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🔥 Java 的 LLM 框架,Agents-Flex v1.3.5 发布

Agents-Flex: 一个基于 Java 的 LLM 应用开发及编排框架。 经过近 1 年的开发和迭代,Agents-Flex 发布了 30+ 个版本,终于迎来了 v1.0.0 正式版本。 与此同时,基于 Agents-flex 开发的对标 Dify Coze 等产品的 AIFlowy 也正式对外开源,开源地址:https://gitee.com/aiflowy/aiflowy Agents-Flex 的基本能力 LLM 的访问能力 Prompt、Prompt Template 定义加载的能力 Function Calling 定义、调用和执行等能力 记忆的能力(Memory) Embedding Vector Store 文档处理 加载器(Loader) Http FileSystem 分割器(Splitter) 解析器(Parser) PoiParser PdfBoxParser Chain 执行链 SequentialChain 顺序执行链 ParallelChain 并发(并行)执行链 LoopChain 循环执行连 ChainNode 简单对话 使用 OpenAi 大语言...

开发者必看:隐语框架的分层拆解和使用

打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。 每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow/secretflow 一、"隐语"架构设计全貌 1.隐语框架设计思想 隐私计算是一个新兴的跨学科领域,涉及密码学、机器学习、数据库、硬件等多个领域。根据过去几年的实践经验,我们发现 隐私计算技术方向多样,不同场景下有其各自更为合适的技术解决方案 隐私计算学习曲线很高,非隐私计算背景的用户使用困难 隐私计算涉及领域众多,需要领域专家共同协作 隐语的设计目标是使得数据科学家和机器学习开发者可以非常容易地使用隐私计算技术进行数据分析和机器学习建模,而无需了解底层技术细节。 为达到这个目标,**隐语提供了一层设备抽象,**将多方安全计算(MPC)、同态加密(HE)和可信执行环境(TEE)等隐私计算技术抽象为密文设备, 将单方计算抽象为明文设备。 基于这层抽象,数据分析和机器学习工作流可以表示为一张计算图,其中节点表示某个设备上的计算,边表示设备之间的数据流动,不同类型设备之间的数据流动会自动进行协议转换。在这一点上,隐语借鉴了...

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