LLM オーケストレーションフレームワーク

LangChainやLlamaIndexのどちらを使うべきかとよく聞かれます。どちらも使うという選択肢はどうでしょうか。

フレームワークの力は、それが何ができるかだけでなく、それが私たちに何を教えてくれるかにもある。

私は以前、Langchain をかなり気に入っていた。なぜなら、ドキュメントは LLM パイプラインのオーケストレーションについてのユーザー教育に構造化されていて、パイプラインの実装方法をどのようにアプローチしたかを示していたからだ。ある程度、すべての既存のフレームワークは、LLM パイプラインのオーケストレーションを取り巻く複雑さに対する解決策を提供するために、独自の意見をもったアプローチを取っていた。

さまざまなフレームワークが提供するさまざまな機能の広範な概要を得ることは、LLM アプリケーションを構築することの意味、典型的な困難点、そしてそれに対処する方法について、実際に学ぶ経験である。

さまざまなフレームワークの機能には多くの重複があるが、私はそれらを専門分野によって区別する傾向がある。

マイクロオーケストレーション：マイクロオーケストレーションとは、個々の LLM の相互作用と関連するプロセスの微妙な調整と管理を指す。LLM 内の単一タスクまたは関連するタスクのセット内でのデータの流れの詳細に重点を置いている。以下のものが含まれる。
プロンプトエンジニアリング
入力の前処理と出力の後処理
モデル固有のパラメータと設定の処理
単一の論理演算内での複数の LLM 呼び出しの連携
タスク固有レベルの外部ツールまたは API の統合

LangChain、LlamaIndex、Haystack、AdalFlow がその最も良い例である。

マクロオーケストレーション：これは、複数の LLM 相互作用やその他の AI および非 AI コンポーネントを組み込んだ複雑なワークフローを取り巻く、高レベルの設計、調整、管理についてである。より大きなシステムまたはアプリケーションの全体的な構造と流れに焦点を当てている。

これは、オーケストレーションシステムの新しいタイプであり、LangGraph、Haystack、LlamaIndex Workflows、Burr がリードしている。

エージェントデザインフレームワーク：これらのフレームワークは、複数のステップ、意思決定、他のエージェントまたはシステムとの相互作用を伴う複雑なタスクを実行できる、自律または半自律の AI エージェントの作成と管理に焦点を当てている。

ほとんどのフレームワークには独自のエージェントデザインアプローチがあるが、Autogen と CrewAI は問題に対する独自の視点を持っている。

オプティマイザーフレームワーク：これらのフレームワークは、バックプロパゲーションなどの技術に触発されたアルゴリズムアプローチを使用して、LLM アプリケーションでプロンプト、出力、全体的なシステムパフォーマンスを最適化する。最適化プロセスは、通常、特定のパフォーマンスメトリックまたは目標によって導かれる。

これは、オーケストレーターの新しいカテゴリであり、DSPY や TextGrad などのフレームワークによってリードされている。私の知るところでは、AdalFlow は現在、この分野で最も成熟したフレームワークである。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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