LLMWare

LLMWare 是一个專為企業設計的小型語言模型開發工具，特別適合金融、法律和其他高度法規行業。其主要賣點是能夠在私有雲或本地部署運行，確保數據安全。不僅提供信息檢索、合約審查、SQL查詢和報告生成等模板，還可以快速部署和使用。產品專注於数据隱私保護，沒有數據會離開企業安全區。LLMWare 與多種向量數據庫集成，性能不俗。這樣的工具能顯著提升工作效率，減少重複性任務，即便不是技術專家也能輕鬆上手，這真是難得的便利。

本地部署的AI應用

在企業環境中，本地部署的架構讓LLMWare提供極高的數據隱私保護，無需將敏感資料傳輸到外部雲端。

小型語言模型（SLMs）

這些模型設計精簡，專為金融、法務等法規嚴謹的行業而定制，確保運行高效且需求適配。

自動化流程框架

RAG（檢索增強生成）和AI Agent工作流自動化框架提高企業生產力，大幅減少日常重複工作量。

多樣的向量數據庫支持

支持FAISS、Milvus、MongoDB Atlas等多種向量數據庫，方便生產級嵌入和數據管理。

開源資源及商業產品

提供豐富的開源示例，另有即將推出的商業產品，讓開發者能輕鬆使用和部署最先進的模型。

合同審查： 利用LLMWare的小語言模型，一名律師可以在本地部署AI應用程式自動審查合同，找到潛在的法律風險，大大節省了手動審查合同所耗費的時間。

數據檢索： 金融分析師使用LLMWare的RAG框架，在內部雲端上進行數據檢索，快速獲取所需的金融報告和資料，保證數據的安全性和私密性。

合規性審計： 合規經理通過LLMWare在本地部署特定領域的語言模型，自動生成合規性審計報告，此舉不僅提高效率，還避免了數據外洩風險。

SQL查詢生成： 商業分析師利用LLMWare的AI代理，輕鬆生成複雜的SQL查詢語句，並在本地數據庫中執行，從而簡化數據分析流程，提升工作效率。

報告生成： 行政助理使用LLMWare的自動化工作流框架，在短時間內生成公司業務報告，確保報告內容準確且符合公司內部資料保密要求。

Step 1: 下載並安裝 LLMWare。進入 GitHub 頁面並複製指令 pip install llmware。

Step 2: 設定開發環境。在 llmware 資料夾中創建一個新的 Python 腳本，並導入你需要的模型和函數。

Step 3: 選擇你要使用的向量數據庫。LLMWare 支持多種數據庫，如 FAISS, Milvus, 和 Redis。

Step 4: 從 Hugging Face 探索並下載需要的語言模型，然後根據具體需求進行微調。

Step 5: 部署你的應用。在你的本地環境或私有雲上指導將應用部屬，確保資料不離開企業安全區。