大模型分發(fā)助手 LLM-HUB，分發(fā)你的Prompt，助你學(xué)習(xí)AIGC

一次Prompt填寫(xiě)，一次分發(fā)多個(gè)大模型

文本生成

同時(shí)多多個(gè)大模型發(fā)送Prompt及Function Calling，并對(duì)比生成結(jié)果

1. 近百個(gè)大模型版本可以選擇
2. 字符級(jí)別的輸出結(jié)果對(duì)比（Diff）
3. 直觀的對(duì)比多個(gè)大模型的效率、token消耗
4. 調(diào)試信息，方便查看每個(gè)大模型的調(diào)用數(shù)據(jù)，響應(yīng)數(shù)據(jù)
5. 可自行組織user、system、assistant的prompt信息
6. 多用例、變量及配置支持，方便進(jìn)行多元測(cè)試
7. Function Calling功能支持，直觀的看到Function Calling的整個(gè)過(guò)程
8. Prompt評(píng)估系統(tǒng)，幫助了解Prompt的好壞

圖像解析

同時(shí)發(fā)送多個(gè)多模態(tài)大模型，分析解析結(jié)果

1. 上傳本地文件
2. 指定遠(yuǎn)程圖片
3. 內(nèi)置圖庫(kù)
4. 多個(gè)大模型版本選擇
5. 直觀的對(duì)比多個(gè)大模型的效率、token消耗及效果

RAG

直觀感受RAG的過(guò)程

1. 多種文本切割方式
2. 文本段落向量化
3. 計(jì)算向量的歐氏距離和余弦距離
4. 基于歐氏距離和余弦距離提取最接近Chunk
5. 通過(guò)內(nèi)置Prompt+提問(wèn)，驗(yàn)證RAG效果

我的大模型

配置只能自己使用的大模型

1. 支持配置大模型code
2. 支持選擇大模型語(yǔ)法
3. 支持配置BaseURL、端點(diǎn)、API Key等信息

總體來(lái)說(shuō)，大模型分發(fā)助手，是學(xué)習(xí)Prompt、驗(yàn)證大模型、學(xué)習(xí)AIGC的好幫手