用于构建LLM应用程序的最小开源Python工具包TigerLab

　　TigerLab是一款开源的大型语言模型工具包，旨在构建定制化的语言模型应用程序。它填补了一般大型语言模型(LLMs)与为其提供上下文信息的数据存储之间的巨大差距。

　　这个工具包包括TigerRag、TigerTune、TigerDA和TigerArmor，为开发者提供了创建适应其特定需求的AI模型和语言应用程序的资源。

　　核心功能:

　　TigerRag: TigerRag利用基于嵌入的检索(EBR)、检索增强生成(RAG)和生成增强检索(GAR)来满足查询。它使用BERT进行嵌入，FAISS进行索引，text-davinci-003进行生成。这使得模型能够更有效地获取上下文信息，从而提高检索性能。

　　TigerTune: TigerTune是一个Python SDK，用于微调、进行推断和评估文本生成模型和文本分类模型。它还提供示例笔记本，用于微调Llama2和DistilBERT等模型。这使得开发者能够轻松地调整模型以满足其特定需求。

　　TigerDA: 虽然尚未完全发布，但TigerDA是一个数据增强工具包，将为开发者提供增强数据集的能力。这有望进一步提高模型性能。

　　TigerArmor: 同样尚未完全发布，TigerArmor是一个AI安全工具包，旨在帮助开发者确保其模型的安全性。这对于处理敏感数据和确保模型不受恶意攻击至关重要。

　　Demo: TigerLab还提供各种演示，包括改进的检索能力以及微调Llama2和DistilBERT的演示。这有助于用户更好地理解工具包的功能和应用。

　　TigerLab的核心目标是帮助组织根据其独特的知识产权和安全需求定制AI系统，推动AI定制化和精准性的新时代。它提供了丰富的资源和示例，使开发者能够更好地利用大型语言模型来满足其具体的应用需求。