5个我离不开的大型语言模型工具

在本文中，我分享了目前我认为不可或缺的五个基本大型语言模型工具，它们有潜力帮助彻底改变你的工作方式。

5个我离不开的大型语言模型工具
大型语言模型（LLM）已经改变并持续改变人工智能和机器学习的格局，提供了强大的工具，帮助改善工作流程并提升多个领域的生产力。我经常使用大型语言模型，尝试过各种工具来发挥模型及其潜力。虽然我最喜欢的游戏随时都会变化，但最近我似乎还是坚持玩了一堆核心游戏，即使时间推移也是如此。

在本文中，我分享了五个我目前认为不可或缺、有潜力彻底改变你工作方式的必备大型语言模型工具：LlamaIndex、Ollama、Ollama UI、NotebookLM 和 ControlFlow。

1、LlamaIndex

LlamaIndex 是一个专门为构建由 LLM 驱动的数据中心应用设计的框架。它针对构建检索增强生成（RAG）系统进行了优化，是我除原型开发 RAG 外任何事情时的首选选择。我用过不少关于LlamaIndex及其核心的实用应用。

工作原理：这款强大的工具允许您将数据连接到生成式人工智能，简化数据的摄取、解析、检索和索引流程，涵盖广泛的来源。LlamaIndex 与 40 多个向量存储、大型语言模型（LLM）和数据源无缝协作。

总结：如果我想做一个RAG应用，LlamaIndex是我的首选。

2、Ollama

Ollama 是一个平台，让你可以轻松地在电脑上本地运行各种大型语言模型。不想在云端运行LLM？想要本地模式的安全性？Ollama 是我本地托管的首选。除了可以在 Ollama 命令行界面中运行模型并直接交互，你还可以用 Ollama 为其他应用提供模型，这非常有优势。

工作原理：只需一个简单的命令，你就能下载并在自己的硬件上运行大量模型。想试用新的Llama 3.2 3B吗？这可以帮你完成：


ollama run llama3.2

运行后，你只需通过终端发送提示即可。更重要的是，通过Ollama Python API连接自己的脚本，编写自己的AI应用。

总结：为了快速且轻松地运行本地模型，总是用Ollama。

3、Ollama UI

你下载了一个语言模型，想现在就让它运行吗？不想自己写代码，但又不想用 Ollama CLI 来测试你的新 LM？Ollama UI 是一个独立开发的简单聊天界面，专为你的 Ollama 模型设计。无需配置（甚至可能），Ollama UI是本地模型最简单、最简洁的聊天客户端，开箱即用。

工作原理：该应用让与 Ollama 的互动更加直观且极其直接，简化了你的大型语言模型和聊天的管理和使用。而且我还没找到更快的本地LLM接口应用。而且，它作为 Chrome 扩展提供，安装和使用简直简单无比。

总结：立即通过 Ollama UI 与本地模型聊天。

4、NotebookLM

NotebookLM 是谷歌推出的一款由人工智能驱动的笔记本。它已经以实验形式存在一段时间了，但上周引入了“音频概览”功能，允许用户基于笔记本中引用的来源，以播客形式进行深入对话，这让它焕然一新。

工作原理：让我们稍微回顾一下：NotebookLM允许用户创建单独的笔记本，这些笔记本包含了来源、聊天记录、摘要、常见问题解答、学习指南以及基于这些来源生成的大量AI生成的成果。用户可以总结文档、生成想法，并编写各种创意文本格式，还可以将你自己的人工笔记添加到这些笔记本中。可以把它想象成一个类似Microsoft OneNote的应用，但深度集成了AI和RAG重点。

总结：如果你想以各种创新且实用的方式理解原始材料，NotebookLM是必备的。

5、ControlFlow

ControlFlow 是一个用于在 Python 中构建代理型 AI 工作流的框架。我最近才通过Abid Ali Awan在我们姐妹网站Machine Learning Mastery上的一篇文章接触到了ControlFlow。使用简单，入门方便，ControlFlow是智能人工智能的绝佳入门选择。

工作原理：作为创建结构化AI工作流程的框架，ControlFlow允许用户定义离散任务，分配专业AI代理，并将任务组合成流程。这种方法使开发者能够在保持细致控制和监督的同时，利用人工智能应对复杂应用。它以任务为中心，使用直观，语法优雅。不过，我认为真正的赢家是它能快速原型化。在这方面，它与本列表中的其他工具非常契合。

总结：如果我想要简单的智能人工智能，ControlFlow是我新的首选。