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全栈开发AI Agent应用的无代...

收录时间:
2024-09-24
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言犀智能体平台

言犀智能体平台

言犀智能体平台是什么 言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台,用户无论有无编程基础,都能快速构建基于AI模型的智能体,处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型,提供算法库和工具,支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃,沉淀了100多个行业解决方案模板。 言犀智能体平台的主要功能 接入大模型:平台已接入数十个大模型,支持用户根据业务需求选择不同模型。 低成本快速搭建:无论用户是否有编程基础,都可以快速搭建基于AI模型的智能体。 行业解决方案模板:平台沉淀了100多个行业解决方案模板,支持行业应用快速落地。 算法库及工具库:通过插件能力,平台提供上千种算法和工具能力,如数据分析、NL2SQL等。 如何使用言犀智能体平台 注册与登录:用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站,注册账号并登录(yanxi.jd)。 选择智能体模板:平台提供了多种行业解决方案模板,用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。 配置智能体:用户可以对选定的智能体模板进行配置,包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。 接入大模型:根据业务需求,用户可以在平台中选择和接入不同的大模型,如言犀大模型、GPT等。 知识库接入:使用Advance RAG技术,用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入,增强智能体的知识库。 算法库和工具库应用:用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力,如数据分析、NL2SQL等。 工作流编排:通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合,指导智能体按照既定思路行动。 智能数据分析:利用平台的数据分析能力,用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。 测试与优化:在智能体搭建完成后,用户需要进行测试,根据测试结果对智能体进行优化和调整。 部署与应用:测试无误后,用户可以将智能体部署到实际业务场景中,开始使用智能体处理业务问题。
Vercel AI SDK

Vercel AI SDK

Vercel AI SDK是前端网站开发和托管平台及Next.js开发团队「Vercel」推出的,用于快速构建AI聊天机器人网站应用程序的开发套件,可以帮助开发人员使用JavaScript和TypeScript构建对话式的AI用户界面。 Vercel AI SDK的特性 支持React/Next.js、Svelte/SvelteKit和Vue/Nuxt等前端框架,以及Node.js、Serverless和Edge Runtime 内置各种AI模型的适配器,支持LangChain、OpenAI、Anthropic和Hugging Face等提供的大语言模型 提供交互式在线提示playground(sdk.vercel.ai),其中包含20个开源和云LLM。可以实时展示不同对话模型的聊天界面,并且可以快速生成代码。 提供多个AI聊天机器人的模板和示例,你可以克隆/复制Vercel提供的基于不同框架和模型开发的AI聊天机器人的初始模板 如何使用Vercel AI SDK 前提条件需要在电脑上安装Node.js 18+版本,如果要开发基于OpenAI的GPT聊天机器人,需要获得OpenAI API密钥 使用Next.js(pnpm dlx create-next-app my-ai-app)或者Svelte(pnpm create svelte@latest my-ai-app)等框架创建一个全新的项目,并定位到创建好的目录(cd my-ai-app) 安装依赖项,pnpm install ai openai-edge 配置 OpenAI API 密钥,.env.local在项目根目录中创建一个文件并添加您的 OpenAI API 密钥 创建API路由并连接UI,完成后使用pnpm run dev运行启动应用程序
DL4J

DL4J

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机(JVM)为目标,以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发,并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。 对于集群和分布式训练,Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成,可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。 Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类,该类允许在Java和Scala中进行科学计算,与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库,用于训练和推理。 Deeplearning4j可以用于训练模型,这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。
Label Studio

Label Studio

Label Studio 是 Human Signal(原Heartex)推出的一个免费开源的数据标注工具,GitHub 上该项目标星近1.4万,可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。 Label Studio的功能特色 支持标记各种类型的数据,包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等 灵活且可配置,可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流 机器学习辅助标记,通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程,从而节省时间 多个项目和用户,在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型 与您的 ML/AI pipeline 集成,可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。 如何开始使用 Label Studio 首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项 然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio 在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio 通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI 使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册 单击 Create 创建项目并开始标记数据 为项目命名,可输入项目描述并选择颜色 单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据,可暂时跳过此步骤 单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称 单击 Save 以保存您的项目 更多的设置和相关操作,请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

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