เฟรมเวิร์กการจัดทำวงดนตรี LLM

ผู้คนมักจะถามว่าควรใช้ LangChain หรือ LlamaIndex ดังนั้น แล้วทั้งสองตัวล่ะ

พลังของเฟรมเวิร์กเหล่านี้ไม่ได้อยู่ที่สิ่งที่พวกเขาทำได้เท่านั้น แต่ยังอยู่ที่สิ่งที่พวกเขาสามารถสอนเราได้!

ฉันเคยชอบใช้ Langchain มากเพราะเอกสารประกอบมีระบบระเบียบในการศึกษาผู้ใช้เกี่ยวกับการจัดการ LLM pipeline และแสดงให้เห็นว่าพวกเขามีวิธีการสร้างโซลูชั่นในการใช้งาน pipeline เหล่านั้น ในระดับหนึ่ง เฟรมเวิร์กที่มีอยู่ทั้งหมดมีวิธีการของตนเองในการให้โซลูชั่นแก่ความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการจัดการ LLM pipeline

การได้รับมุมมองโดยรวมเกี่ยวกับความสามารถต่างๆ ที่เฟรมเวิร์กเหล่านี้ให้ไว้เป็นประสบการณ์การเรียนรู้ที่แท้จริงในด้านการสร้างแอปพลิเคชัน LLM, ความยากทั่วไป และวิธีแก้ปัญหาเหล่านั้น

มีความคล้ายคลึงกันในความสามารถของเฟรมเวิร์กต่างๆ แต่ฉันมักจะแบ่งแยกพวกมันตามความเชี่ยวชาญ:

• ไมโคร-ออร์เคสเตรชัน: ฉันเรียกไมโคร-ออร์เคสเตรชันว่าเป็นการประสานงานและการจัดการที่ละเอียดอ่อนของการโต้ตอบ LLM และกระบวนการที่เกี่ยวข้อง มันเกี่ยวกับรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ของการไหลของข้อมูลเข้าไปใน LLM ผ่าน LLM และออกจาก LLM ภายในงานเดียวหรือชุดงานที่เกี่ยวข้องเล็กๆ มันเกี่ยวข้องกับสิ่งต่างๆ เช่น:

• วิศวกรรมคำสั่ง

• การประมวลผลข้อมูลเข้าและข้อมูลออก

• การจัดการพารามิเตอร์และการกำหนดค่าเฉพาะของโมเดล

• การเชื่อมโยงการเรียกใช้ LLM หลายครั้งภายในการดำเนินการเชิงตรรกะเดียว

• การรวมเครื่องมือภายนอกหรือ API ที่ระดับงานเฉพาะ

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของสิ่งนี้คือ LangChain, LlamaIndex, Haystack และ AdalFlow

• มาโคร-ออร์เคสเตรชัน: มันเกี่ยวกับการออกแบบ การประสานงาน และการจัดการระดับสูงของกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนซึ่งอาจรวมถึงการโต้ตอบ LLM หลายครั้ง ตลอดจนองค์ประกอบ AI และ non-AI อื่นๆ มันเน้นไปที่โครงสร้างและกระบวนการไหลของระบบหรือแอปพลิเคชันขนาดใหญ่

นี่คือประเภทของระบบออร์เคสเตรชันใหม่ และ LangGraph, Haystack, LlamaIndex Workflows และ Burr ดูเหมือนจะนำหน้า

• เฟรมเวิร์กการออกแบบเอเจนต์: เฟรมเวิร์กเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างและการจัดการเอเจนต์ AI ที่เป็นอิสระหรือไม่สมบูรณ์ซึ่งสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ โดยมักเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจและการโต้ตอบกับเอเจนต์หรือระบบอื่นๆ

เฟรมเวิร์กส่วนใหญ่มีวิธีการออกแบบเอเจนต์ของตนเอง แต่ Autogen และ CrewAI มีความโดดเด่นด้วยมุมมองที่ไม่เหมือนใครต่อปัญหา

• เฟรมเวิร์กออปติไมเซอร์: เฟรมเวิร์กเหล่านี้ใช้วิธีการเชิงอัลกอริทึม ซึ่งมักได้รับแรงบันดาลใจจากเทคนิค เช่น backpropagation เพื่อปรับให้เหมาะสมคำสั่ง การแสดงผล และประสิทธิภาพของระบบโดยรวมในแอปพลิเคชัน LLM กระบวนการปรับให้เหมาะสมมักได้รับการแนะนำโดยมาตรการประสิทธิภาพหรือวัตถุประสงค์เฉพาะ

นี่คือประเภทใหม่ของออร์เคสเตรเตอร์ และมันถูกนำโดยเฟรมเวิร์ก เช่น DSPY และ TextGrad ตามความรู้ของฉัน AdalFlow เป็นเฟรมเวิร์กที่มีความเป็นผู้ใหญ่มากที่สุดในโดเมนนี้

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องการทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ

© ABN ASIA