Создавайте невероятно быстрые приложения LLM с помощью Groq, Langflow и Langchain

• Видео начинается с приветствия и представления участников.  

• Обсуждается стек приложений LLM, включающий Grok, Lane Chain и Lane Flow.  

• Grok обеспечивает быстрые модели логического вывода, Lane Chain - одна из лучших библиотек для создания приложений LLM, а Lane Flow упрощает создание приложений LLM на основе Grok.  

• Grok Chat - пользовательский интерфейс для Grok, где можно запросить и опробовать быструю скорость вывода.  

• Grok Cloud - площадка для разработчиков, где можно создавать бесплатные аккаунты и использовать Grok API для создания приложений.  

• Grok API - возможность создавать бесплатные аккаунты и использовать Grok для создания приложений.  

• Видео начинается с обзора Grok API, который предоставляет документацию и быстрый старт для разработчиков.  

• Grok API совместим с OpenAI и предоставляет базовый путь для работы с Grok.  

• Grok Cloud Developer Playground также доступна для разработчиков, где они могут получить доступ к ресурсам и начать работу.  

• Grok API имеет кулинарную книгу, где внутренние инженеры и внешние разработчики предоставляют подробные руководства по использованию API.  

• Grok Cloud Developer Playground также предоставляет функцию живого чата для общения с командой разработчиков.  

• Grok API может быть использован для создания чат-ботов, которые могут быть дополнены различными инструментами.  

• Grok API также может быть использован для вызова инструментов с различными моделями с открытым исходным кодом, такими как Llama Three.  

• Grok API позволяет привязывать инструменты к LLM, что позволяет использовать различные инструменты для обработки данных.  

• Grok API также предоставляет возможность вызова инструментов с различными моделями с открытым исходным кодом, такими как Llama Three.  

• Обсуждение использования check client в учетной записи разработчика grok и его влияния на бесплатный кредит API.  

• Рекомендация инструментов для сравнения LLM, таких как lflow, который позволяет подключать несколько моделей и тестировать их.  

• Обсуждение использования искусственного анализа для сравнения LLM по параметрам задержки вывода, цены, пропускной способности и т.д.  

• Обсуждение внедрения LLM в производство и создания приложений на их основе.  

• Представление мицпы, разработчика langflow, который работает с инструментами без кода и создает контент о создании приложений LLM.  

• Landflow - инструмент для создания приложений без кода на основе локальной сети Python.  

• Можно начать с создания каталога на компьютере и запустить виртуальную среду.  

• Landflow позволяет создавать приложения на основе кода или без него.  

• Создание элементарных подсказок и чат-ботов с использованием Landflow.  

• Возможность использовать Landflow для создания приложений-агентов или инструментов.  

• Landflow позволяет быстро создавать и запускать приложения на основе кода или без него.  

• Обсуждение различных моделей и векторных хранилищ в Langflow, включая возможность использования агентов и пользовательских компонентов.  

• Упоминание о Langchain и возможности подключения к Langflow через API.  

• Обсуждение различных способов подключения неструктурированных баз данных к агентам больших языковых моделей.  

• Упоминание о серии видео "Rag from Scratch" и возможности создания агентов с помощью Langflow.  

• Упоминание о планах по дополнительной интеграции Langflow и Langchain в ближайшее время.  

• Возможность создания пользовательских компонентов и интеграции с Python в Langflow.  

• В видео обсуждается использование Langflow для создания приложений с использованием искусственного интеллекта.  

• Langflow позволяет экспортировать изменения из Length Flow в новую версию.  

• Langflow может быть использован для создания серверного API для работы с моделями искусственного интеллекта.  

• Langflow сравнивается с другими библиотеками, такими как Agent Executor, и обсуждается его преимущества и основные варианты использования.  

• Langflow позволяет создавать надежных агентов, так как позволяет четко описать действия агента.  

• В видео демонстрируется, как извлечь код из Langflow и использовать его в других приложениях.  

• Langflow также поддерживает использование пользовательского кода на Python.  

• В заключение, Langflow - это мощный инструмент для создания приложений с использованием искусственного интеллекта.  

• Для получения дополнительной информации о Langflow можно обратиться к серии вебинаров или связаться с командой в Discord.  

• Участники мероприятия обсуждают возможность предоставления ресурсов и поддержки по электронной почте.  

• Они благодарят всех за участие и обещают увидеться позже.