Ostateczny zestaw narzędzi inżyniera AI na 2026 rok. Każde narzędzie, którego potrzebujesz - zorganizowane według tego, co faktycznie robi. Zapisz to. Wrócisz do tego 🧵👇 𝜶. BAZY DANYCH WEKTOROWYCH kręgosłup każdego systemu RAG lub wyszukiwania semantycznego. potrzebujesz jednego z tych narzędzi w momencie, gdy zaczynasz pracować z osadzeniami. @pinecone - w pełni zarządzane, gotowe do produkcji. najmniej konfiguracji, największa niezawodność. @weaviate_io - open-source z czystym interfejsem GraphQL @qdrant_engine - zbudowane w Rust. szybkie, z potężnym wsparciem filtracji @trychroma - lekkie, idealne do lokalnego rozwoju LLM @milvusio - natywne w chmurze, stworzone do wyszukiwania na dużą skalę @activeloop - AI data lake z wersjonowaniem i wsparciem multimodalnym @vectara - zarządzana platforma RAG. wyszukiwanie + generacja w jednym miejscu 𝜷. ORKIESTRACJA I PRZEPŁYWY PRACY łącząc LLM, narzędzia, pamięć i dane w działające potoki. @LangChain - najczęściej używana ramka aplikacji LLM @llama_index - stworzona specjalnie do łączenia LLM z własnymi danymi @deepset_ai - ramka potoku NLP klasy produkcyjnej @DSPyOSS - programowo optymalizuje twoje podpowiedzi. koniec zgadywania @langflow_ai - wizualny kreator bez kodu dla przepływów pracy LLM @FlowiseAI - kreator łańcuchów LLM z funkcją przeciągnij i upuść 𝜸. EKSTRAKCJA PDF I DOKUMENTÓW przekształcanie niestrukturalnych dokumentów w czyste, gotowe do LLM dane. Docling - konwertuje PDF, DOCX, PPTX, HTML na strukturalny Markdown/JSON pdfplumber - analiza PDF na poziomie znaków i ekstrakcja tabel PyMuPDF - wydajna ekstrakcja tekstu i obrazów Unstructured - przetwarza mieszane typy dokumentów na strukturalny JSON Camelot - specjalizuje się w wyciąganiu tabel z PDF-ów Llama Parse - analiza dokumentów zoptymalizowana specjalnie do wchłaniania przez LLM ExtractThinker - inteligentna ekstrakcja dokumentów z mapowaniem schematów 𝜹. RAMY RAG narzędzia stworzone specjalnie wokół Generacji Wzbogaconej Wyszukiwaniem. RAGFlow - głębokie zrozumienie dokumentów dla open-source RAG PrivateGPT - w pełni lokalne pytania i odpowiedzi na dokumenty z użyciem otwartych LLM AnythingLLM - aplikacja RAG all-in-one, która działa z każdym backendem LLM Quivr - osobista baza wiedzy zasilana przez Generatywną AI txtai - baza danych osadzeń do wyszukiwania semantycznego i potoków Llmware - lekkie ramy RAG stworzone do zastosowań w przedsiębiorstwie 𝛆. OCENA I TESTOWANIE nie możesz poprawić tego, czego nie mierzysz. Ragas - ocenia jakość potoku RAG od początku do końca DeepEval - ramka testowania jednostkowego dla wyników LLM Phoenix @arizeai - obserwowalność i śledzenie aplikacji LLM Opik - pełna platforma oceny i monitorowania w stylu DevOps TruLens - śledzi i ocenia przebiegi eksperymentów LLM Giskard - testuje na stronniczość, odporność i bezpieczeństwo w ML/LLM 𝛇. ZARZĄDZANIE MODELEM I MLOps śledź eksperymenty, wersjonuj modele, zarządzaj pełnym cyklem życia ML. MLflow - standard branżowy dla śledzenia eksperymentów ML Weights & Biases @weights_biases - bogate pulpity nawigacyjne do treningu modeli i debugowania DVC @dataversioncontrol - kontrola wersji w stylu Git dla danych i modeli ClearML @ClearML - end-to-end MLOps z wsparciem dla potoków LLM Hugging Face Hub @HuggingFace - centralne repozytorium dla modeli, zbiorów danych i demonstracji 𝛈. RAMY AGENTÓW narzędzia do budowania agentów, którzy planują, używają narzędzi i obsługują zadania wieloetapowe. Google ADK - modułowa ramka do budowania agentów AI CrewAI @crewAIInc - orkiestruje wiele agentów AI odgrywających różne role LangGraph @LangChainAI - buduje agentów jako kontrolowane grafy stanowe AutoGen @Microsoft - ramka rozmów wieloagentowych Microsoftu Pydantic AI - strukturalne rozumowanie agenta oparte na Pydantic Smolagents @huggingface - lekkie ramy agentów Hugging Face Letta (MemGPT) @letta_ai - daje twoim agentom trwałą pamięć długoterminową Agno - agenci z wbudowanym RAG, przepływami pracy i pamięcią 𝛉. DOSTOSOWANIE LLM dostosuj modele wstępnie wytrenowane do swoich specyficznych zadań i dziedzin. Unsloth @unslothai - dostosowuje LLM szybciej, używając znacznie mniej pamięci Axolotl - elastyczny potok po treningu dla otwartych modeli LLaMA-Factory - uproszczone dostosowywanie dla modeli opartych na LLaMA PEFT @huggingface - efektywne pod względem parametrów dostosowywanie, aby zmniejszyć potrzeby zasobowe TRL @huggingface - uczenie przez wzmocnienie na podstawie ludzkiej informacji zwrotnej (RLHF) Transformers @huggingface - podstawowa biblioteka Hugging Face dla modeli wstępnie wytrenowanych DeepSpeed @Microsoft - pomaga uruchamiać zadania treningowe na wielu GPU 𝛊. ROZWÓJ LOKALNY I SERWISOWANIE uruchamiaj i serwuj modele lokalnie lub samodzielnie hostuj swoje API. Ollama @ollama - uruchamiaj otwarte LLM lokalnie w jednym poleceniu LM Studio - desktopowy GUI do uruchamiania i testowania lokalnych modeli llama.cpp - lekki silnik wnioskowania na CPU i GPU LocalAI - samodzielnie hostowany, zgodny z OpenAI serwer API @LiteLLM - zjednoczona brama dla 100+ dostawców LLM vLLM - szybki silnik wnioskowania i serwowania 𝛋. BEZPIECZEŃSTWO I OGRANICZENIA kontroluj, ograniczaj i testuj swoje aplikacje LLM przed ich uruchomieniem. @guardrailsai - dodaje walidację strukturalną wyjścia i zabezpieczenia NeMo Guardrails @NVIDIA - zestaw narzędzi NVIDIA do programowalnych kontroli rozmów LLM Garak - zautomatyzowany skaner podatności dla LLM DeepTeam - ramka red teamingowa do testowania aplikacji LLM to pełny stos. zapisz ten wątek i podziel się nim z kimś, kto buduje z AI.

Tagując Gigachadów, którzy mogą być tym zainteresowani 👇 - @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