LLM çərçivəsinin seçilməsi, xüsusi kitabxanaların AI tətbiqləriniz üçün məlumatların daxil edilməsini, sorğu orkestrləşdirilməsini və yaddaşı necə idarə etdiyini qiymətləndirməyi əhatə edir. Çərçivə, böyük dil modelləri ilə daxili məlumat mənbələriniz və ya xarici API-lər arasında əlaqələndirici toxuma rolunu oynayır. Agentlər və zəncirlər qurma üsulunu standartlaşdırmaqla, bu alətlər tərtibatçılara bütün kod bazasını sıfırdan yenidən yazmadan modelləri dəyişdirməyə və ya məntiqi yeniləməyə imkan verir. Müasir çərçivələr xam mətni biznesiniz üçün hərəkətə keçirilə bilən intellektə çevirməyin mürəkkəb prosesini sadələşdirir.
Tətbiqiniz üçün niyə LLM çərçivəsinə ehtiyacınız var?
Erkən AI inkişafında ümumi bir model, OpenAI və ya Anthropic API-lərini çağırmaq üçün əl ilə skriptlər yazmaq idi. Lakin tətbiqlər böyüdükcə, məlumat axınını idarə etmək çətinləşir. Siz SQL verilənlər bazasından müəyyən bir müştəri qeydini əldə etməli, onu LLM istifadə edərək ümumiləşdirməli və sonra ön panel üçün formatlaşdırmalısınız. Bunu əl ilə etmək əhəmiyyətli dərəcədə standart kod tələb edir. LLM çərçivəsi, bu əməliyyatlar ardıcıllığını avtomatik idarə edən zəncirlər adlanan yüksək səviyyəli abstraksiyalar təqdim edir. Bu struktur inkişaf komandanızın API çağırışlarının mexanikasına deyil, tətbiqin məntiqinə diqqət yetirməsini təmin edir.
Marketinq agentliyinin əlli fərqli müştəri üçün məzmunu idarə etdiyi bir ssenarini nəzərdən keçirin. Hər bir müştərinin ayrıca PDF fayllarında saxlanılan unikal brend təlimatları var. Çərçivə olmadan, tərtibatçı hər bir PDF-i təhlil etmək, mətni idarə oluna bilən hissələrə bölmək və onları vektor verilənlər bazasında saxlamaq üçün xüsusi kod yazmalı olardı. LangChain və ya LlamaIndex kimi çərçivələrdə demək olar ki, hər bir fayl növü üçün daxili məlumat yükləyiciləri var. Bu imkan məlumat mühəndisliyinə sərf olunan vaxtı azaldır. O, həmçinin tətbiqi daha sabit edir, çünki çərçivə əl ilə yazılmış skriptin qaçıra biləcəyi mətn emalındakı kənar halları idarə edir.
LLM orkestrləşdirmə alətlərini qiymətləndirərkən əsas amillər
İnteqrasiya dərinliyi nəzərə alınmalı olan ilk əsas amildir. Çərçivənin texnoloji yığınınızda artıq istifadə etdiyiniz xüsusi verilənlər bazalarını və alətləri dəstəkləyib-dəstəkləmədiyini yoxlamalısınız. Məsələn, şirkətiniz vektor saxlama üçün Pinecone-a və daxili ünsiyyət üçün Slack-ə güvənirsə, çərçivənin hər ikisi üçün əvvəlcədən qurulmuş bağlayıcılara malik olduğunu yoxlayın. Zəngin inteqrasiya ekosisteminə malik çərçivə, bir çox platformada hərəkətlər edə bilən mürəkkəb agentlər qurmağa imkan verir. Bu əlaqə sadə çatbotu görüşləri planlaşdıra və ya CRM qeydlərini yeniləyə bilən funksional rəqəmsal köməkçiyə çevirən şeydir.
Tərtibatçı təcrübəsi və sənədləşdirmə keyfiyyəti eyni dərəcədə vacibdir. Bəzi çərçivələr maksimum çeviklik fəlsəfəsi ilə qurulub ki, bu da çox vaxt daha dik öyrənmə əyrisi ilə nəticələnir. Digərləri isə müəyyən bir yanaşmaya malikdir və Retrieval-Augmented Generation (RAG) kimi ümumi tapşırıqlar üçün aydın yol təqdim edir. Tipik bir layihədə tərtibatçı vaxtının altmış faizini sorğuların və məlumat axınlarının sazlanmasına sərf edə bilər. Çərçivədə LangSmith və ya Arize Phoenix kimi daxili müşahidə alətləri varsa, modelin harada səhv etdiyini izləmək daha asan olur. Aydın nümunələri olan yaxşı sənədləşdirmə ilkin prototip mərhələsində həftələrlə inkişaf vaxtına qənaət edə bilər.
LangChain vs LlamaIndex: Hansını seçməlisiniz?
LangChain çox vaxt AI dünyasının İsveçrə ordusu bıçağı kimi təsvir edilir. O, yüksək dərəcədə moduldur və əsas mətn generasiyasından mürəkkəb çoxagentli sistemlərə qədər demək olar ki, hər bir AI tapşırığı üçün alətlər təqdim edir. Bu, prosesin hər bir addımına tam nəzarət etmək istəyən tərtibatçılar üçün əla seçimdir. Məqsədiniz internetdə gəzə, kod yaza və müxtəlif API-lərlə qarşılıqlı əlaqədə ola bilən muxtar agent qurmaqdırsa, LangChain bunu həyata keçirmək üçün ən geniş komponentlər çeşidini təqdim edir. Onun populyarlığı həm də o deməkdir ki, icma dəstəyi və ya əvvəlcədən yazılmış kod fraqmentləri tapmaq nisbətən asandır.
LlamaIndex isə xüsusilə LLM-lərin məlumat aspektinə diqqət yetirir. O, şəxsi məlumatları böyük dil modellərinə bağlamaq problemini həll etmək üçün sıfırdan hazırlanmışdır. Əsas istifadə vəziyyətiniz şirkətinizin daxili sənədləri üçün axtarış sistemi və ya müştəri dəstəyi üçün bilik bazası qurmaqdırsa, LlamaIndex çox vaxt daha səmərəli seçimdir. O, nəhəng verilənlər bazalarından ən uyğun məlumatları indeksləşdirmək, sorğulamaq və əldə etməkdə üstündür. Son vaxtlar agent xüsusiyyətləri əlavə etsə də, onun əsas gücü dəqiqlik üçün optimallaşdırılmış üstün məlumat emalı və axtarış alqoritmləri olaraq qalır.
- Bir çox fərqli xarici alətlə qarşılıqlı əlaqədə olan mürəkkəb, çoxpilləli agentlər qurmaq lazımdırsa, LangChain-i seçin.
- Tətbiqiniz əsasən böyük miqdarda daxili məlumatların axtarışına və ümumiləşdirilməsinə yönəlibsə, LlamaIndex-i seçin.
- NLP boru kəmərlərinə diqqət yetirməklə müəssisə səviyyəli axtarış sistemi qurursunuzsa, Haystack-i nəzərdən keçirin.
- C# və ya müəssisə Microsoft mühitində işləyirsinizsə, Microsoft Semantic Kernel-i qiymətləndirin.
- Məqsədiniz vahid layihə üzərində birlikdə işləyən bir neçə ixtisaslaşmış AI agentini koordinasiya etməkdirsə, CrewAI-yə baxın.
Çərçivə AI infrastruktur xərclərinizə necə təsir edir?
Çərçivənin token idarəetməsini necə həyata keçirməsi aylıq API hesabınıza əhəmiyyətli dərəcədə təsir edə bilər. Hər dəfə LLM çağırıldıqda, göndərilən və qəbul edilən tokenlərin sayına görə ödəniş edirsiniz. Bəzi çərçivələr məlumatları “hissələrə bölməkdə” daha səmərəlidir, yəni onlar modelə yalnız ən uyğun məlumat fraqmentlərini göndərirlər. Məsələn, istifadəçi 500 səhifəlik təlimat haqqında sual verərsə, səmərəli çərçivə yalnız ən uyğun üç paraqrafı göndərəcək. Çərçivə zəif konfiqurasiya olunubsa, o, çoxlu lazımsız mətn göndərə bilər ki, bu da son istifadəçi üçün daha yüksək xərclərə və daha yavaş cavab müddətinə səbəb olur.
Keşləmə pula qənaət edə bilən başqa bir xüsusiyyətdir. Bir çox çərçivələr ümumi suallara verilən cavabları yerli verilənlər bazasında saxlamağa imkan verir. İkinci istifadəçi eyni sualı verərsə, sistem bahalı LLM API-ni yenidən çağırmaq əvəzinə keşlənmiş cavabı təqdim edə bilər. Populyar e-ticarət saytı kimi yüksək trafikli mühitdə keşləmə API xərclərini otuz-qırx faiz azalda bilər. Çərçivə seçərkən onun Redis kimi keşləmə qatları ilə nə qədər asanlıqla inteqrasiya olunduğunu yoxlayın. Bu uzaqgörənlik əməliyyat xərclərinizin istifadəçi bazanızla xətti olaraq artmasının qarşısını alır ki, bu da uzunmüddətli gəlirlilik üçün çox vacibdir.
Çərçivə seçimində təhlükəsizlik və məlumatların məxfiliyi mülahizələri
Üçüncü tərəf LLM-lərindən istifadə edərkən məlumatların məxfiliyi əsas narahatlıq doğurur. Çərçivə seçərkən, onun Şəxsiyyəti Müəyyən Edən Məlumat (PII) kimi həssas məlumatları necə idarə etdiyini başa düşməlisiniz. Bəzi çərçivələr bulud əsaslı modelə göndərilməzdən əvvəl adları, e-poçt ünvanlarını və ya kredit kartı nömrələrini avtomatik maskalaya bilən proqram təminatı təklif edir. Bu müdafiə qatı səhiyyə və ya maliyyə sektorundakı bizneslər üçün vacibdir. Məsələn, tibbi tətbiq, AI-dən simptomları ümumiləşdirməyi xahiş etməzdən əvvəl xəstə adlarını transkriptdən çıxarmaq üçün çərçivədən istifadə edə bilər ki, bu da məxfilik qaydalarına uyğunluğu təmin edir.
Yerli icra təhlükəsizliyə gedən başqa bir yoldur. Şirkətinizin ciddi məlumat suverenliyi tələbləri varsa, Ollama və ya vLLM kimi alətlər vasitəsilə yerli modelləri dəstəkləyən çərçivədən istifadə etmək istəyə bilərsiniz. Bu quraşdırma məlumatlarınızın daxili serverlərinizi heç vaxt tərk etməməsini təmin edir. Bir çox müasir çərçivələr model-aqnostikdir, yəni onlar GPT-4 kimi bulud modeli ilə Llama 3 kimi yerli model arasında bir sətir kodla keçid edə bilərlər. Bu çeviklik buludda sürətlə prototip hazırlamağa və layihə həssas mühitdə istehsala keçdikcə daha təhlükəsiz, yerli infrastruktura keçməyə imkan verir.
Bir layihə üçün bir neçə çərçivəni birləşdirə bilərsinizmi?
Qabaqcıl komandaların bir texnoloji yığın daxilində birdən çox çərçivədən istifadə etməsi adi haldır. Bilik bazanızı hazırlamaq üçün LlamaIndex-in üstün məlumat indeksləşdirmə imkanlarından istifadə edə, istifadəçi ilə qarşılıqlı əlaqədə olan agent məntiqini idarə etmək üçün isə LangChain-dən istifadə edə bilərsiniz. Bu hibrid yanaşma boru kəmərinin hər bir xüsusi hissəsi üçün ən yaxşı alətdən istifadə etməyə imkan verir. Bu, kod bazasının mürəkkəbliyini artırsa da, çox vaxt daha performanslı və dəqiq sistemlə nəticələnir. Böyük müəssisələr çox vaxt tək bir alətin mürəkkəb AI tətbiqinin hər bir tələbini qarşılaya bilmədiyini görürlər.
Çox çərçivəli yığını idarə etmək diqqətli memarlıq planlaşdırması tələb edir. Məlumat formatlarının iki kitabxana arasında uyğun olduğundan əmin olmalısınız. Məsələn, LlamaIndex-in “sənədi” təmsil etmə üsulu LangChain “sənəd” obyektindən bir qədər fərqli ola bilər. Tərtibatçıların çoxu bunu sistemin müxtəlif hissələri arasında hərəkət edərkən məlumat formatlarını çevirən nazik abstraksiya qatı yaratmaqla həll edir. Bu strategiya satıcı kilidinin qarşısını alır və komandaya AI ekosistemi inkişaf etməyə və növbəti bir neçə il ərzində dəyişməyə davam etdikcə yeni, daha yaxşı kitabxanaları qəbul etməyə imkan verir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Başlamağın ən yaxşı yolu ən çox istifadə etdiyiniz məlumat mənbəyini müəyyən etməkdir. Vaxtınızın çoxunu PDF-lərdə və ya Notion səhifələrində strukturlaşdırılmamış mətnlərlə işləməyə sərf edirsinizsə, LlamaIndex-i quraşdırmaqla və həmin fayllardan birinə qarşı sadə sorğu icra etməklə başlayın. Məqsədiniz məntiq və API inteqrasiyalarına daha çox yönəlibsə, LangChain-i quraşdırın və istifadəçi girişini qəbul edən, Google-da axtarış edən və nəticələri ümumiləşdirən sadə üçpilləli zəncir qurmağa çalışın. Alien Road, memarlığınızı erkən mərhələdə həddindən artıq mürəkkəbləşdirməmək üçün dərhal nəhəng sistem qurmağa çalışmaqdansa, kiçik, məhdud bir istifadə vəziyyətindən başlamağı təklif edir.
- Hansı çərçivənin ən yaxşı yerli bağlayıcılara malik olduğunu görmək üçün mövcud məlumat mənbələrinizi yoxlayın.
- API xərclərinə səbəb olmadan çərçivənin məntiqini yoxlamaq üçün yerli modeldən istifadə edərək sadə prototip qurun.
- Xüsusi məlumatlarınız üçün hansının daha yaxşı işlədiyini görmək üçün həm LangChain, həm də LlamaIndex-də sadə RAG boru kəmərinin gecikməsini müqayisə edin.
- Çərçivənin sorğularınızı necə formatlaşdırdığını dəqiq görmək üçün LangSmith kimi əsas müşahidə alətini qurun.
- Bulud əsaslı LLM çağırışlarının şirkətinizin məlumat məxfiliyi standartlarına cavab verib-vermədiyini təhlükəsizlik komandanızla müzakirə edin.
Oxumağa davam edin: AI Optimizasiyası · AI Optimizasiyası