Nejlepší sada nástrojů pro AI inženýry pro rok 2026. Každý nástroj, který potřebujete – uspořádaný podle toho, co skutečně dělá. Uložte si to do záložek. Vrátíš se k tomu 🧵👇 α. VEKTOROVÉ DATABÁZE páteří každého systému RAG nebo sémantického vyhledávacího systému. Potřebujete něco takového hned, jak začnete pracovat s embeddingy. @pinecone - plně řízené, připravené k produkci. Nejméně nastavení, největší spolehlivost. @weaviate_io - open-source s čistým rozhraním GraphQL @qdrant_engine - postaveno v Rustu. Rychlé, s výkonnou podporou filtrů @trychroma - lehká, ideální pro lokální vývoj LLM @milvusio - cloud-native, navržený pro rozsáhlé vyhledávání @activeloop - AI datové jezero s podporou verzování a multimodální podpory @vectara - spravovaná RAG platforma. Vyhledávání + generace na jednom místě β. ORCHESTRACE A PRACOVNÍ POSTUPY propojování LLM, nástrojů, paměti a dat do pipeline, které skutečně fungují. @LangChain – nejrozšířenější aplikační framework pro LLM @llama_index - speciálně navržený pro propojení LLM s vlastními daty @deepset_ai - produkční NLP pipeline framework @DSPyOSS - optimalizuje vaše prompty programovaně. Už žádné hádání @langflow_ai - vizuální no-code builder pro workflow LLM @FlowiseAI - LLM řetězový nástroj na přetahování a pusťte γ. PDF A EXTRAKCE DOKUMENTŮ přeměna nestrukturovaných dokumentů na čistá data připravená pro LLM. Docling – převádí PDF, DOCX, PPTX, HTML do strukturovaného Markdown/JSON pdfplumber - parsování PDF na úrovni znaků a extrakce tabulek PyMuPDF – vysoce výkonná extrakce textu a obrázků Nestrukturované – parsuje smíšené typy dokumentů do strukturovaného JSON Camelot – specializovaný na vytahování tabulek z PDF Llama Parse – parsování dokumentů optimalizované speciálně pro ingestaci LLM ExtractThinker – schéma-mapované inteligentní extrakce dokumentů δ. RAG FRAMEWORKS nástroje postavené speciálně pro generování s rozšířením vyhledávání. RAGFlow – hluboké porozumění dokumentům pro open-source RAG PrivateGPT – plně lokální otázky a odpovědi s dokumentem pomocí otevřených LLM AnythingLLM – komplexní RAG aplikace, která funguje s jakýmkoli backendem LLM Quivr – osobní znalostní báze poháněná generativní AI txtAI - databáze embeddings pro sémantické vyhledávání a pipeline Llmware – lehký RAG framework vytvořený pro podnikové případy použití ε. HODNOCENÍ A TESTOVÁNÍ Nemůžete zlepšit to, co neměříte. Ragas – hodnotí kvalitu RAG potrubí od začátku do konce DeepEval – rámec pro jednotkové testování výstupů LLM Phoenix @arizeai – pozorovatelnost a trasování pro aplikace LLM Opik – plnohodnotná platforma pro hodnocení a monitorování ve stylu DevOps TruLens – sleduje a vyhodnocuje běhy experimentů LLM Giskard – testy na zkreslení, robustnost a bezpečnost v ML/LLM ζ. SPRÁVA MODELŮ & MLOps sledují experimenty, modely verzí, spravují celý životní cyklus ML. MLflow – průmyslový standard pro sledování ML experimentů Weights & Biases @weights_biases – bohaté dashboardy pro trénování a ladění modelů DVC @dataversioncontrol - Verze ve stylu Git pro data a modely ClearML @ClearML - end-to-end MLOps s podporou LLM pipeline Hugging Face Hub @HuggingFace – centrální repozitář pro modely, datové sady a ukázky η. AGENTNÍ RÁMCE nástroje pro tvorbu agentů, kteří plánují, používají nástroje a zvládají vícestupňové úkoly. Google ADK – modulární framework pro tvorbu AI agentů CrewAI @crewAIInc – koordinuje více agentů AI v RPG LangGraph @LangChainAI – vytváří agenty jako řízené stavové grafy AutoGen @Microsoft - Microsoftův rámec pro konverzaci s více agenty Pydantic AI – strukturované agentní uvažování postavené na Pydantic Smolagents @huggingface - Lehký agent rámec Hugging Face Letta (MemGPT) @letta_ai – dává vašim agentům trvalou dlouhodobou paměť Agno – agenti s vestavěným RAG, workflow a pamětí θ. JEMNÉ LADĚNÍ LLM Přizpůsobte předtrénované modely svým konkrétním úkolům a doménám. Unsloth @unslothai – jemnější ladění LLM rychleji s výrazně menší pamětí Axolotl – flexibilní pipeline po trénování pro otevřené modely LLaMA-Factory – zjednodušené jemné ladění pro modely založené na LLaMA PEFT @huggingface – parametrově efektivní doladění pro snížení potřeb zdrojů TRL @huggingface – posilované učení z lidské zpětné vazby (RLHF) Transformers @huggingface - Základní knihovna Hugging Face pro předtrénované modely DeepSpeed @Microsoft – pomáhá spouštět tréninkové úlohy napříč mnoha GPU ι. MÍSTNÍ ROZVOJ A SLUŽBA spouštějte a servírujte modely lokálně nebo si sami hostujte vlastní API. Ollama @ollama - spouštět open-source LLM lokálně v jednom příkazu LM Studio – desktopové uživatelské rozhraní pro spouštění a testování lokálních modelů llama.cpp - lehký inferenční engine napříč CPU a GPU LocalAI – vlastní server API kompatibilní s OpenAI @LiteLLM - sjednocený gateway pro 100+ poskytovatelů LLM vLLM – rychlý inferenční a servisní engine κ. BEZPEČNOST A SVODIDLA kontrolujte, omezujte a testujte své LLM aplikace před jejich spuštěním. @guardrailsai - přidává strukturované ověřování výstupů a bezpečnostní zábradlí NeMo Guardrails @NVIDIA – NVIDIA toolkit pro programovatelné řízení konverzace v LLM Garak – automatizovaný skener zranitelností pro LLM DeepTeam – framework pro red teaming pro tlakové testování LLM aplikací – to je kompletní stack. Uložte si toto vlákno a sdílejte ho s někým, kdo staví na AI.

Označuji Gigachady, kteří by o to 👇 mohli mít zájem - @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