原贴链接

GraphLLM（https://github.com/matteoserva/GraphLLM）已经更新。这是一个基于节点的框架，用于使用大语言模型（LLMs）处理数据。其界面受ComfyUI启发，所以大多数用户应该会比较熟悉。后端支持如并行运行多个节点、使用循环和数据流等高级功能，所以在执行期间可以看到大语言模型的部分输出。有多数投票示例（https://llminfo.image.fangd123.cn/images/n0qr1z7vbvzd1.png!/format/webp）。此次更新为前端和后端带来了许多特性。主要如下：引擎现在支持在同一个图中使用多个大语言模型和API提供商，添加了根据问题类型将提示路由到最佳大语言模型的示例；有展示新的TTS（文本到语音）节点的示例；监视节点现在可以选择性地显示Markdown格式的数据；有一个新的Python节点可用于在沙箱中运行代码；说唱对战生成器已更新，删除了过时的节点。说唱对战生成器（https://preview.redd.it/hj24u1o7dvzd1.png?width=1681&format=png&auto=webp&s=32d9839a604bd5846ccecaba125b741a0cd3a914）。源代码可在GraphLLM的GitHub（https://github.com/matteoserva/GraphLLM）获取。欢迎提出新特性的建议。

讨论总结

该讨论围绕GraphLLM的更新展开，主题是这个基于图的框架的功能、应用场景、实用性等方面。多数评论表达了认可，如认为对数据处理有用、是自己在寻找的框架等，但也有诸如在Linux上安装失败的问题。还有用户提出GraphLLM与其他项目的关联和对比等话题，总体氛围比较积极且理性，不过讨论热度不高。

主要观点

  1. 👍 认为GraphLLM对数据处理有用
    • 支持理由：可用于数据提取和分类工作。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认可GraphLLM框架但在Linux系统上安装失败
    • 正方观点：框架正是自己所寻找的。
    • 反方观点：无，只是遇到安装问题，因依赖包在新Python3版本不可用。
  3. 💡 认为GraphLLM可成为Langgraph的GUI并询问支持计划
    • 支持理由：GraphLLM的功能和特点使其可能成为Langgraph的GUI。
    • 反对声音：作者表示无Langgraph使用经验且暂不计划完全兼容。
  4. 😎 对GraphLLM表示认可并打算尝试
    • 支持理由：看起来很棒且对做类似事情的付费平台感兴趣。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 作者强调项目要保持低层级且有独特功能不打算完全兼容Langgraph
    • 支持理由：希望自己的项目保持低层级且有很多Langgraph没有的功能。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Zulfiqaar: Nice, this would have been useful last month when I made a one off graph for data extraction and classification.”
    • 亮点：直观表达了GraphLLM对数据处理工作可能有用的观点。
  2. “🤔 AIGuy3000: This looks sweet!”
    • 亮点：简洁表达对GraphLLM的认可。
  3. “👀 Snail_Inference: That’s fantastic - exactly the kind of framework I’ve been looking for!”
    • 亮点：体现出GraphLLM是评论者一直在寻找的框架。
  4. “😉 olth: this could be a perfect GUI for Langgraph!”
    • 亮点：提出GraphLLM与Langgraph的关联。
  5. “🤨 matteogeniaccio: I want my project to be very low level.”
    • 亮点：表明作者对自己项目的定位。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于GraphLLM是否要对Langgraph进行完全支持，原因是作者从项目自身的层级和功能考虑不想完全兼容，而评论者认为GraphLLM可能适合成为Langgraph的GUI。其他方面大家基本都是认可GraphLLM的功能或者表示有尝试的意愿，没有明显的反对意见。

趋势与预测

  • 新兴话题：GraphLLM与其他类似项目的整合或对比可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果GraphLLM在功能完善和兼容性方面做得更好，可能会对数据处理、人工智能相关领域产生积极影响，吸引更多用户使用。

详细内容：

《GraphLLM 框架更新引发热议》

近日，Reddit 上关于 GraphLLM 框架更新的话题备受关注。原帖介绍了 GraphLLM 的更新情况，包括新的前端和后端功能，如支持多语言模型和 API 提供商、新增 TTS 节点等，源代码可在GraphLLM github获取，同时欢迎对新功能提出建议。该帖子获得了众多点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示上个月做数据提取和分类的一次性图表时，这个框架会很有用，会进一步查看。 有人询问此框架是否适用于人工参与的场景或后台对延迟要求不那么严格的场景，得到回复称两者皆可。 有用户称赞框架很棒，因对类似的付费平台感兴趣所以会尝试。 还有用户因在 Linux 上安装时遇到依赖问题而寻求帮助，作者已推送更新使相关组件可选。 有人认为该框架可能是 Langgraph 的完美图形界面，询问是否支持 Langgraph 并使其成为类似 ComfyUI 的 Langgraph Studio 替代品，作者表示目前未计划与 Langgraph 完全兼容，仅考虑简单的集成层，且指出自己的项目更侧重于底层，而 Langgraph 是更高层次的框架。

此次讨论展现了用户对 GraphLLM 框架的不同期待和见解，也反映了在技术应用和功能拓展方面的多样需求。大家在探讨其优势的同时，也在关注可能存在的问题和改进方向。