أفضل مجموعة أدوات لمهندس الذكاء الاصطناعي لعام 2026. كل أداة تحتاجها - منظمة حسب ما تفعله فعليا. ضع هذا في المفضلة المرجعية. ستعود إليها 🧵👇 قواعد بيانات α المتجهات العمود الفقري لأي نظام بحث دلالي أو RAG. تحتاج إلى واحدة من هذه البطاقات بمجرد أن تبدأ العمل على التضمينات. @pinecone - مدار بالكامل، وجاهز للإنتاج. أقل إعداد، وأكثر موثوقية. @weaviate_io - مفتوح المصدر مع واجهة GraphQL نظيفة @qdrant_engine - مدمج في Rust. بسرعة، مع دعم قوي للترشيح @trychroma - خفيف الوزن، مثالي لتطوير نماذج اللغة الكبيرة المحلية @milvusio - أصلي للسحابة، مصمم للبحث واسع النطاق @activeloop - بحيرة بيانات الذكاء الاصطناعي مع دعم الإصدارات والوسائط المتعددة @vectara - منصة RAG المدارة. الاسترجاع + التوليد في مكان واحد β. التوزيع الموسيقي وسير العمل ربط نماذج اللغة الكبيرة والأدوات والذاكرة والبيانات في خطوط أنابيب تعمل فعلا. @LangChain - أكثر إطار عمل تطبيقات LLM استخداما @llama_index - مصممة خصيصا لربط نماذج اللغة الكبيرة ببياناتك الخاصة @deepset_ai - إطار عمل خط أنابيب معالجة اللغة الطبيعية الإنتاجي @DSPyOSS - يحسن التوجيهات برمجيا. لا مزيد من التخمين @langflow_ai - منشئ بصري بدون كود لسير عمل نماذج اللغة الكبيرة @FlowiseAI - باني سلاسل نماذج اللغة الكبيرة بالسحب والإفلات γ. PDF واستخراج الوثائق تحويل المستندات غير المنظمة إلى بيانات نظيفة وجاهزة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM). Docling - يحول ملفات PDF وdocx وPPTX وHTML إلى Markdown/JSON منظم pdfplumber - تحليل PDF على مستوى الحرف واستخراج الجدول PyMuPDF - استخراج النصوص والصور عالية الأداء غير منظم - يحلل أنواع المستندات المختلطة إلى JSON منظم كاميلوت - متخصصة في استخراج الجداول من ملفات PDF تحليل لاما - تحليل المستندات المحسن خصيصا لاستهلاك نماذج اللغة الكبيرة ExtractThinker - استخراج المستندات الذكية مع رسم المخطط أطر عمل δ. RAG أدوات مصممة خصيصا حول توليد التوليد المعزز بالاسترجاع. RAGFlow - فهم وثائقي عميق ل RAG مفتوح المصدر PrivateGPT - أسئلة وأجوبة للمستندات المحلية بالكامل باستخدام نماذج اللغة الكبيرة المفتوحة AnythingLLM - تطبيق RAG شامل يعمل مع أي خلفية لنموذج لغة كبيرة Quivr - قاعدة معرفة شخصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي TXTAI - قاعدة بيانات التضمين للبحث الدلالي وخطوط الأنابيب Llmware - إطار عمل خفيف الوزن RAG مصمم لحالات الاستخدام المؤسسية ε. التقييم والاختبار لا يمكنك تحسين ما لا تقيسه. Ragas - يقيم جودة خطوط أنابيب RAG من البداية إلى الطرف DeepEval - إطار اختبار وحدات لمخرجات نماذج اللغة الكبيرة @arizeai فينيكس - الملاحظة والتتبع لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة أوبك - منصة تقييم ومراقبة كاملة على غرار DevOps TruLens - يتتبع ويقيم تجارب نماذج اللغة الكبيرة جيسكارد - اختبارات للتحيز، والمتانة، والسلامة في ماجستات التعلم الآلي واللغة الكبيرة ζ. إدارة النماذج وMLOps تتبع التجارب، نماذج الإصدارات، إدارة دورة حياة التعلم الآلي الكاملة. MLflow - المعيار الصناعي لتتبع تجارب التعلم الآلي الأوزان والانحيازات @weights_biases - لوحات تحكم غنية لتدريب النماذج وتصحيح الأخطاء DVC @dataversioncontrol - نظام تحكم في الإصدارات بأسلوب Git للبيانات والنماذج ClearML @ClearML - MLOps من الطرف إلى الطرف مع دعم خطوط أنابيب نماذج اللغة الكبيرة Hugging Face Hub @HuggingFace - مستودع مركزي للنماذج ومجموعات البيانات والعروض η. أطر عمل الوكلاء أدوات لبناء وكلاء يخططون ويستخدمون الأدوات ويتعاملون مع المهام متعددة الخطوات. Google ADK - إطار عمل معياري لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي CrewAI @crewAIInc - ينظم عدة عملاء ذكاء اصطناعي لتقمص الأدوار LangGraph @LangChainAI - يبني الوكلاء كرسوم بيانية ذات حالة قابلة للتحكم AutoGen @Microsoft - إطار عمل المحادثات متعدد الوكلاء من مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي البيدانتيكي - التفكير المنظم للوكلاء مبني على بيدانتيك Smolagents @huggingface - إطار عمل الوكيل خفيف الوزن من Hugging Face ليتا (MemGPT) @letta_ai - يمنح وكلاءك ذاكرة طويلة الأمد دائمة Agno - وكلاء مزودين ب RAG مدمج، وسير العمل، والذاكرة θ. تعديل LLM قم بتكييف نماذج مدربة مسبقا مع مهامك ومجالاتك الخاصة. Unsloth @unslothai - ضبط نماذج اللغة الكبيرة بشكل أسرع باستخدام ذاكرة أقل بكثير أكسولوتل - خط أنابيب مرن بعد التدريب للنماذج المفتوحة LLaMA-Factory - ضبط مبسط للنماذج المبنية على LLaMA @huggingface PEFT - ضبط دقيق فعال من حيث المعاملات لتقليل احتياجات الموارد @huggingface TRL - التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) ترانسفورمرز @huggingface - المكتبة الأساسية ل Hugging Face للنماذج المدربة مسبقا DeepSpeed @Microsoft - يساعد في تشغيل وظائف التدريب عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات ι. التنمية المحلية والخدمة شغل وقدم النماذج محليا أو استضاف واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك بنفسك. Ollama @ollama - تشغيل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر محليا في أمر واحد LM Studio - واجهة مستخدم سطح مكتب لتشغيل واختبار النماذج المحلية llama.cpp - محرك استدلالات خفيف الوزن عبر وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسوميات LocalAI - خادم API مستضاف ذاتيا، متوافق مع OpenAI @LiteLLM - بوابة موحدة لمزودي 100+ نماذج كبيرة vLLM - الاستدلال السريع ومحرك الخدمة κ. السلامة والحواجز تحكم في تطبيقات LLM الخاصة بك وتقييدها واختبر الضغط قبل أن تنشر. @guardrailsai - يضيف التحقق من المخرجات المنظمة وقضبان السلامة نيمو واقيات @NVIDIA - مجموعة أدوات NVIDIA للتحكم القابل للبرمجة في محادثات نماذج اللغة الكبيرة غاراك - ماسح الثغرات الآلي لنماذج اللغة الكبيرة DeepTeam - إطار عمل للفريق الأحمر لاختبار تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة بالضغط، وهذا هو الحزمة الكاملة. احفظ هذا الموضوع، وشاركه مع شخص يبني بالذكاء الاصطناعي.

أضع علامات على جيغاشاد الذين قد يهتمون بهذا الموضوع 👇 - @SamuelXeus - @thesaint_ - @izu_crypt - @Simple_simeon - @RubiksWeb3 - @poopmandefi - @ayyeandy - @DigiTektrades - @Farmercist - @zerokn0wledge_ - @stacy_muur - @Defi_Warhol - @splinter0n - @belizardd - @Eli5defi - @the_smart_ape - @ViktorDefi - @CryptoGirlNova - @Haylesdefi - @defiinfant - @DeFiMinty - @hooeem