2025年最好的 LLM Outputs 替代方案
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Deepchecks:大型語言模型(LLM)的端對端評估平台。 從開發到上線,有系統地測試、比較並監控您的AI應用程式。 有效降低幻覺,並加速產品上市。
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Traceloop 是一款適用於大型語言模型 (LLM) 應用程式的可觀察性工具。提供即時監控、回測和即時警報功能,並支援多種供應商,確保 LLM 部署的可靠性。
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LazyLLM: 專為多代理式LLM應用程式打造的低程式碼平台。快速建構、疊代並部署複雜的AI解決方案,從原型開發到正式部署一氣呵成。將重心放在演算法的創新,而非繁瑣的工程細節。
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Gestell 的 ETL 流程能將非結構化資料轉換為 AI 就緒的知識圖譜,為精準、可擴展的 LLM 推論和 Gen AI 應用提供支援。
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Literal AI:針對 RAG 與 LLM 的可觀測性與評估。除錯、監控、最佳化效能並確保 AI 應用程式已準備好上線。
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Laminar 是一個開發者平台,結合了排程、評估、數據和可觀察性,賦能 AI 開發者以 10 倍的速度發佈可靠的 LLM 應用程式。
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LlamaIndex 運用您的企業資料,打造智慧型AI代理人,並透過先進的 RAG 技術賦能 LLMs,將複雜的文件轉化為可靠且可付諸實踐的洞察。
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LLMWare.ai 讓開發人員可以輕鬆建立企業級 AI 應用程式。它擁有 50 多個專門模型,無需 GPU,並提供安全的整合,非常適合金融、法律等領域。
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使用 OpenAI 格式呼叫所有 LLM API。使用 Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、HuggingFace、Replicate(100 多個 LLM)
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LLaMA Factory 是一個開源低代碼大型模型微調框架,它整合了業界廣泛使用的微調技術,並透過 Web UI 介面支援大型模型的零代碼微調。
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一個 AI 助理,專為您或您的團隊打造,可存取所有最先進的 LLMs、網路搜尋和影像生成。
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資料科學家花費大量時間為 LLM 訓練清理資料,但開源 Python 函式庫 Uniflow 簡化了從 PDF 文件中提取和結構化文字的過程。
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LM Studio 是一款操作簡便的桌面應用程式,讓您能輕鬆體驗本地與開源的大型語言模型(LLM)。這款 LM Studio 跨平台桌面應用程式,讓您可以從 Hugging Face 下載並運行任何 ggml-相容的模型,並提供簡潔而強大的模型配置與推論介面。該應用程式會盡可能地運用您的 GPU 資源。
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JsonGPT API 確保無論是何種大型語言模型 (LLM),都能生成結構完美且經過驗證的 JSON 資料。從此告別解析錯誤,有效節省成本,並打造穩固可靠的 AI 應用程式。
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使用 RagMetrics 評估並改善您的 LLM 應用程式。自動化測試、衡量效能,並優化 RAG 系統,以獲得可靠的結果。
