Lamini

「Lamini」是什么

Lamini是一个企业级LLM平台，致力于帮助企业打造高度准确的mini-agents，有效减少LLM幻觉，提升应用的可靠性与实用性。能助力企业在智能应用开发上实现更高的效率和质量。

功能解析

• Memory Tuning：提供最高级别的准确性，同时保持推理延迟和成本较低。拥有大量用户调整的模型，调优后的模型准确率可达95%。
• Memory RAG：构建RAG mini-agents，相比基于GPT4的RAG，能达到90 – 95%的准确率。利用嵌入时间计算创建更智能、经过验证的数据表示，实现自动高质量输入，更快、更具成本效益的检索，还能并行部署多个高精度mini-agents并组成代理工作流程。
• Classifier Agent Toolkit：用于高精度分类，可替代手动数据标记，对大量非结构化数据进行分类，如按意图对客户服务请求分类并路由到相应部门，对遗留应用的代码进行分类筛选等。

产品特色

• 高准确率：通过多种技术和工具，如Memory Tuning和Memory RAG，实现了在模型调优和RAG系统上的高准确率，有效降低LLM幻觉，最高能将LLM幻觉降低95%。
• 简单高效：与传统复杂的RAG系统不同，Memory RAG在提高准确性的同时保持简单性；在模型微调方面，不像传统方法需要大量试验和数周时间，使用Lamini仅需2小时。
• 应用广泛：其Classifier Agent Toolkit可应用于多种场景，包括对非结构化数据分类、客户服务请求处理、代码分类筛选等，具有很强的实用性和扩展性。

应用场景

• 智能客服：将文档转化为智能聊天机器人，为客户和团队服务。企业客户服务部门可以借助Lamini打造智能客服，快速准确回答客户问题，提升服务效率和质量。
• 数据分类处理：自动完成手动分类任务，让非结构化数据发挥作用。如电商企业可对大量用户评价等非结构化数据分类，了解产品优缺点和用户需求。
• 业务分析：为团队提供工具进行自主业务分析。财务部门可使用Text-to-SQL功能，将文本指令转化为SQL查询，快速获取所需数据。
• 代码辅助：为小众编程语言提供专属助手。开发团队在使用小众编程语言开发项目时，借助Lamini的代码辅助功能，提高开发效率。

使用指南

暂未获取到详细使用步骤信息，可前往Lamini官网获取更多内容。

技术原理解析

Memory RAG通过嵌入时间计算创建更智能、经过验证的数据表示，实现自动高质量输入，达到更快、更具成本效益的检索，从而提升准确率。Memory Tuning在保持推理延迟和成本较低的情况下，实现较高的模型准确率。