Khung điều phối LLM

Mọi người thường hỏi liệu họ nên sử dụng LangChain hay LlamaIndex. Còn về việc sử dụng tất cả chúng thì sao?

Sức mạnh của những khung làm việc đó không chỉ nằm ở những gì chúng có thể làm mà còn ở những gì chúng có thể dạy chúng ta!

Tôi từng rất thích Langchain, chủ yếu vì tài liệu được cấu trúc để giáo dục người dùng về việc điều phối đường ống LLM và trình bày cách họ tiếp cận xây dựng giải pháp để triển khai những đường ống đó. Ở một mức độ nào đó, tất cả các khung làm việc hiện có đều có cách tiếp cận riêng để cung cấp giải pháp cho những phức tạp xung quanh việc điều phối đường ống LLM.

Có được cái nhìn tổng quan rộng về các khả năng khác nhau do những khung làm việc đó cung cấp là một trải nghiệm học tập thực sự về ý nghĩa của việc xây dựng các ứng dụng LLM, những khó khăn điển hình là gì, và cách giải quyết chúng.

Có nhiều sự trùng lặp trong khả năng của các khung làm việc khác nhau, nhưng tôi có xu hướng phân tách chúng theo chuyên môn của họ:

• Vi điều phối: Tôi gọi Vi điều phối là sự phối hợp và quản lý chi tiết các tương tác LLM cá nhân và các quy trình liên quan. Nó liên quan đến các chi tiết cụ thể về cách dữ liệu chảy vào, qua, và ra khỏi LLM trong một nhiệm vụ đơn lẻ hoặc một tập hợp nhỏ các nhiệm vụ liên quan. Nó bao gồm những thứ như:

• Kỹ thuật gợi ý

• Tiền xử lý đầu vào và hậu xử lý đầu ra

• Xử lý các tham số và cấu hình cụ thể của mô hình

• Chuỗi các cuộc gọi LLM trong một hoạt động logic duy nhất

• Tích hợp các công cụ hoặc API bên ngoài ở mức độ nhiệm vụ cụ thể

Những ví dụ tốt nhất về điều đó là LangChain, LlamaIndex, Haystack, và AdalFlow.

• Điều phối vĩ mô: nó liên quan nhiều hơn đến thiết kế, phối hợp và quản lý ở mức độ cao của các quy trình phức tạp có thể kết hợp nhiều tương tác LLM, cũng như các thành phần AI và không AI khác. Nó tập trung vào cấu trúc tổng thể và luồng của các hệ thống hoặc ứng dụng lớn hơn.

Đây là một loại hệ thống điều phối mới hơn, và LangGraph, Haystack, LlamaIndex Workflows, và Burr dường như đang dẫn đầu.

• Khung thiết kế đại diện: Những khung này tập trung vào việc tạo và quản lý các đại diện AI tự động hoặc bán tự động có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, thường liên quan đến nhiều bước, ra quyết định, và tương tác với các đại diện hoặc hệ thống khác:

Hầu hết các khung làm việc đều có cách tiếp cận riêng đối với thiết kế đại diện, nhưng Autogen và CrewAI có xu hướng tách biệt bằng cách có góc nhìn độc đáo về vấn đề.

• Khung tối ưu hóa: Những khung này sử dụng các phương pháp thuật toán, thường được lấy cảm hứng từ các kỹ thuật như lan truyền ngược, để tối ưu hóa các gợi ý, đầu ra, và hiệu suất hệ thống tổng thể trong các ứng dụng LLM. Quá trình tối ưu hóa thường được hướng dẫn bởi các chỉ số hoặc mục tiêu hiệu suất cụ thể.

Đây là một danh mục điều phối viên mới hơn, và nó đã được dẫn đầu bởi các khung như DSPY và TextGrad. Theo tôi biết, AdalFlow hiện là khung làm việc trưởng thành nhất trong lĩnh vực này.

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: AiUTOMATING PEOPLE, ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.

© ABN ASIA