-领先的法学硕士评估平台
Confident AI 是领先的大型语言模型(LLM)评估平台,提供自动化回归检测、性能漂移分析、优化提示模板、识别回归根本原因等服务。平台支持A/B测试、实时反馈、数据集生成和自动化LLM红队测试,以确保LLM应用的安全性和效率。
gentrace
https://gentrace.ai
7.gentrace-AI团队的LLM评估工具
Gentrace是一个为AI团队提供的LLM(大型语言模型)评估平台,专注于测试、实验、报告和追踪功能。它支持团队自动化评估,确保LLM产品和代理的可靠性,并通过前端测试环境促进团队协作,提高AI应用的质量。
8.Agenta-LLM应用程序的快速工程、评估和可观察性
Agenta 是一家专注于大型语言模型(LLM)应用的工程平台,提供包括提示工程、版本控制、评估和可观察性在内的集成工具。公司致力于帮助用户快速构建和部署LLM应用,专注于核心业务逻辑,同时提供端到端的解决方案和开源协作。
Unstract.com →
https://unstract.com
9.Unstract.com →-LLM驱动的非结构化数据ETL
Unstract是一个基于LLM(大型语言模型)的无代码ETL平台,专注于非结构化数据的提取和处理。它能够处理多种文档格式,无需手动标注,并通过API调用提供清洁、结构化的数据。Unstract通过LLMChallenge技术确保LLM响应的准确性,减少错误和幻觉。Unstract支持自定义选择LLM、向量数据库、嵌入模型和文本提取服务,以满足不同需求。
10.Dify-出现、·生成式AI应用的创新引擎
Dify.ai是一个开源的大型语言模型(LLM)应用开发平台,专注于构建基于任何LLM的AI工作流和代理。
Keywords AI
https://www.keywordsai.co
11.Keywords AI-关键词人工智能
Keywords AI是一家专注于为AI初创企业提供大型语言模型(LLM)监控和开发平台的公司。主营业务包括提供统一的API接口、测试模型和提示、监控用户会话、分析性能以及优化模型。公司旨在通过其平台简化LLM应用的开发、部署和监控流程,助力开发者快速构建和优化可靠的AI产品。
DKube
https://www.dkube.io
12.DKube-X -面向大规模开源法学硕士的私有AI平台
它支持在本地或多云环境中安全地使用企业数据训练LLMs,提供模型性能和可靠性管理、安全LLM、LLM工具和LLMOps等产品功能,旨在帮助企业构建和部署高效的AI解决方案。
llamaedge
https://llamaedge.com
13.llamaedge-在本地运行llm的一体化CLI应用程序
LlamaEdge是一个提供全功能命令行界面应用程序的公司,专注于本地运行大型语言模型(LLM)。主营业务包括提供模块化的组件,让用户能够像搭积木一样组装自己的LLM代理和应用程序,支持Rust或JavaScript开发,并能编译成跨多设备的自包含应用程序二进制文件。
LangWatch
https://langwatch.ai
14.LangWatch-监控、评估和优化您的法学硕士应用程序
LangWatch是一个专为大型语言模型(LLM)应用设计的监控、评估和优化平台。它通过科学的方法测量LLM质量,自动寻找最佳提示和模型,并提供拖放式协作功能,以提高AI团队的工作效率和质量保证。
Meta-Llama-3-8B主要用于用于在消费级 GPU 上高效部署和开发,Llama 3 版本引入了 Meta 基于 Llama 2 架构的LLM 模型。