Tools for Building LLM Applications

Posted Jun 12, 2024 Updated Nov 15, 2025

By Fodev JEO 8 min read

Tools for Building LLM Applications: A Comprehensive Guide

Curiosity: What tools and frameworks are essential for building LLM applications? How do we navigate the rich landscape of available technologies?

The LLM application landscape is rich with diverse tools and technologies, each serving different needs and stages of development. Finding the right tools is crucial for building successful applications.

📖 Comprehensive Guide: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/blob/main/free_courses/Applied_LLMs_Mastery_2024/week5_tools_for_LLM_apps.md

Tool Categories Overview

graph TB
    A[LLM Application Tools] --> B[Input Processing]
    A --> C[LLM Development]
    A --> D[Output Tools]
    A --> E[Application Tools]
    
    B --> B1[Data Pipelines]
    B --> B2[Vector Databases]
    
    C --> C1[LLM Providers]
    C --> C2[Orchestration]
    C --> C3[Fine-tuning]
    
    D --> D1[Evaluation]
    D --> D2[Post-processing]
    
    E --> E1[Hosting]
    E --> E2[Monitoring]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff3cd
    style C fill:#d4edda
    style D fill:#f8d7da
    style E fill:#e7d4f8

Four Main Tool Categories

Category	Purpose	Key Tools	Use Case
Input Processing	Data ingestion & preparation	Pipelines, Vector DBs	RAG, Data prep
LLM Development	Model interaction & training	Providers, Orchestration	Development, Training
Output Tools	Post-processing & evaluation	Evaluation frameworks	Quality assessment
Application Tools	Hosting & monitoring	Deployment, Monitoring	Production

1. Input Processing Tools

Retrieve: Handle data ingestion and prepare inputs for LLM applications.

Purpose: Process and prepare data for LLM consumption

Components:

Data Pipelines: ETL, data transformation
Vector Databases: Embedding storage and retrieval
Data Preprocessing: Cleaning, formatting

Tools:

Vector DBs: Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant
Data Pipelines: Apache Airflow, Prefect
ETL Tools: dbt, Apache Spark

Use Cases:

RAG applications
Data preparation
Embedding storage
Document processing

Architecture:

graph LR
    A[Raw Data] --> B[Data Pipeline]
    B --> C[Processing]
    C --> D[Vector DB]
    D --> E[LLM Application]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff3cd
    style D fill:#d4edda
    style E fill:#f8d7da

2. LLM Development Tools

Innovate: Tools for interacting with, fine-tuning, and orchestrating LLMs.

Purpose: Develop and interact with Large Language Models

Subcategories:

Subcategory	Tools	Purpose
LLM Providers	OpenAI, Anthropic, Cohere	Model access
Orchestration	LangChain, LlamaIndex	Workflow management
Fine-tuning	Hugging Face, LLaMA-Factory	Model customization
Experimentation	Weights & Biases, MLflow	Experiment tracking

LLM Providers:

OpenAI: GPT-4, GPT-3.5
Anthropic: Claude
Cohere: Command models
Open Source: Hugging Face, Ollama

Orchestration Platforms:

LangChain: General-purpose framework
LlamaIndex: RAG-focused
Haystack: End-to-end NLP
Semantic Kernel: Microsoft’s framework

Fine-tuning Tools:

Hugging Face: Transformers library
LLaMA-Factory: Easy fine-tuning
Unsloth: Fast fine-tuning
Axolotl: Efficient training

3. Output Tools

Retrieve: Post-processing and evaluation tools for LLM outputs.

Purpose: Manage and refine LLM application outputs

Tools:

Evaluation Frameworks: TruEra, RAGas, LangSmith
Output Processing: Post-processing pipelines
Quality Assessment: Metrics and scoring

Evaluation Metrics:

Accuracy
Relevance
Coherence
Factual correctness
User satisfaction

Example:

  
# Evaluation example
from ragas import evaluate
from datasets import Dataset

# Evaluate RAG system
results = evaluate(
    dataset=dataset,
    metrics=[
        "faithfulness",
        "answer_relevancy",
        "context_precision"
    ]
)

4. Application Tools

Retrieve: Tools for hosting, monitoring, and managing LLM applications.

Purpose: Production deployment and operations

Components:

Hosting: Cloud platforms, containers
Monitoring: Performance, errors, usage
Scaling: Auto-scaling, load balancing

Tools:

Hosting: AWS, GCP, Azure, Vercel
Monitoring: LangSmith, Weights & Biases
APIs: FastAPI, Flask
Containers: Docker, Kubernetes

RAG vs. Fine-Tuning Tools

Innovate: Different tools are needed for RAG versus fine-tuning approaches.

Approach	Key Tools	Focus
RAG	Vector DBs, Retrievers, Embeddings	Data retrieval
Fine-Tuning	Training frameworks, Datasets, GPUs	Model training

RAG Tools:

Vector databases
Embedding models
Retrieval frameworks
Chunking tools

Fine-Tuning Tools:

Training frameworks
Dataset preparation
GPU resources
Experiment tracking

Tool Selection Guide

graph TD
    A[LLM Application Need] --> B{Approach?}
    B -->|RAG| C[RAG Tools]
    B -->|Fine-Tuning| D[Fine-Tuning Tools]
    B -->|Both| E[Hybrid Tools]
    
    C --> C1[Vector DB]
    C --> C2[Retrieval]
    C --> C3[Embeddings]
    
    D --> D1[Training Framework]
    D --> D2[Datasets]
    D --> D3[GPUs]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style C fill:#fff3cd
    style D fill:#d4edda

Key Takeaways

Retrieve: LLM application tools fall into four categories: input processing, LLM development, output tools, and application tools, each serving different stages of development.

Innovate: By understanding tool categories and their purposes, you can select the right tools for RAG, fine-tuning, or hybrid approaches, building efficient LLM applications.

Curiosity → Retrieve → Innovation: Start with curiosity about LLM tools, retrieve insights from comprehensive guides, and innovate by selecting and combining tools for your specific use cases.

Note: This guide provides an overview of popular tools. For comprehensive coverage, explore the full guide linked above.

Next Steps:

Review the comprehensive guide
Identify tools for your use case
Experiment with different tools
Build your LLM application stack

Translate to Korean

🥁 LLM 어플리케이션 구축을 위한 가장 인기 있는 툴과 프레임워크에 대한 포괄적인 가이드를 확인해 보세요.

👉 LLM 어플리케이션 구축을 위한 환경은 다양한 툴과 기술로 풍부하며, 각 툴과 기술은 서로 다른 요구와 프로세스 단계를 충족시킵니다.
👉LLM 앱에 적합한 툴과 프레임워크를 찾고 선택하는 것이 핵심이며 시간이 걸립니다. 이제 막 시작하더라도 무엇이 있고 모든 것이 어떻게 함께 작동하는지 아는 것이 매우 중요합니다!

⛳ 의사 결정 과정을 단순화하기 위해, LLM 애플리케이션 개발에 사용할 수 있는 방대한 옵션 풀을 탐색하는 데 도움이 되는 자세한 가이드를 작성했습니다.

🔰 LLM 툴은 크게 네 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

⛳ 입력 처리 도구: 이러한 도구는 데이터 수집을 처리하고 애플리케이션에 대한 다양한 입력을 준비하도록 설계되었습니다. 여기에는 LLM을 위한 데이터를 처리하고 준비하는 데 중요한 데이터 파이프라인과 벡터 데이터베이스가 포함됩니다.
⛳ LLM 개발 툴(LLM Development Tools): 이 카테고리에는 다음을 지원하는 툴이 포함됩니다. 대규모 언어 모델과 상호 작용합니다. 여기에는 LLM 호출, 미세 조정, 실험 수행, 오케스트레이션 관리를 위한 서비스가 포함됩니다. 예를 들어 LLM 공급자, 오케스트레이션 플랫폼, 컴퓨팅 및 실험 플랫폼이 있습니다.
⛳ 출력 툴(Output Tools): LLM 어플리케이션의 출력을 관리하고 다듬는 포스트 프로세싱 툴이 이 범주에 속합니다. LLM이 결과물을 생성한 후의 프로세스(예: 결과물의 품질과 관련성을 평가하는 평가 프레임워크)에 초점을 맞춥니다.
⛳ Application Tools: LLM 어플리케이션의 모든 측면을 관리하는 툴로, 호스팅, 모니터링 등을 포함합니다.
🎯 이 가이드에서는 이러한 유형의 도구, 다양한 옵션, 장점 및 단점에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 애플리케이션 빌드에 사용할 수 있는 항목과 이러한 리소스를 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.

🛑 이 가이드는 결코 포괄적이지 않으며 인기 있는 도구에 대한 개요만 제공하기 위한 것입니다!

이러한 툴을 분류하는 것 외에도 RAG에 필요한 툴과 LLM을 미세 조정하는 데 필요한 툴을 구분했습니다.

LLM, Cookbook

Tools Cookbook

This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.