Comment construire votre stack LLM pour les entreprises : Notre pile de 4 outils + cadre

Les grands modèles de langage (LLM) sont apparus comme la clé de la construction d'applications d'entreprise intelligentes. Cependant, l'exploitation de la puissance de ces modèles de langage nécessite une pile d'applications LLM robuste et efficace. Chez Skim AI, notre pile d'applications LLM nous permet de créer des applications puissantes avec des capacités avancées d'interaction avec le langage naturel. Notre pile comprend des outils et des cadres soigneusement sélectionnés, comme les API LLM, LangChain et les bases de données vectorielles.

Avec une telle pile technologique, les développeurs peuvent en toute transparence intégrer Les entreprises peuvent ainsi créer des applications qui comprennent les requêtes des utilisateurs avec une précision et une prise en compte du contexte sans précédent. Cela permet aux entreprises de créer des applications qui comprennent les requêtes des utilisateurs et y répondent avec une précision et une prise en compte du contexte sans précédent. En même temps, l'une des principales techniques pour accompagner cette pile est d'utiliser les outils et les cadres existants fournis par les différents composants. Les développeurs peuvent ainsi se concentrer sur la création d'applications plutôt que de créer des outils à partir de zéro, ce qui leur permet d'économiser un temps et des efforts précieux.

Une API LLM comme GPT, Claude, Llama ou Mistral

Au cœur de votre pile d'applications LLM doit se trouver une API LLM. Les API LLM permettent d'intégrer de puissants modèles de langage dans vos applications sans avoir à former ou à héberger les modèles vous-même. Elles servent de passerelle entre votre logiciel et les algorithmes complexes qui alimentent les modèles de langage, ce qui vous permet d'ajouter des capacités avancées de traitement du langage naturel à vos applications avec un minimum d'effort.

L'un des principaux avantages de l'utilisation d'une API LLM est la possibilité d'exploiter des modèles linguistiques de pointe qui ont été formés sur de grandes quantités de données. Ces modèles, tels que GPT, Claude, Mistralet LamasLes modèles d'analyse de la parole et de l'opinion sont capables de comprendre et de générer des textes de type humain avec une précision et une fluidité remarquables. En faisant des appels d'API à ces modèles, vous pouvez rapidement ajouter à vos applications un large éventail de fonctionnalités, notamment la génération de texte, l'analyse des sentiments, la réponse aux questions, et bien plus encore.

Facteurs à prendre en considération lors du choix d'une API LLM

Lorsque vous choisissez une API LLM pour votre pile, vous devez tenir compte de plusieurs facteurs :

• Performance et précision : Assurez-vous que l'API peut gérer votre charge de travail et fournir des résultats fiables.

• Personnalisation et flexibilité : Déterminez si vous devez affiner le modèle pour votre cas d'utilisation spécifique ou l'intégrer à d'autres composants de votre pile.

• Évolutivité : Si vous prévoyez d'importants volumes de demandes, assurez-vous que l'API peut évoluer en conséquence.

• Soutien et communauté : Évaluez le niveau de soutien et la taille de la communauté autour de l'API, car cela peut avoir un impact sur la viabilité à long terme de votre application.

Pour utiliser efficacement une API LLM, il est important de comprendre ses principaux composants et capacités. Au cœur de la plupart des API LLM se trouvent des réseaux neuronaux profonds, généralement basés sur des architectures de transformateurs, qui sont formés sur des quantités massives de données textuelles. Ces modèles sont accessibles via une interface API, qui gère des tâches telles que l'authentification, l'acheminement des demandes et le formatage des réponses. Les API LLM comprennent souvent des composants supplémentaires pour le traitement des données, tels que la symbolisation et la normalisation, ainsi que des outils pour le réglage fin et la personnalisation.

Lors de l'intégration d'une API LLM dans votre pile d'applications, il est important de prendre en compte des facteurs tels que la confidentialité et la sécurité des données. En fonction de votre cas d'utilisation, vous devrez peut-être vous assurer que les données sensibles ne sont pas envoyées au fournisseur de l'API ou utilisées pour l'apprentissage du modèle. Vous devez également évaluer soigneusement la structure des coûts de l'API, car la tarification basée sur l'utilisation peut rapidement augmenter pour les applications à volume élevé.

Malgré ces défis, les avantages de l'utilisation d'une API LLM sont évidents. En fournissant un moyen simple et flexible d'intégrer des capacités linguistiques avancées dans vos applications, les API LLM peuvent vous aider à créer des logiciels plus attrayants, plus intelligents et plus conviviaux. Que vous construisiez un chatbot, un outil de création de contenu ou un système de gestion des connaissances, une API LLM est un ajout crucial à votre pile d'applications d'entreprise.

LangChain

Après avoir sélectionné une API LLM pour votre pile d'applications LLM, le composant suivant à prendre en compte est le suivant LangChain. LangChain est un cadre puissant conçu pour simplifier le processus de création d'applications à partir de grands modèles de langage. Il fournit une interface standardisée pour interagir avec les différentes API LLM, ce qui facilite leur intégration dans votre pile technologique LLM.

L'un des principaux avantages de LangChain est son architecture modulaire. LangChain se compose de plusieurs éléments, tels que des invites, des chaînes, des agents et des mémoires, qui peuvent être combinés pour créer des flux de travail complexes. Cette modularité vous permet de créer des applications capables de gérer un large éventail de tâches, de la simple réponse à une question à des cas d'utilisation plus avancés tels que la génération de contenu et l'analyse de données, permettant une interaction en langage naturel avec vos données spécifiques à un domaine.

Les différents outils et le support de LangChain

LangChain fournit également une variété d'outils et d'utilitaires qui simplifient le travail avec les LLM. Par exemple, il offre des outils pour travailler avec les embeddings, qui sont des représentations numériques du texte utilisées pour des tâches telles que la recherche sémantique et le clustering. En outre, LangChain comprend des utilitaires pour gérer les invites, qui sont les chaînes d'entrée utilisées pour guider le comportement des modèles de langage.

Une autre caractéristique essentielle de LangChain est sa prise en charge des bases de données vectorielles. En intégrant des bases de données vectorielles comme Chroma (que nous utilisons), LangChain vous permet de créer des applications capables de stocker et d'extraire efficacement de grandes quantités de données. Cette intégration vous permet de créer des applications à forte intensité de connaissances qui peuvent s'appuyer sur un large éventail de sources d'information, améliorant ainsi la récupération de données contextuelles pour votre pile d'applications LLM.

LangChain s'enorgueillit également d'une communauté active de développeurs et d'utilisateurs qui contribuent à son développement continu. Cette communauté offre une multitude de ressources, notamment de la documentation, des tutoriels et des composants préconstruits qui peuvent accélérer le développement d'applications basées sur le LLM. De plus, LangChain est compatible avec les modèles open-source, ce qui en fait un outil polyvalent pour votre pile technologique LLM.

LangChain est un élément essentiel de toute entreprise LLM et de la pile d'applications de l'Union européenne. Sa conception modulaire, ses outils puissants et sa communauté active en font un outil indispensable pour créer des applications sophistiquées basées sur le langage. En exploitant LangChain avec une API LLM et d'autres composants tels que des bases de données vectorielles, vous pouvez créer des applications d'entreprise qui comprennent et génèrent du langage humain avec une précision et une fluidité inégalées, permettant une interaction transparente en langage naturel avec vos données privées et les informations spécifiques à votre domaine.

Une base de données vectorielle comme Chroma

Outre l'API LLM et LangChain, un autre composant essentiel de votre pile d'applications LLM est une base de données vectorielle. Les bases de données vectorielles sont des magasins de données spécialisés optimisés pour le stockage et la recherche de vecteurs à haute dimension, tels que les embeddings générés par de grands modèles de langage. En intégrant une base de données vectorielle dans votre pile technologique LLM, vous pouvez permettre une récupération rapide et efficace des données pertinentes sur la base de la similarité sémantique.

Chroma est un choix open-source populaire pour une base de données vectorielle dans les piles d'applications LLM, et nous l'utilisons ici à Skim AI. Il est conçu pour fonctionner de manière transparente avec LangChain et d'autres composants de votre pile, fournissant une solution robuste et évolutive pour le stockage et la récupération des embeddings.

L'un des principaux avantages de l'utilisation de Chroma est sa capacité à traiter efficacement de grands volumes de données. Chroma utilise des techniques d'indexation avancées pour permettre une recherche rapide par similarité, même sur des ensembles de données massifs. Il s'agit donc d'un choix idéal pour les applications qui doivent stocker et rechercher de grandes quantités de données textuelles, telles que les référentiels de documents, les bases de connaissances et les systèmes de gestion de contenu.

Un autre avantage de Chroma est sa flexibilité et sa facilité d'utilisation. Chroma fournit une API simple et intuitive pour stocker et récupérer les embeddings, ce qui facilite son intégration dans votre pile d'applications LLM. Il prend également en charge diverses mesures de similarité, telles que la similarité cosinus et la distance euclidienne, ce qui vous permet de choisir la mesure la plus appropriée pour votre cas d'utilisation spécifique.

Chroma offre également des fonctionnalités avancées telles que le filtrage et la prise en charge des métadonnées. Vous pouvez stocker des métadonnées supplémentaires à côté de vos incorporations, telles que des identifiants de documents, des horodatages ou des attributs personnalisés. Ces métadonnées peuvent être utilisées pour filtrer les résultats de la recherche, ce qui permet une récupération plus précise et plus ciblée des données contextuelles.

Intégrer Chroma dans votre pile LLM d'entreprise

L'intégration de Chroma dans votre pile d'applications LLM est simple, grâce à sa compatibilité avec LangChain et d'autres outils et cadres populaires. LangChain fournit un support intégré pour Chroma, facilitant le stockage et la récupération des embeddings générés par vos modèles de langage. Cette intégration vous permet de créer de puissants mécanismes d'extraction qui peuvent rapidement faire apparaître des informations pertinentes basées sur l'interaction avec le langage naturel.

L'utilisation d'une base de données vectorielles comme Chroma en conjonction avec les LLM ouvre de nouvelles possibilités pour la création d'applications intelligentes et sensibles au contexte. En exploitant la puissance des embeddings et de la recherche par similarité, vous pouvez créer des applications capables de comprendre les requêtes des utilisateurs et d'y répondre avec une précision et une pertinence sans précédent. Cela est particulièrement utile dans des domaines tels que l'assistance à la clientèle, la recommandation de contenu et la gestion des connaissances, où il est essentiel de faire apparaître la bonne information au bon moment.

Associé à LangChain et à une API LLM, Chroma constitue une base puissante pour la création d'applications intelligentes, axées sur les données, qui peuvent transformer la manière dont nous interagissons avec les données d'entreprise et les informations spécifiques à un domaine.

crewAI pour les systèmes multi-agents

équipageAI crewAI est un autre outil puissant que vous pouvez ajouter à votre pile d'applications LLM pour améliorer les capacités de vos applications. crewAI est un cadre qui vous permet de créer des systèmes multi-agents, où plusieurs agents d'intelligence artificielle travaillent ensemble pour accomplir des tâches complexes. En intégrant crewAI dans votre pile, vous pouvez créer des applications capables de gérer des flux de travail et des processus de prise de décision plus sophistiqués, améliorant ainsi les capacités d'interaction en langage naturel de votre pile d'applications LLM d'entreprise.

À la base, crewAI est conçu pour faciliter la collaboration entre plusieurs agents d'intelligence artificielle, chacun ayant un rôle et une expertise spécifiques. Ces agents peuvent communiquer et se coordonner pour décomposer des problèmes complexes en sous-tâches plus petites et plus faciles à gérer. Cette approche vous permet de créer des applications capables de relever un large éventail de défis réels, du support client à la création de contenu, en passant par l'analyse de données et l'aide à la décision, tout en tirant parti de la puissance des grands modèles de langage.

Tirer parti du pouvoir de la spécialisation

L'un des principaux avantages de l'utilisation de crewAI dans votre pile technologique LLM est sa capacité à tirer parti de la puissance de la spécialisation. En assignant des rôles et des tâches spécifiques à différents agents, vous pouvez créer un système plus efficace qu'un modèle d'IA unique et monolithique. Chaque agent peut être formé et optimisé pour sa tâche particulière, ce qui lui permet d'atteindre un niveau de performance supérieur à celui d'un modèle polyvalent et d'extraire de manière plus ciblée des données contextuelles à partir de vos ensembles de données spécifiques à un domaine.

crewAI fournit également une architecture flexible et extensible qui vous permet d'intégrer facilement différents types d'agents dans votre système. Cela inclut des agents basés sur des modèles de langage, ainsi que des agents qui utilisent d'autres techniques d'IA telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale ou l'apprentissage par renforcement. En combinant ces différents types d'agents, vous pouvez créer des applications capables de percevoir, de comprendre et d'interagir avec le monde de manière plus naturelle et intuitive, améliorant ainsi les capacités d'interaction avec le langage naturel de votre pile d'applications LLM.

L'intégration de crewAI dans votre pile d'applications LLM est facilitée par sa compatibilité avec d'autres outils et cadres populaires, tels que LangChain et les bases de données vectorielles. Cela vous permet de créer des flux de travail de bout en bout qui peuvent gérer des tâches allant de l'ingestion et du traitement des données à l'interaction avec le langage naturel et à la prise de décision, tout en tirant parti de la puissance des modèles et des frameworks open-source.

L'utilisation de crewAI en combinaison avec d'autres composants de votre pile technologique LLM peut vous aider à ouvrir de nouvelles possibilités pour construire des systèmes intelligents et multi-agents qui peuvent gérer des tâches complexes dans le monde réel. En exploitant la puissance de la spécialisation et de la collaboration, vous pouvez créer des applications plus efficaces et plus conviviales que les approches traditionnelles à modèle unique.

Exploiter la puissance des LLM avec la bonne pile d'applications

La création d'applications intelligentes et sensibles au contexte qui exploitent la puissance des grands modèles de langage nécessite une pile d'applications LLM bien conçue. En combinant des outils puissants tels que les API LLM, LangChain, les bases de données vectorielles comme Chroma et les frameworks multi-agents comme crewAI, vous pouvez créer des flux de travail incroyablement puissants et utiles.

Cette pile vous permet d'intégrer de manière transparente des données spécifiques à un domaine, d'extraire efficacement des informations contextuelles et de créer des flux de travail sophistiqués capables de relever des défis complexes dans le monde réel. En exploitant la puissance de ces outils et cadres, vous pouvez repousser les limites de ce qui est possible avec les applications d'IA basées sur le langage et créer des systèmes véritablement intelligents qui peuvent transformer la façon dont votre entreprise interagit avec les données et la technologie.