Notre pile de 4 outils et notre stratégie pour créer des applications d'entreprise sur les LLM - AI&YOU#53

La statistique/le fait de la semaine : The global LLM market is projected to grow from $1.59 billion in 2023 to $259.8 billion in 2030, a CAGR of 79.8% during 2023-2030 (Springs)

Large language models (LLMs) have emerged as a key to building intelligent enterprise applications. However, harnessing the power of these language models requires a robust and efficient LLM application stack.

At Skim AI, our LLM app stack enables us to create powerful applications with advanced natural language interaction capabilities. Our stack comprises carefully selected tools and frameworks, like LLM APIs, LangChain, and vector databases.

In this week’s edition of AI&YOU, we are highlighting our 4-tool stack and strategy for building enterprise LLM applications through our published blogs:

Our 4-tool stack and strategy for building enterprise applications on LLMs – AI&YOU #53

With our enterprise LLM stack, developers can seamlessly intégrer domain-specific data, fine-tune models, create efficient data pipelines for retrieving contextual data, and more.

This empowers businesses to build applications that understand and respond to user queries with unprecedented accuracy and context-awareness.

At the same time, one of the main techniques to go along with this stack is to utilize existing tools and frameworks provided by the various components. This allows developers to focus on building applications rather than creating tools from scratch, saving valuable time and effort.

Tool 1: An LLM API Like GPT, Claude, Llama, or 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 Lamas, are capable of understanding and generating human-like text with remarkable accuracy and fluency.

By making API calls to these models, you can quickly add a wide range of capabilities, including text generation, sentiment analysis, question-answering, and much more to your applications.

Llama 3 benchmarks

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.

At the heart of most LLM APIs are deep neural networks, typically based on transformer architectures, that are trained on massive amounts of text data. These models are accessed via an API interface, which handles tasks like authentication, request routing, and response formatting. LLM APIs also often include additional components for data processing, such as tokenization and normalization, as well as tools for fine-tuning and customization.

Tool 2: 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.

LangChain frameworks

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 est un élément essentiel de toute entreprise LLM application stack. Its modular design, powerful tools, and active community make it an indispensable tool for building sophisticated language-based applications.

Tool 3: A Vector Database Like 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.

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.

Base de données de vecteurs chromatiques

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.

Using a vector database like Chroma in conjunction with LLMs opens up new possibilities for building intelligent, context-aware applications. By leveraging the power of embeddings and similarity search, you can create applications that can understand and respond to user queries with unprecedented accuracy and relevance.

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.

Tool 4: crewAI for Multi-Agent Systems

At Skim AI, we know that the future of AI workflows is agentic, which is why a multi-agent system is important for any enterprise today.

équipageAI is another powerful tool that you can add to your LLM app stack to enhance the capabilities of your applications. crewAI is a framework that enables you to create multi-agent systems, where multiple AI agents work together to accomplish complex tasks.

At its core, crewAI is designed to facilitate collaboration between multiple AI agents, each with its own specific role and expertise. These agents can communicate and coordinate with each other to break down complex problems into smaller, more manageable subtasks.

Base de données de vecteurs chromatiques

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.

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

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.

Top 5 LLM API Integration Strategies for Your Enterprise

This week, we also explored the top 5 LLM API integration strategies for your enterprise.

From modular integration to continuous monitoring and optimization, these strategies are designed to ensure smooth implementation, optimal performance, and long-term success.

  1. Modular integration involves breaking down the LLM API integration process into smaller, manageable modules that can be implemented incrementally. This approach allows for a phased implementation, easier troubleshooting, and more flexible updates and enhancements.

  2. Un API gateway acts as a single entry point for all API requests, managing authentication, rate limiting, and request routing. It provides centralized authentication, rate limiting, and valuable insights into API usage and performance.

  3. Microservices architecture involves breaking down a monolithic application into smaller, loosely coupled services that can be developed, deployed, and scaled independently. It enables independent development, granular scalability, and increased agility and flexibility.

  4. Customizing and fine-tuning LLM APIs involves adapting them to better suit specific industry, domain, or application requirements. This improves accuracy, relevance of outputs, and allows aligning with terminology, styles, and formats.

  5. Continuous monitoring and optimization involve tracking performance metrics, assessing output quality/relevance, and making iterative improvements. This allows proactively identifying issues, adapting to changing requirements, and continuously improving value from LLM API integrations.

As the field of LLM technology continues to evolve at a rapid pace, enterprises that invest in robust, scalable, and adaptable integration strategies will be well-positioned to unlock the full potential of these transformative tools.

Top 5 Open Source LLMs for Your Enterprise

Les modèles linguistiques à grande échelle (LLM) à source ouverte ont émergé en tant qu'outil d'aide à la décision. un outil puissant pour les entreprises en 2024.

One of the key advantages of using open-source LLMs is the flexibility and customization they offer. Moreover, open-source LLMs provide a cost-effective alternative to developing and maintaining proprietary models. By leveraging the collective efforts of the AI community, enterprises can access state-of-the-art language models without the need for extensive investments in research and development.

Llama 3 by Meta: Llama 3 is a cutting-edge open-source large language model with two size variants (8B and 70B parameters), each offering Base and Instruct models. It excels in various NLP tasks, is deployment-friendly, and adheres to responsible AI practices.

Claude 3 by Anthropic: Claude 3 comes in three variants (Haiku, Sonnet, Opus) optimized for different use cases. It demonstrates impressive performance across cognitive tasks like reasoning, expert knowledge, and language fluency, outperforming models like GPT-4.

Grok by xAI: Grok, developed by Elon Musk’s xAI, specializes in text summarization and comprehension. Its latest iteration, Grok-1.5, introduces long context understanding, advanced reasoning, and strong coding/math capabilities.

BERT by Google: BERT pioneered bidirectional language understanding and excels in tasks like text classification, sentiment analysis, and question answering. Its pre-training allows it to generate human-like text and provide contextually relevant responses.

Mistral Large by Mistral AI: Mistral Large, with 314B parameters, shines in complex reasoning tasks and specialized applications. It offers multilingual support, instruction-following, and function-calling abilities, enhancing its versatility.

As the open-source AI community continues to push the boundaries of what is possible with language models, enterprises that embrace these powerful tools will be well-positioned to stay ahead of the curve and achieve long-term success.


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