LLMStackPlateforme open-source pour la construction d'agents et d'applications IA avec des données personnalisées, prenant en charge divers fournisseurs de LLM.

LLMStack est une plateforme open-source conçue pour faciliter la création d'agents d'intelligence artificielle, de flux de travail et d'applications. Sa fonction principale est de permettre aux utilisateurs d'intégrer leurs données propriétaires à des grands modèles de langage pour créer des solutions d'intelligence artificielle générative personnalisées. La plateforme répond au défi de connecter en toute sécurité et efficacité les données professionnelles ou personnelles à des modèles d'IA puissants. Elle est conçue pour les développeurs et les équipes souhaitant tirer parti de l'IA générative sans repartir de zéro, en offrant un environnement structuré pour développer et déployer des outils alimentés par l'IA. À son cœur, LLMStack prend en charge un large éventail de principaux fournisseurs de LLM, notamment OpenAI, Cohere, Stability AI et les modèles de Hugging Face, offrant aux utilisateurs une flexibilité dans le choix de leur moteur AI sous-jacent. Une capacité clé est la "chaînage de modèles", qui suggère la possibilité d'orchestrer plusieurs modèles ou étapes au sein d'une application AI. Pour l'intégration de données, LLMStack offre une prise en charge étendue pour importer et connecter diverses sources de données. Cela inclut des formats courants tels que les URL Web, les sitemaps, les PDF, les fichiers audio et les PPT, ainsi que des intégrations avec des services tels que Google Drive et Notion. Cette capacité d'ingestion de données large est cruciale pour la construction d'applications de génération augmentée par la récupération (RAG) qui peuvent fournir des réponses contextuellement pertinentes basées sur des données utilisateur spécifiques. Au-delà de la construction, LLMStack met également l'accent sur le développement et le déploiement collaboratifs. Il permet à plusieurs utilisateurs de modifier et de construire des applications ensemble grâce aux rôles de visualiseur et de collaborateur. Les applications terminées peuvent être partagées publiquement ou limitées à des individus spécifiques à l'aide d'un modèle de permissions granulaire. Bien qu'il soit principalement proposé comme une solution open-source pour l'auto-déploiement, la plateforme indique également une « offre Cloud » pour ceux qui préfèrent un service géré.