常见的 LLM 应用框架包括了以下几种类型：LangChain、Langchain-Chatchat、Langflow、Flowise、Dify、Bisheng、FastGPT、AutoGenStudio，这里我给他们做了个对比：这些框架，其实底层都是基于 LangChain 做二次开发或者简化封装，AutoGenStudio有一个突破性的工作是原生支持了“工作流”，即允许多个Agent自行交流以完成...
AI代码解释 defgenerate_chart(question):workflow=DifyWorkflow("data_analysis")returnworkflow.execute({"question":question,"data_source":"sales_2024.csv"}) 内容创作平台 自动生成营销文案 多平台格式适配 合规性检查 团队协作审阅 同类项目推荐 1. LangChain 特点:Python优先的LLM应用框架 优势:灵活的模块化...
这些框架,其实底层都是基于 LangChain 做二次开发或者简化封装,AutoGenStudio有一个突破性的工作是原生支持了“工作流”,即允许多个Agent自行交流以完成任务,但是可能对大模型的要求较高。Langflow和Flowise基本上就是LangChain的可拖拽的版本,实际上用起来需要熟悉LangChain。Dify看起来不错,但目前缺少编排功能。FastG...
您可以在此处找到可用环境变量的完整列表。 使用Helm Chart 部署 使用Helm Chart版本或者 YAML 文件,可以在 Kubernetes 上部署 Dify。 Helm Chart by @LeoQuote Helm Chart by @BorisPolonsky Helm Chart by @magicsong YAML 文件 by @Winson-030 YAML file by @wyy-holding 使用Terraform 部署 使用terraform一键将...
Helm Chart by @magicsong YAML file by @Winson-030 YAML file by @wyy-holding Using Terraform for Deployment Deploy Dify to Cloud Platform with a single click usingterraform Azure Global Azure Terraform by @nikawang Google Cloud Terraform by @sotazum ...
优势:灵活的模块化设计 适合:需要深度定制的开发者 2. Flowise 特点:低代码LLM应用构建器 优势:简洁的界面设计 不足:缺乏企业级功能 3. OpenAI Assistants 特点:官方API服务 优势:与GPT系列深度集成 局限:仅支持OpenAI模型 项目地址 https://github.com/langgenius/dify...
数据分析助手 def generate_chart(question): workflow = DifyWorkflow("data_analysis") return workflow.execute({ "question": question, "data_source": "sales_2024.csv" }) 内容创作平台 自动生成营销文案 多平台格式适配 合规性检查 团队协作审阅...
简介:Robin (罗宾)是香港科技大学LMFlow团队开发的中英双语大语言模型。仅使用180K条数据微调得到的Robin第二代模型,在Huggingface榜单上达到了第一名的成绩。LMFlow支持用户快速训练个性化模型,仅需单张3090和5个小时即可微调70亿参数定制化模型。 Fengshenbang-LM: ...
Title: FinVis-GPT: A Multimodal Large Language Model for Financial Chart Analysis 论文简介: 本文提出了一种用于金融图表分析的新型多模态大型语言模型(FinVis-GPT),该模型结合了LLM的能力,并通过对齐和指令调整来提供有价值的分析。 Authors: Ziao Wang, Yuhang Li, Junda Wu, Jaehyeon Soon, Xiaofeng Zhang...
两个agent直接的work flow如下图所示,用户agent负责检索问题相关资料并提问,当assistant agent从资料中分析出来答案之后,用户agent需要分析或执行代码判断答案是否满意,有错误了就发回给assistant继续分析答案。 该RAG系统在问题回答场景上测试如图4b所示,对于相同的prompt,有interactive retrieval(即assistant agent返回答案后...