译者 | 布加迪
审校 | 重楼
通过轻松地挑选和丢弃组件并连接组件来构建LLM应用程序,比如矢量存储区、web搜索、存储内容和自定义提示等组件。
许多商业人士和非技术人士向我询问如何在缺乏技术知识的情况下构建AI应用程序。我总是告诉他们,市面上有许多非代码解决方案,它们易于使用,可以帮助他们为公司中的任何人构建原型并部署解决方案。
我们在这篇博文中将了解在AI社区备受关注的三款开源无代码解决方案。这些工具通常拥有拖放式组件和下拉式选项,这意味着你不必编写任何代码。最棒的是,你可以在几分钟内构建AI工作流程,并在聊天机器人UI中进行测试。
1.Flowise
Flowise AI是一款开源低代码工具,旨在简化构建LLM应用程序的任务。它拥有对用户友好的拖放式界面,允许用户无需编写任何代码即可构建应用程序。这对于希望以敏捷方式快速构建原型,并开发LLM应用程序的企业和个人来说尤其有利。
借助Flowise AI,你可以使用Langchain或LlamaIndex构建LLM工作流程,创建可以使用工具执行不同任务的自主代理,集成API和SDK,并使用任何开源和闭源LLM。你可以选择在本地使用Flowise AI或作为托管服务来使用,两者都提供同样的体验,配有专门的聊天机器人来测试你的应用程序。
2.Langflow
Langflow提供了提示变量、带有按钮和选项的微调LLM、各种组件的编排(比如Chromoa DB即矢量存储区)以及创建自定义组件的功能。不妨尝试一下,开始探索它提供的惊人功能!
相关链接:https://www.langflow.org/
3.Dify
Dify是一种开源平台,简化了构建和管理生成式AI应用程序的过程。它为构建强大的AI工作流程提供了一种可视化的画布,并支持与众多LLM无缝集成,包括GPT-4o和Mistral Large 2等流行模型。
Dify支持所有类型的LLM,提供AI工作流程编排,允许你使用各种工具轻松创建代理,并且与所有类型的LLM工具集成。你还可以部署AI应用程序,全面控制你的数据,管理团队,并监控已部署的AI应用程序。借助Dify,你甚至可以创建能够生成和理解图像的多模态应用程序。
相关链接:https://github.com/langgenius/dify
结论
随着时间的推移,无代码解决方案将变得更加流行,因为它们吸引了大批想要使用大语言模型来构建解决方案,但又不具备技术知识的用户。他们从使用ChatGPT中获得灵感,然后想用类似的界面探究更多的选项。这样一来,Flowise AI、Langflow和Dify等无代码解决方案就有了用武之地。它们为轻松构建和部署AI应用程序提供了直观的用户界面。你可以集成数百个组件、LLM模型、API和代理,以构建高度复杂的AI应用程序并进行部署。这些工具提供了监控和管理功能,以便你识别和解决问题。
原文标题:Best No-Code LLM App Builders,作者:Abid Ali Awan