Llm

Concevez des applications LLM en utilisant LangChain 1.x et LangGraph pour les agents, la mémoire et l'intégration d'outils. À utiliser lors de la création d'applications LangChain, de la mise en œuvre d'agents IA ou de la création de workflows LLM complexes.

Mettez en place des workflows d'évaluation robustes pour les applications LLM grâce à des métriques automatisées, des retours humains et des benchmarks. Parfait pour les équipes testant les performances des LLM, comparant des modèles ou validant des améliorations IA.

Construisez des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) pour applications LLM avec bases de données vectorielles et recherche sémantique. À utiliser pour implémenter une IA fondée sur la connaissance, créer des systèmes de Q&A documentaires ou intégrer des LLM à des bases de connaissances externes.

Optimisez les performances des index vectoriels en termes de latence, rappel et mémoire. Parfait pour ajuster les paramètres HNSW, choisir des stratégies de quantification et faire évoluer l'infrastructure de recherche vectorielle dans les applications IA et backend.