LazyLLM

Low-Code-Entwicklungstool zum Erstellen von Multi-Agent-Large-Language-Model-Anwendungen

Premium-NeuproduktProgrammierungFrameworkDeep Learning

LazyLLM ist ein Entwicklungstool, das darauf abzielt, den Erstellungsprozess von KI-Anwendungen zu vereinfachen. Durch die Bereitstellung von Low-Code-Lösungen ermöglicht es Entwicklern, auch ohne tiefes Verständnis von Large Language Models, mühelos KI-Anwendungen mit mehreren Agents zu erstellen. LazyLLM unterstützt die One-Click-Bereitstellung aller Module, ist plattformübergreifend kompatibel, führt automatisch eine Grid-Search-Parameteroptimierung durch und ermöglicht ein effizientes Feintuning von Modellen, um die Anwendungsleistung zu verbessern.

Komfortabler Aufbau von KI-Anwendungen – so einfach wie mit Bauklötzen.
One-Click-Deployment komplexer Anwendungen – Vereinfachung des Deployment-Prozesses für Multi-Agent-Anwendungen.
Plattformübergreifende Kompatibilität – ohne Codeänderungen
mit einem Klick auf verschiedene IaaS-Plattformen wechseln.
Unterstützung der Grid-Search-Parameteroptimierung – automatisches Testen verschiedener Konfigurationen zur schnellen Ermittlung der optimalen Konfiguration.
Effizientes Feintuning von Modellen – automatische Auswahl des Feintuning-Frameworks und der Modell-Splitting-Strategie je nach Szenario.
Bereitstellung grundlegender Benutzeroberflächen wie Chat-Oberfläche und Dokumentenverwaltungsoberfläche.

LazyLLM richtet sich an Algorithmusforscher und Entwickler
insbesondere an diejenigen
die sich von der aufwändigen technischen Umsetzung befreien und sich auf Algorithmen und Daten konzentrieren möchten. Egal ob Anfänger oder Experte
LazyLLM kann helfen
den Aufbau von KI-Anwendungen zu vereinfachen und es Entwicklern zu ermöglichen

Erstellung eines Chatbots zur Durchführung mehrstufiger Dialoge mit Benutzern.
Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
um mit Suchergebnissen und einem generativen Modell genauere Antworten zu liefern.
Geschichten erstellen – automatische Generierung von Geschichten basierend auf einer vom Benutzer bereitgestellten Gliederung.

1. Installation von LazyLLM über den Quellcode oder per pip.
2. Einrichtung von Umgebungsvariablen oder Konfigurationsdateien
damit LazyLLM auf die benötigten API-Dienste zugreifen kann.
3. Importieren der benötigten Module und Komponenten aus LazyLLM.
4. Zusammenbau der KI-Anwendung mithilfe der von LazyLLM bereitgestellten Komponenten und Module.

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LazyLLM Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

474564576

Absprungrate

36.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

6.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:06:34

LazyLLM Besuchstrend

LazyLLM Geografische Verteilung der Besuche

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LazyLLM Alternativen

LazyLLM — Low-Code-Entwicklungstool zum Erstellen von Multi-Agent-Large-Language-Model-Anwendungen

GraphRAG Visualisierer — Ein webbasiertes Tool zur Visualisierung und Erkundung des Microsoft GraphRAG-Tools.

DB-GPT — KI-native Datenanwendungsentwicklungsframework

llama-recipes — Eine Sammlung von Bibliotheken und Beispielskripten zum Feintuning des Meta Llama-Modells.

stocks-insights-ai-agent — Eine Vollstack-Anwendung basierend auf LLM und LangChain zur Abfrage von Aktienkursdaten und -nachrichten

Potpie — Ein KI-Agent, der für Code-Repositories maßgeschneidert ist und Entwickler bei Debugging, Tests und Systemdesign unterstützt.

ElevenLabs Konversations-KI — Schnelle Bereitstellung sprachfähiger KI-Agenten

AI-Datenanalyse-Multiagent — KI-gestütztes Multi-Agenten-System zur Datenanalyse

Extractous — Schnelles und effizientes Tool zur Extraktion unstrukturierter Daten

Dabarqus — Ein Tool zur Integration privater Daten mit großen KI-Sprachmodellen.

rag-chatbot — Ein Chatbot, der lokal mit mehreren PDF-Dateien interagieren kann.

gptme — Persönlicher KI-Assistent in der Terminalumgebung mit lokalen Tools.

Epsilla — Erstellen Sie produktionsreife LLM-Anwendungen ohne Programmierung.

RAG_Techniken — Eine revolutionäre Sammlung von Techniken für retrieval-augmentierte Generierungssysteme.

Easy-RAG — Ein benutzerfreundliches RAG-System zum Lernen, Anwenden und eigenständigen Erweitern.

Data-Juicer — Ein ganzheitliches Datenverarbeitungssystem zur Bereitstellung hochwertiger Daten für große Sprachmodelle.

RAGFoundry — Ein Framework zur Verbesserung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Aufgaben für große Sprachmodelle (LLMs).

IncarnaMind — Führen Sie mithilfe großer Sprachmodelle wie GPT einen Dialog mit Ihren Dokumenten.

Composio — AI-Agent-Toolset zur Unterstützung komplexer Aufgaben.

Album KI — KI-gestütztes Fotoalbum, das automatisch Bildmetadaten generiert und mit ihnen interagiert.

llm-graph-builder — Neo4j-Anwendung zum Erstellen von Wissensgraphen

RAG mit Langchain lernen — Meistern Sie die RAG-Technik und verbessern Sie die Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Inhalten.

RAGElo — Elo-Ranking-Tool für RAG-basierte LLM-Agents

Omakase RAG Orchestrator — Ein RAG-Anwendungsframework, das Django, Llamaindex und Google Drive integriert.

Create-tsi — Generatives AI RAG Toolkit zur Erstellung von Low-Code KI-Anwendungen.

LawAI — Ein KI-basierter juristischer Assistent, der mithilfe neuronaler Netzwerke konversationell agiert.

Algomax — Vereinfacht die Bewertung von LLM- und RAG-Modellen und bietet Einblicke in qualitative Metriken.

l1m — Eine Proxy-API zur Extraktion strukturierter Daten aus Text und Bildern, basierend auf LLMs.

Firecrawl LLMs.txt Generator — Tool zur Generierung von Webseiten-zusammengeführten Textdateien für das Training und die Inferenz von LLMs

Hugo Translator — Ein auf LLM basierendes Werkzeug zur Artikelübersetzung, das mehrsprachige Markdown-Dateien automatisch übersetzt und erstellt.