Як побудувати стек LLM на вашому підприємстві: Наш 4-інструментальний стек + фреймворк

Великі мовні моделі (LLM) стали ключем до створення інтелектуальних корпоративних додатків. Однак для використання можливостей цих мовних моделей потрібен надійний та ефективний стек LLM-додатків. У Skim AI наш стек LLM-додатків дозволяє створювати потужні програми з розширеними можливостями взаємодії з природною мовою. Наш стек складається з ретельно відібраних інструментів і фреймворків, таких як LLM API, LangChain і векторні бази даних.

Маючи такий стек технологій, розробники можуть безперешкодно інтегрувати даних, специфічних для домену, налаштовувати моделі, створювати ефективні конвеєри даних для отримання контекстних даних та багато іншого. Це дозволяє компаніям створювати додатки, які розуміють і реагують на запити користувачів з безпрецедентною точністю та контекстною обізнаністю. У той же час, одним з основних прийомів, що супроводжують цей стек, є використання існуючих інструментів і фреймворків, що надаються різними компонентами. Це дозволяє розробникам зосередитися на створенні додатків, а не на створенні інструментів з нуля, заощаджуючи цінний час і зусилля.

LLM API, як GPT, Claude, Llama або Mistral

В основі стеку ваших LLM-додатків має бути LLM API. LLM API надають можливість інтегрувати потужні мовні моделі у ваші додатки без необхідності самостійно навчати або розміщувати моделі. Вони слугують мостом між вашим програмним забезпеченням і складними алгоритмами, що лежать в основі мовних моделей, дозволяючи вам додавати розширені можливості обробки природної мови до ваших додатків з мінімальними зусиллями.

Однією з ключових переваг використання LLM API є можливість використовувати найсучасніші мовні моделі, які були навчені на величезних обсягах даних. Такі моделі, як GPT, Клод., Містральі Ламо!здатні розуміти і генерувати текст, подібний до людського, з дивовижною точністю і швидкістю. Здійснюючи виклики API до цих моделей, ви можете швидко додати до своїх додатків широкий спектр можливостей, включаючи генерацію тексту, аналіз настроїв, відповіді на запитання та багато іншого.

Фактори, які слід враховувати при виборі LLM API

Вибираючи LLM API для свого стека, слід враховувати кілька факторів:

• Продуктивність і точність: Переконайтеся, що API може впоратися з вашим навантаженням і надавати надійні результати.

• Кастомізація та гнучкість: Подумайте, чи потрібно вам доопрацьовувати модель для конкретного випадку використання або інтегрувати її з іншими компонентами вашого стеку.

• Масштабованість: Якщо ви очікуєте великих обсягів запитів, переконайтеся, що API може масштабуватися відповідно.

• Підтримка та спільнота: Оцініть рівень підтримки та розмір спільноти навколо API, оскільки це може вплинути на довгострокову життєздатність вашого додатку.

Щоб ефективно використовувати LLM API, важливо розуміти його ключові компоненти та можливості. В основі більшості LLM API лежать глибокі нейронні мережі, зазвичай засновані на архітектурі трансформатора, які навчаються на великих обсягах текстових даних. Доступ до цих моделей здійснюється через інтерфейс API, який виконує такі завдання, як автентифікація, маршрутизація запитів і форматування відповідей. LLM API також часто включають додаткові компоненти для обробки даних, такі як токенізація та нормалізація, а також інструменти для тонкого налаштування та кастомізації.

Інтегруючи API LLM у стек ваших додатків, важливо враховувати такі фактори, як конфіденційність і безпека даних. Залежно від вашого сценарію використання, вам може знадобитися забезпечити, щоб конфіденційні дані не надсилалися постачальнику API або не використовувалися для навчання моделей. Ви також повинні ретельно оцінити структуру витрат на API, оскільки ціноутворення на основі використання може швидко зростати для додатків з великою кількістю користувачів.

Незважаючи на ці виклики, переваги використання LLM API очевидні. Надаючи простий і гнучкий спосіб інтеграції розширених мовних можливостей у ваші програми, LLM API можуть допомогти вам створити більш цікаве, інтелектуальне та зручне для користувача програмне забезпечення. Незалежно від того, чи створюєте ви чат-бота, інструмент для створення контенту або систему управління знаннями, LLM API є важливим доповненням до вашого корпоративного стеку додатків.

LangChain

Після вибору LLM API для вашого стека додатків LLM, наступним компонентом, який слід розглянути, є LangChain. LangChain - це потужний фреймворк, призначений для спрощення процесу створення додатків на основі великих мовних моделей. Він надає стандартизований інтерфейс для взаємодії з різними LLM API, що полегшує їх інтеграцію у ваш технологічний стек LLM.

Однією з ключових переваг використання LangChain є його модульна архітектура. LangChain складається з декількох компонентів, таких як підказки, ланцюжки, агенти та пам'ять, які можна комбінувати для створення складних робочих процесів. Ця модульність дозволяє створювати додатки, які можуть виконувати широкий спектр завдань, від простих відповідей на запитання до більш складних випадків використання, таких як генерація контенту та аналіз даних, забезпечуючи взаємодію природною мовою з даними, специфічними для вашого домену.

Різноманітні інструменти та підтримка LangChain

LangChain також надає різноманітні інструменти та утиліти, які спрощують роботу з LLM. Наприклад, він пропонує інструменти для роботи з вбудовуваннями, які є числовими представленнями тексту, що використовуються для таких завдань, як семантичний пошук і кластеризація. Крім того, LangChain містить утиліти для керування підказками, які є вхідними рядками, що використовуються для керування поведінкою мовних моделей.

Ще однією важливою особливістю LangChain є підтримка векторних баз даних. Інтегруючись з векторними базами даних, такими як Chroma (яку ми використовуємо), LangChain дозволяє створювати додатки, які можуть ефективно зберігати та отримувати великі обсяги даних. Ця інтеграція дозволяє створювати наукомісткі додатки, які можуть спиратися на широкий спектр джерел інформації, покращуючи пошук контекстних даних для вашого стеку LLM-додатків.

LangChain також може похвалитися активною спільнотою розробників і користувачів, які роблять свій внесок у його постійний розвиток. Ця спільнота пропонує безліч ресурсів, включаючи документацію, навчальні посібники та готові компоненти, які можуть прискорити розробку додатків на основі LLM. Крім того, LangChain сумісний з моделями з відкритим вихідним кодом, що робить його універсальним інструментом для вашого технологічного стеку LLM.

LangChain є життєво важливим компонентом будь-якої підприємницька діяльність LLM стек додатків. Модульний дизайн, потужні інструменти та активна спільнота роблять його незамінним інструментом для створення складних мовних додатків. Використовуючи LangChain разом з API LLM та іншими компонентами, такими як векторні бази даних, ви можете створювати корпоративні додатки, які розуміють і генерують людську мову з неперевершеною точністю і плавністю, забезпечуючи безперешкодну взаємодію природною мовою з вашими особистими даними і специфічною для домену інформацією.

Векторна база даних на кшталт Chroma

На додаток до LLM API та LangChain, ще одним важливим компонентом вашого стеку додатків LLM є векторна база даних. Векторні бази даних - це спеціалізовані сховища даних, оптимізовані для зберігання та пошуку векторів високої розмірності, таких як вбудовування, згенеровані великими мовними моделями. Інтегрувавши векторну базу даних у свій стек технологій LLM, ви зможете забезпечити швидкий та ефективний пошук релевантних даних на основі семантичної схожості.

Chroma це популярний вибір з відкритим вихідним кодом для векторної бази даних у стеках LLM-додатків, і ми використовуємо його тут, у Skim AI. Вона розроблена для безперебійної роботи з LangChain та іншими компонентами вашого стеку, забезпечуючи надійне та масштабоване рішення для зберігання та пошуку вбудовувань.

Однією з ключових переваг використання Chroma є її здатність ефективно обробляти великі обсяги даних. Chroma використовує передові методи індексування для швидкого пошуку за схожістю навіть у великих масивах даних. Це робить його ідеальним вибором для додатків, які потребують зберігання та пошуку у великих обсягах текстових даних, таких як сховища документів, бази знань та системи управління контентом.

Ще однією перевагою Chroma є його гнучкість і простота використання. Chroma надає простий, інтуїтивно зрозумілий API для зберігання та пошуку вбудовувань, що дозволяє легко інтегрувати його в стек ваших LLM-додатків. Він також підтримує різні метрики подібності, такі як косинусна подібність і евклідова відстань, що дозволяє вибрати найбільш підходящу метрику для вашого конкретного випадку використання.

Chroma також пропонує розширені можливості, такі як фільтрація та підтримка метаданих. Ви можете зберігати додаткові метадані поряд із вбудовуваннями, наприклад, ідентифікатори документів, мітки часу або користувацькі атрибути. Ці метадані можна використовувати для фільтрації результатів пошуку, що дає змогу точніше і цілеспрямованіше отримувати контекстні дані.

Інтеграція Chroma у стек LLM на вашому підприємстві

Інтегрувати Chroma у стек LLM-додатків дуже просто завдяки його сумісності з LangChain та іншими популярними інструментами і фреймворками. LangChain надає вбудовану підтримку Chroma, що дозволяє легко зберігати та отримувати вбудовування, згенеровані вашими мовними моделями. Ця інтеграція дозволяє створювати потужні механізми пошуку, які можуть швидко виводити на поверхню релевантну інформацію на основі взаємодії з природною мовою.

Використання векторної бази даних, такої як Chroma, в поєднанні з LLM відкриває нові можливості для створення інтелектуальних, контекстно-орієнтованих додатків. Використовуючи можливості вбудовування і пошуку за схожістю, ви можете створювати додатки, які розуміють і відповідають на запити користувачів з безпрецедентною точністю і релевантністю. Це особливо цінно для таких сфер, як підтримка клієнтів, рекомендації щодо контенту та управління знаннями, де пошук потрібної інформації в потрібний час має вирішальне значення.

У поєднанні з LangChain і LLM API, Chroma створює потужну основу для створення інтелектуальних, керованих даними додатків, які можуть змінити спосіб нашої взаємодії з корпоративними даними і специфічною для домену інформацією.

crewAI для мультиагентних систем

crewAI crewAI - це ще один потужний інструмент, який ви можете додати до свого стеку LLM-додатків, щоб розширити можливості ваших додатків. crewAI - це фреймворк, який дозволяє створювати мультиагентні системи, де кілька агентів ШІ працюють разом над виконанням складних завдань. Інтегрувавши crewAI у свій стек, ви можете створювати додатки, які можуть обробляти більш складні робочі процеси та процеси прийняття рішень, ще більше розширюючи можливості взаємодії природною мовою у вашому корпоративному стеку LLM-додатків.

По суті, crewAI розроблений для полегшення співпраці між кількома агентами штучного інтелекту, кожен з яких має свою власну роль і досвід. Ці агенти можуть спілкуватися і координувати дії один з одним, щоб розбивати складні проблеми на менші, більш керовані підзадачі. Такий підхід дозволяє створювати додатки, здатні вирішувати широкий спектр реальних завдань - від підтримки клієнтів і створення контенту до аналізу даних і підтримки прийняття рішень - і все це з використанням можливостей великих мовних моделей.

Використання переваг спеціалізації

Однією з ключових переваг використання crewAI у вашому технологічному стеку LLM є його здатність використовувати переваги спеціалізації. Призначаючи конкретні ролі та завдання різним агентам, ви можете створити систему, яка буде більш ефективною та результативною, ніж єдина монолітна модель штучного інтелекту. Кожен агент може бути навчений і оптимізований для виконання конкретного завдання, що дозволить йому працювати на більш високому рівні, ніж модель загального призначення, і дасть змогу більш цілеспрямовано отримувати контекстні дані з ваших наборів даних, специфічних для конкретної галузі.

crewAI також має гнучку та розширювану архітектуру, яка дозволяє легко інтегрувати різні типи агентів у вашу систему. Сюди входять агенти, засновані на мовних моделях, а також агенти, які використовують інші методи ШІ, такі як комп'ютерний зір, розпізнавання мови або навчання з підкріпленням. Поєднуючи ці різні типи агентів, ви можете створювати додатки, які можуть сприймати, розуміти та взаємодіяти зі світом у більш природний та інтуїтивний спосіб, ще більше розширюючи можливості взаємодії природною мовою у вашому стеку LLM-додатків.

Інтеграція crewAI у стек ваших LLM-додатків спрощується завдяки його сумісності з іншими популярними інструментами та фреймворками, такими як LangChain і векторні бази даних. Це дозволяє створювати наскрізні робочі процеси, які можуть виконувати завдання від отримання та обробки даних до взаємодії природною мовою та прийняття рішень, використовуючи при цьому можливості моделей і фреймворків з відкритим вихідним кодом.

Використання crewAI у поєднанні з іншими компонентами вашого технологічного стеку допоможе вам відкрити нові можливості для побудови інтелектуальних мультиагентних систем, здатних вирішувати складні завдання реального світу. Використовуючи переваги спеціалізації та співпраці, ви можете створювати додатки, які є більш ефективними, результативними та зручними для користувача, ніж традиційні одномодельні підходи.

Розкриваючи можливості LLM за допомогою правильного стеку додатків

Створення інтелектуальних, контекстно-орієнтованих додатків, які використовують можливості великих мовних моделей, вимагає добре продуманого стеку LLM-додатків. Поєднуючи потужні інструменти, такі як LLM API, LangChain, векторні бази даних, такі як Chroma, та багатоагентні фреймворки, такі як crewAI, ви можете створювати неймовірно потужні та цінні робочі процеси.

Цей стек дозволяє безперешкодно інтегрувати специфічні для домену дані, забезпечувати ефективний пошук контекстної інформації та будувати складні робочі процеси, здатні вирішувати складні реальні проблеми. Використовуючи можливості цих інструментів і фреймворків, ви можете розширити межі можливого за допомогою мовних програм штучного інтелекту і створити по-справжньому інтелектуальні системи, які трансформують спосіб взаємодії вашого підприємства з даними і технологіями.