Clarifai 是最早的深度学习平台之一，成立于 2013 年。Clarifai 提供了一个 AI 平台，涵盖了数据探索、数据标注、模型训练、评估和推断的完整 AI 生命周期，涉及图像、视频、文本和音频数据。据我们所知，在 LangChain 生态系统中，Clarifai 是唯一一个在一个生产规模平台上支持 LLM、嵌入和向量存储的提供商，这使其成为实现 LangChain 部署的绝佳选择。 Clarifai 为许多不同的用例提供了数千个 AI 模型。您可以在此处探索它们，以找到最适合您用例的模型。这些模型包括由 OpenAI、Anthropic、Cohere、AI21 等其他提供商创建的模型，以及来自 Falcon、InstructorXL 等开源项目的最先进模型，以便您将最优秀的 AI 融入您的产品中。您会发现这些模型按创建者的 user_id 组织，并分为我们称为应用程序的项目，用 app_id 表示。除了 model_id 和可选的 version_id 之外，还需要这些 ID，因此一旦您找到了最适合您用例的模型，请记下所有这些 ID！ 另请注意，鉴于有许多用于图像、视频、文本和音频理解的模型，您可以构建一些有趣的 AI 代理，利用各种 AI 模型作为专家来理解这些数据类型。
安装和设置
- 安装 Python SDK
CLARIFAI_PAT）。
LLMs
要在 Clarifai 平台中查找 LLM 选择，您可以在此处选择文本到文本模型类型。嵌入模型
要在 Clarifai 平台中查找嵌入模型选择，您可以在此处选择文本到嵌入模型类型。 LangChain 中有一个 Clarifai 嵌入模型，您可以通过以下方式访问：向量存储
Clarifai 的向量数据库于 2016 年推出，并已优化以支持实时搜索查询。借助 Clarifai 平台中的工作流，您的数据会自动通过嵌入模型以及可选的其他模型进行索引，以便在数据库中索引该信息以进行搜索。您不仅可以通过向量查询数据库，还可以通过元数据匹配、其他 AI 预测概念进行过滤，甚至可以进行地理坐标搜索。只需创建一个应用程序，选择适合您的数据类型的基本工作流，然后上传数据（通过此处文档的 API 或 clarifai.com 上的 UI）。 您也可以直接从 LangChain 添加数据，自动索引将为您完成。您会注意到这与其他向量存储有所不同，在其他向量存储中，您需要在其构造函数中提供一个嵌入模型，并让 LangChain 协调从文本获取嵌入并将它们写入索引。这不仅更方便，而且使用 Clarifai 的分布式云在后台完成所有索引也更具可扩展性。以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。