Der Open-Source-KI-Stack

Sie müssen kein Vermögen ausgeben, um eine KI-Anwendung zu erstellen.

Sie müssen kein Vermögen ausgeben, um eine KI-Anwendung zu erstellen. Die besten KI-Entwicklerwerkzeuge sind Open-Source und ein hervorragendes Ökosystem entwickelt sich, das KI für jeden zugänglich machen kann.

Die wichtigsten Komponenten dieses Open-Source-KI-Stacks sind wie folgt:

1 - Frontend

Um schöne KI-Benutzeroberflächen zu erstellen, sind Frameworks wie NextJS und Streamlit extrem nützlich. Auch Vercel kann bei der Bereitstellung helfen.

2 - Embeddings- und RAG-Bibliotheken

Embedding-Modelle und RAG-Bibliotheken wie Nomic, JinaAI, Cognito und LLMAware helfen Entwicklern, genaue Such- und RAG-Funktionen zu erstellen.

3 - Backend und Modellzugriff

Für die Backend-Entwicklung können Entwickler auf Frameworks wie FastAPI, Langchain und Netflix Metaflow zurückgreifen. Optionen wie Ollama und Huggingface sind für den Modellzugriff verfügbar.

4 - Daten und Abruf

Für die Datenspeicherung und den Abruf stehen mehrere Optionen wie Postgres, Milvus, Weaviate, PGVector und FAISS zur Verfügung.

5 - Großsprachmodelle

Basierend auf Leistungsbenchmarks sind Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral, Qwen, Phi und Gemma großartige Alternativen zu proprietären LLMs wie GPT und Claude.

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