徹底した分析: AI LLM フレームワークの主要なコンポーネントと機能

この記事では、人工知能フレームワークの高レベル アーキテクチャを深く調査し、その内部コンポーネントとシステム全体におけるその機能を分析します。この AI フレームワークは、従来のソフトウェアと大規模言語モデル (LLM) を簡単に組み合わせられるようにすることを目的としています。

その主な目的は、社内ですでに使用されているソフトウェアに人工知能をスムーズに統合できるようにする一連のツールを開発者に提供することです。この革新的な戦略により、多くの AI アプリケーションとインテリジェント エージェントを同時に実行できるソフトウェア プラットフォームが作成され、よりハイエンドで複雑なソリューションが実現されました。

1. AI フレームワークの応用例

このフレームワークの機能をより深く理解するために、このフレームワークを使用して開発できるいくつかの応用例を以下に示します:

• AI Sales Assistant: これは、潜在的な顧客を自動的に検索し、ビジネス ニーズを分析し、営業チームへの提案を作成できるツールです。このような AI アシスタントは、ターゲット顧客との接触を確立し、販売の最初のステップを開くための効果的な方法を見つけます。
• AI Real Estate Research Assistant: このツールは、不動産市場の新規物件を継続的に監視し、指定された基準に基づいて適格な物件を選別できます。さらに、コミュニケーション戦略を設計し、特定の物件に関するより多くの情報を収集し、住宅購入のあらゆる側面でユーザーに支援を提供できます。
• AI Zhihu Discussion Summary Applicationこのインテリジェントなアプリケーションは、 Zhihu に関する議論を分析し、結論を抽出し、タスクと実行する必要がある次のステップ。

2. AI フレームワーク モジュール

AI フレームワークは、コントラクト定義、インターフェイス、共通抽象化の実装など、さまざまなモジュールのセットを開発者に提供する必要があります。

このソリューションは、実証済みのパターンを使用したり、個々のモジュールの独自の実装を追加したり、コミュニティが準備したモジュールを使用したりして、独自のソリューションを構築できる強固な基盤である必要があります。

• ヒントとチェーン モジュールは、ヒント、つまり言語モデル用に書かれたプログラム、および順番に次々に実行されるこれらのヒントへの呼び出しのチェーンの構築を担当します。このモジュールにより、言語モデル (LM) および大規模言語モデル (LLM) で使用されるさまざまな手法を実装できるようになります。また、プロンプトとモデルを組み合わせて、複数の LLM モデルにわたって単一の機能を提供するプロンプト グループを作成できる必要もあります。
• モデル モジュールは、LLM モデルを処理してソフトウェアに接続し、システムの他の部分で使用できるようにする役割を果たします。
• 通信モジュールは、メッセージング プログラムのいずれかのチャットの形式であっても、他のシステムと統合するための API や Webhook (Webhook) としてでも、ユーザーとの新しい通信チャネルの処理と追加を担当します。 ） 形状。
• Tools モジュール は、リンクから Web サイトのコンテンツを読み取る、PDF ファイルを読み取る、オンラインで情報を検索するなど、AI アプリケーションで使用されるツールを追加する機能を提供する役割を果たします。電子メールを送信する能力。
• メモリ モジュールはメモリ管理を担当し、現在の状態、データ、および現在実行中のタスクを保存するために AI アプリケーションにメモリ関数の実装を追加できるようにする必要があります。
• ナレッジ ベース モジュールこのモジュールは、アクセス権を管理し、プロセス、文書、ガイダンス、および電子的に取得されたすべての情報に関する情報など、組織の知識の新しいソースを追加できるようにする役割を担います。組織の中で。
• ルーティング モジュールこのモジュールは、通信モジュールから適切な AI アプリケーションへの外部情報のルーティングを担当します。その役割は、ユーザーの意図を判断し、適切なアプリケーションを起動することです。アプリケーションが以前に開始されており、操作が完了していない場合は、再開して通信モジュールからデータを渡す必要があります。
• AI アプリケーション モジュールこのモジュールでは、プロセスの自動化または部分自動化など、特定のタスクの実行に重点を置いた特殊な AI アプリケーションを追加できます。ソリューションの例としては、Slack または Teams チャット サマリー アプリケーションが挙げられます。このようなアプリケーションには、ツール、メモリ、ナレッジ ベースの情報を活用して、相互にリンクされた 1 つ以上のプロンプトが含​​まれる場合があります。
• AI エージェント モジュールこのモジュールには、LLM モデルと自律的に通信し、割り当てられたタスクを自動または半自動で実行できる、より高度なアプリケーション バージョンが含まれている必要があります。
• 説明責任と透明性モジュール説明責任と透明性モジュールは、ユーザーと AI システムの間のすべてのやり取りを記録します。クエリ、応答、タイムスタンプ、作成者を追跡して、人間が生成したコンテンツと AI が生成したコンテンツを区別します。これらのログは、AI によって実行された自律的なアクションと、モデルとソフトウェア間のメッセージを可視化します。
• ユーザー モジュール 基本的なユーザー管理機能に加えて、このモジュールは、さまざまなモジュールからの統合システム全体にわたるユーザー アカウントのマッピングも維持する必要があります。
• 権限モジュールこのモジュールは、ユーザーの権限情報を保存し、リソースへのユーザー アクセスを制御して、ユーザーが適切なリソースとアプリケーションにのみアクセスできるようにする必要があります。

3. AI フレームワーク コンポーネント アーキテクチャ

AI フレームワーク アーキテクチャ内のさまざまなモジュール間の相互作用をよりわかりやすく示すために、コンポーネント図の概要を以下に示します:

この図は、フレームワークの主要コンポーネント間の関係を示しています。

• プロンプトと連鎖モジュール: プロンプトの構築AI モデル、およびチェーン呼び出しを通じて複数のプロンプトを連結して、より複雑なロジックを実装します。
• メモリ モジュール: メモリ抽象化によるメモリ管理。ナレッジ ベース モジュールは、ナレッジ ソースへのアクセスを提供します。
• ツール モジュール: AI アプリケーションとエージェントが使用できるツールを提供します。
• ルーティング モジュール: 適切な AI アプリケーションにクエリを送信します。アプリケーションはAIアプリケーションモジュールで管理されます。
• 通信モジュール: チャットなどの通信チャネルを処理します。

このコンポーネント アーキテクチャは、さまざまなモジュールがどのように連携して複雑な AI ソリューションの構築を可能にするかを示しています。モジュール設計により、新しいコンポーネントを追加することで機能を簡単に拡張できます。

4. モジュールの動的例

AI フレームワーク モジュール間の連携を説明するために、システム内の典型的な情報処理パスを分析してみましょう:

• ユーザーは、通信モジュールを介してチャット機能を使用してクエリを送信します。
• ルーティング モジュールはコンテンツを分析し、アプリケーション モジュールから適切な AI アプリケーションを決定します。
• アプリケーションは、会話コンテキストを復元するために必要なデータをストレージ モジュールから取得します。
• 次に、コマンド モジュールを使用して適切なコマンドを構築し、それらをモデル モジュールから AI モデルに渡します。
• 必要に応じて、オンライン情報の検索など、ツール モジュール内のツールを実行します。
• 最後に、通信モジュールを通じてユーザーに応答を返します。
• 重要な情報は、会話を続けるためにストレージ モジュールに保存されます。

この機能方法のおかげで、フレームワーク モジュールは相互に連携して、AI アプリケーションとエージェントが複雑なシナリオを実装できるようになります。

5. 概要

AI フレームワークは、最新の AI ベースのシステムを構築するための包括的なツールを提供する必要があります。柔軟なモジュール式アーキテクチャにより、機能の拡張や組織の既存のソフトウェアとの統合が容易になります。 AI フレームワークのおかげで、プログラマーは言語モデルを使用してさまざまな革新的なソリューションを迅速に設計および実装できるようになります。既製のモジュールを使用すると、ビジネス ロジックとアプリケーションの機能に集中できるはずです。これにより、AI フレームワークによって多くの組織のデジタル変革を大幅に加速できるようになります。

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