A nossa pilha de 4 ferramentas + estratégia para criar aplicações empresariais em LLMs - AI&YOU#53
Estatística/Fato da Semana: Prevê-se que o mercado global de LLM cresça de $1,59 mil milhões em 2023 para $259,8 mil milhões em 2030, um CAGR de 79,8% durante 2023-2030 (Springs)
Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) surgiram como uma chave para a construção de aplicações empresariais inteligentes. No entanto, o aproveitamento do poder desses modelos de linguagem requer uma pilha de aplicações LLM robusta e eficiente.
Na Skim AI, a nossa pilha de aplicações LLM permite-nos criar aplicações poderosas com capacidades avançadas de interação em linguagem natural. A nossa pilha inclui ferramentas e estruturas cuidadosamente seleccionadas, como APIs LLM, LangChain e bases de dados vectoriais.
Na edição desta semana do AI&YOU, destacamos a nossa pilha de 4 ferramentas e a nossa estratégia para criar aplicações LLM empresariais através dos nossos blogues publicados:
Como construir a sua pilha de aplicações LLM com estas 4 ferramentas e estruturas
As 5 principais estratégias de integração da API do LLM para a sua empresa
O nosso conjunto de 4 ferramentas e a nossa estratégia para criar aplicações empresariais em LLMs - AI&YOU #53
Com a nossa pilha LLM empresarial, os programadores podem integrar dados específicos do domínio, afinar modelos, criar pipelines de dados eficientes para recuperar dados contextuais e muito mais.
Isto permite que as empresas criem aplicações que compreendem e respondem às consultas dos utilizadores com uma precisão e uma consciência do contexto sem precedentes.
Ao mesmo tempo, uma das principais técnicas para acompanhar esta pilha é utilizar ferramentas e estruturas existentes fornecidas pelos vários componentes. Isto permite que os programadores se concentrem na criação de aplicações em vez de criarem ferramentas de raiz, poupando tempo e esforço valiosos.
Ferramenta 1: Uma API LLM como GPT, Claude, Llama ou Mistral
No centro da sua pilha de aplicações LLM deve estar uma API LLM. As APIs LLM fornecem uma forma de integrar modelos de linguagem poderosos nas suas aplicações sem a necessidade de treinar ou alojar os modelos. Funcionam como uma ponte entre o seu software e os algoritmos complexos que alimentam os modelos de linguagem, permitindo-lhe adicionar capacidades avançadas de processamento de linguagem natural às suas aplicações com um esforço mínimo.
Uma das principais vantagens da utilização de uma API LLM é a capacidade de aproveitar modelos linguísticos de última geração que foram treinados em grandes quantidades de dados. Estes modelos, como o GPT, Claude, Mistrale Lhamasão capazes de compreender e gerar texto semelhante ao humano com uma precisão e fluência notáveis.
Ao fazer chamadas de API para estes modelos, pode adicionar rapidamente uma vasta gama de capacidades, incluindo geração de texto, análise de sentimentos, resposta a perguntas e muito mais às suas aplicações.
Factores a considerar na escolha de um LLM API
Ao escolher uma API LLM para a sua pilha, há vários factores a considerar:
Desempenho e precisão: Certifique-se de que a API pode lidar com o seu volume de trabalho e fornecer resultados fiáveis.
Personalização e flexibilidade: Pense se precisa de afinar o modelo para o seu caso de utilização específico ou de o integrar noutros componentes da sua pilha.
Escalabilidade: Se prevê grandes volumes de pedidos, certifique-se de que a API pode ser dimensionada em conformidade.
Apoio e comunidade: Avalie o nível de apoio e a dimensão da comunidade em torno da API, uma vez que isso pode afetar a viabilidade a longo prazo da sua aplicação.
No centro da maioria das APIs LLM estão redes neurais profundas, normalmente baseadas em arquitecturas de transformadores, que são treinadas em grandes quantidades de dados de texto. Estes modelos são acedidos através de uma interface API, que trata de tarefas como a autenticação, o encaminhamento de pedidos e a formatação de respostas. As APIs LLM também costumam incluir componentes adicionais para processamento de dados, como tokenização e normalização, bem como ferramentas para ajuste fino e personalização.
Ferramenta 2: LangChain
Depois de selecionar uma API LLM para a sua pilha de aplicações LLM, o próximo componente a considerar é LangChain. LangChain é uma estrutura poderosa projetada para simplificar o processo de construção de aplicativos em cima de grandes modelos de linguagem. Ele fornece uma interface padronizada para interagir com várias APIs LLM, facilitando a integração delas na sua pilha de tecnologia LLM.
Uma das principais vantagens da utilização do LangChain é a sua arquitetura modular. A LangChain é composta por vários componentes, como prompts, cadeias, agentes e memória, que podem ser combinados para criar fluxos de trabalho complexos. Esta modularidade permite-lhe criar aplicações que podem lidar com uma vasta gama de tarefas, desde a simples resposta a perguntas até casos de utilização mais avançados, como a geração de conteúdos e a análise de dados, permitindo a interação em linguagem natural com os dados específicos do seu domínio.
Várias ferramentas e suporte do LangChain
A LangChain também fornece uma variedade de ferramentas e utilitários que simplificam o trabalho com LLMs. Por exemplo, oferece ferramentas para trabalhar com embeddings, que são representações numéricas de texto usadas para tarefas como pesquisa semântica e agrupamento. Além disso, o LangChain inclui utilitários para gerir prompts, que são as cadeias de entrada utilizadas para orientar o comportamento dos modelos de linguagem.
Outra caraterística crucial do LangChain é o seu suporte para bases de dados vectoriais. Ao integrar-se com bases de dados vectoriais como a Chroma (que é a que usamos), a LangChain permite-lhe criar aplicações que podem armazenar e recuperar eficientemente grandes quantidades de dados. Esta integração permite-lhe criar aplicações de conhecimento intensivo que podem recorrer a uma vasta gama de fontes de informação, melhorando a recuperação de dados contextuais para a sua pilha de aplicações LLM.
A LangChain é um componente vital de qualquer empresa LLM pilha de aplicações. A sua conceção modular, as suas ferramentas poderosas e a sua comunidade ativa fazem dela uma ferramenta indispensável para a criação de aplicações sofisticadas baseadas em linguagem.
Ferramenta 3: Uma base de dados vetorial como o Chroma
Para além de uma API LLM e LangChain, outro componente essencial da sua pilha de aplicações LLM é uma base de dados vetorial. As bases de dados vectoriais são armazenamentos de dados especializados optimizados para armazenar e pesquisar vectores de alta dimensão, tais como embeddings gerados por grandes modelos de linguagem. Ao integrar uma base de dados vetorial na sua pilha de tecnologia LLM, pode permitir a recuperação rápida e eficiente de dados relevantes com base na semelhança semântica.
Croma é uma escolha popular de código aberto para um banco de dados vetorial em pilhas de aplicativos LLM, e nós o usamos aqui no Skim AI. Ele foi projetado para funcionar perfeitamente com o LangChain e outros componentes da sua pilha, fornecendo uma solução robusta e escalável para armazenar e recuperar embeddings.
Uma das principais vantagens da utilização do Chroma é a sua capacidade de tratar eficientemente grandes volumes de dados. O Chroma utiliza técnicas de indexação avançadas para permitir uma pesquisa rápida por semelhança, mesmo em conjuntos de dados maciços. Isto torna-o uma escolha ideal para aplicações que necessitam de armazenar e pesquisar grandes quantidades de dados textuais, tais como repositórios de documentos, bases de conhecimento e sistemas de gestão de conteúdos.
O Chroma também oferece funcionalidades avançadas, como filtragem e suporte de metadados. Pode armazenar metadados adicionais juntamente com as suas incorporações, tais como IDs de documentos, carimbos de data/hora ou atributos personalizados. Estes metadados podem ser utilizados para filtrar os resultados da pesquisa, permitindo uma recuperação mais precisa e direccionada dos dados contextuais.
Integração do Chroma na pilha LLM da sua empresa
A integração do Chroma na sua pilha de aplicações LLM é simples, graças à sua compatibilidade com o LangChain e outras ferramentas e estruturas populares. O LangChain fornece suporte integrado para o Chroma, facilitando o armazenamento e a recuperação de embeddings gerados pelos seus modelos de linguagem. Esta integração permite-lhe criar poderosos mecanismos de recuperação que podem rapidamente fazer emergir informações relevantes com base na interação com a linguagem natural.
A utilização de uma base de dados vetorial como a Chroma em conjunto com LLMs abre novas possibilidades para a criação de aplicações inteligentes e sensíveis ao contexto. Tirando partido do poder dos embeddings e da pesquisa por semelhança, é possível criar aplicações capazes de compreender e responder às consultas dos utilizadores com uma precisão e relevância sem precedentes.
Quando combinado com o LangChain e uma API LLM, o Chroma constitui uma base poderosa para a criação de aplicações inteligentes e orientadas para os dados que podem transformar a forma como interagimos com dados empresariais e informações específicas do domínio.
Ferramenta 4: crewAI para sistemas multi-agentes
Na Skim AI, sabemos que o futuro dos fluxos de trabalho de IA é agêntico, e é por isso que um sistema multiagente é importante para qualquer empresa hoje.
tripulaçãoAI é outra ferramenta poderosa que você pode adicionar à sua pilha de aplicativos LLM para aprimorar os recursos de seus aplicativos. crewAI é uma estrutura que permite criar sistemas multiagentes, onde vários agentes de IA trabalham juntos para realizar tarefas complexas.
Na sua essência, o crewAI foi concebido para facilitar a colaboração entre vários agentes de IA, cada um com a sua função e conhecimentos específicos. Estes agentes podem comunicar e coordenar-se entre si para dividir problemas complexos em subtarefas mais pequenas e mais fáceis de gerir.
Aproveitar o poder da especialização
Uma das principais vantagens da utilização da crewAI na sua pilha de tecnologia LLM é a sua capacidade de alavancar o poder da especialização. Ao atribuir funções e tarefas específicas a diferentes agentes, pode criar um sistema que é mais eficiente e eficaz do que um modelo de IA único e monolítico. Cada agente pode ser treinado e optimizado para a sua tarefa específica, o que lhe permite ter um desempenho superior ao de um modelo de uso geral e permite uma recuperação mais direccionada dos dados contextuais dos conjuntos de dados específicos do seu domínio.
A utilização da crewAI em combinação com outros componentes da sua pilha de tecnologia LLM pode ajudá-lo a desbloquear novas possibilidades para a criação de sistemas inteligentes e multiagentes que podem lidar com tarefas complexas do mundo real. Ao tirar partido do poder da especialização e da colaboração, pode criar aplicações mais eficientes, eficazes e fáceis de utilizar do que as abordagens tradicionais de modelo único.
Libertar o poder dos LLMs com a pilha de aplicações correcta
Esta pilha permite-lhe integrar perfeitamente dados específicos de um domínio, permitir a recuperação eficiente de informações contextuais e criar fluxos de trabalho sofisticados que podem enfrentar desafios complexos do mundo real. Ao tirar partido do poder destas ferramentas e estruturas, pode ultrapassar os limites do que é possível com aplicações de IA baseadas em linguagem e criar sistemas verdadeiramente inteligentes que podem transformar a forma como a sua empresa interage com os dados e a tecnologia.
As 5 principais estratégias de integração da API do LLM para a sua empresa
Esta semana, também explorámos as 5 principais estratégias de integração da API LLM para a sua empresa.
Desde a integração modular até à monitorização e otimização contínuas, estas estratégias foram concebidas para garantir uma implementação sem problemas, um desempenho ótimo e um sucesso a longo prazo.
Integração modular envolve a divisão do processo de integração da API LLM em módulos menores e gerenciáveis que podem ser implementados de forma incremental. Esta abordagem permite uma implementação faseada, uma resolução de problemas mais fácil e actualizações e melhorias mais flexíveis.
Um Gateway API atua como um ponto de entrada único para todas as solicitações de API, gerenciando a autenticação, a limitação de taxa e o roteamento de solicitações. Ele fornece autenticação centralizada, limitação de taxa e informações valiosas sobre o uso e o desempenho da API.
Arquitetura de microsserviços envolve a decomposição de uma aplicação monolítica em serviços mais pequenos e fracamente acoplados que podem ser desenvolvidos, implementados e escalados de forma independente. Permite o desenvolvimento independente, a escalabilidade granular e uma maior agilidade e flexibilidade.
Personalização e ajuste fino das APIs LLM envolve a sua adaptação para melhor se adequar a requisitos específicos da indústria, domínio ou aplicação. Isto melhora a exatidão e a relevância dos resultados e permite o alinhamento com a terminologia, estilos e formatos.
Monitorização e otimização contínuas envolvem o acompanhamento de métricas de desempenho, a avaliação da qualidade/relevância dos resultados e a realização de melhorias iterativas. Isto permite identificar problemas de forma proactiva, adaptar-se a requisitos em mudança e melhorar continuamente o valor das integrações da API LLM.
Como o campo da tecnologia LLM continua a evoluir a um ritmo acelerado, as empresas que investem em estratégias de integração robustas, escaláveis e adaptáveis estarão bem posicionadas para desbloquear todo o potencial destas ferramentas transformadoras.
Os 5 principais LLMs de código aberto para a sua empresa
Os modelos linguísticos de grande porte (LLMs) de código aberto surgiram como uma ferramenta poderosa para as empresas em 2024.
Uma das principais vantagens da utilização de LLMs de código aberto é a flexibilidade e a personalização que oferecem. Além disso, os LLM de fonte aberta constituem uma alternativa económica ao desenvolvimento e manutenção de modelos proprietários. Ao aproveitar os esforços colectivos da comunidade de IA, as empresas podem aceder a modelos linguísticos de ponta sem a necessidade de grandes investimentos em investigação e desenvolvimento.
Llama 3 por Meta: O Llama 3 é um modelo linguístico de grande dimensão, de código aberto e de vanguarda, com duas variantes de tamanho (parâmetros 8B e 70B), cada uma oferecendo modelos Base e Instruct. Destaca-se em várias tarefas de PNL, é fácil de implementar e adere a práticas de IA responsáveis.
Claude 3 por Anthropic: O Claude 3 está disponível em três variantes (Haiku, Sonnet, Opus) optimizadas para diferentes casos de utilização. Demonstra um desempenho impressionante em tarefas cognitivas como o raciocínio, o conhecimento especializado e a fluência linguística, superando modelos como o GPT-4.
Grok por xAI: O Grok, desenvolvido pela xAI de Elon Musk, é especializado em resumo e compreensão de textos. A sua última iteração, Grok-1.5, introduz a compreensão de contextos longos, o raciocínio avançado e fortes capacidades de codificação/matemática.
BERT da Google: O BERT foi pioneiro na compreensão bidirecional da linguagem e destaca-se em tarefas como a classificação de textos, a análise de sentimentos e a resposta a perguntas. A sua pré-formação permite-lhe gerar texto semelhante ao humano e fornecer respostas contextualmente relevantes.
Mistral Large da Mistral AI: O Mistral Large, com parâmetros 314B, destaca-se em tarefas de raciocínio complexas e aplicações especializadas. Oferece suporte multilingue, acompanhamento de instruções e capacidades de chamada de funções, aumentando a sua versatilidade.
À medida que a comunidade de IA de código aberto continua a alargar os limites do que é possível com os modelos linguísticos, as empresas que adoptarem estas poderosas ferramentas estarão bem posicionadas para se manterem à frente da curva e alcançarem o sucesso a longo prazo.
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