심층 분석: AI LLM 프레임워크의 주요 구성 요소 및 기능

이 기사에서는 인공 지능 프레임워크의 상위 수준 아키텍처를 심층적으로 살펴보고 내부 구성 요소와 전체 시스템에서의 기능을 분석합니다. 이 AI 프레임워크는 기존 소프트웨어와 LLM(대규모 언어 모델)을 더 쉽게 결합하는 것을 목표로 합니다.

핵심 목적은 개발자에게 회사에서 이미 사용 중인 소프트웨어에 인공지능을 원활하게 통합할 수 있는 도구 세트를 제공하는 것입니다. 이 혁신적인 전략은 많은 AI 애플리케이션과 지능형 에이전트를 동시에 실행할 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 만들어 보다 고급스럽고 복잡한 솔루션을 실현합니다.

1. AI 프레임워크의 적용 예

이 프레임워크의 기능을 더 깊이 이해하기 위해 이 프레임워크를 사용하여 개발할 수 있는 몇 가지 적용 예는 다음과 같습니다.

• AI Sales Assistant: 이것은 잠재 고객을 검색하고 비즈니스 요구 사항을 분석하며 영업 팀을 위한 제안 초안을 작성하는 자동 도구입니다. 이러한 AI 비서는 대상 고객과의 효과적인 접촉을 구축하고 판매의 첫 단계를 열 수 있는 효과적인 방법을 찾을 것입니다.
• AI 부동산 조사 보조: 이 도구는 부동산 시장의 새로운 매물을 지속적으로 모니터링하고 지정된 기준에 따라 적격 매물을 선별할 수 있습니다. 또한 커뮤니케이션 전략을 설계하고 특정 부동산에 대한 추가 정보를 수집하며 주택 구입의 모든 측면에서 사용자에게 지원을 제공할 수 있습니다.
• AI Zhihu 토론 요약 앱이 스마트 앱은 Zhihu에 대한 토론을 분석하고 결론, 작업 및 취해야 할 다음 단계를 추출할 수 있어야 합니다.

2. AI 프레임워크 모듈

AI 프레임워크는 개발자에게 계약 정의, 인터페이스 및 공통 추상화 구현을 포함한 다양한 모듈 세트를 제공해야 합니다.

이 솔루션은 검증된 패턴을 사용하거나, 개별 모듈의 자체 구현을 추가하거나, 커뮤니티에서 준비한 모듈을 사용하여 자체 솔루션을 구축할 수 있는 견고한 기반이 되어야 합니다.

• 힌트 및 연결 모듈은 힌트, 즉 언어 모델용으로 작성된 프로그램과 이러한 힌트에 대한 호출 체인을 순차적으로 실행하는 역할을 담당합니다. 이 모듈을 사용하면 LM(언어 모델) 및 LLM(대형 언어 모델)에 사용되는 다양한 기술을 구현할 수 있습니다. 또한 프롬프트를 모델과 결합하고 여러 LLM 모델에 걸쳐 단일 기능을 제공하는 프롬프트 그룹을 생성할 수 있어야 합니다.
• 모델 모듈은 LLM 모델을 처리하고 소프트웨어에 연결하여 시스템의 다른 부분에서 사용할 수 있도록 하는 역할을 합니다.
• 커뮤니케이션 모듈은 메시징 프로그램 중 하나의 채팅 형식이든 다른 시스템과의 통합을 위한 API 및 웹후크 형식이든 사용자와의 새로운 통신 채널을 처리하고 추가하는 일을 담당합니다.
• Tools 모듈은 링크에서 웹사이트 콘텐츠 읽기, PDF 파일 읽기, 온라인 정보 검색, 이메일 보내기 등 AI 애플리케이션에서 사용하는 도구를 추가하는 기능을 제공하는 역할을 담당합니다.
• 메모리 모듈은 메모리 관리를 담당해야 하며 AI 애플리케이션을 위한 추가 메모리 기능 구현을 추가하고 현재 상태, 데이터 및 현재 실행 중인 작업을 저장하도록 허용해야 합니다.
• 지식 기반 모듈이 모듈은 액세스 권한을 관리하고 프로세스, 문서, 지침 및 조직에서 전자적으로 캡처된 모든 정보에 대한 정보와 같은 조직 지식의 새로운 소스를 추가할 수 있도록 해야 합니다.
• 라우팅 모듈이 모듈은 통신 모듈에서 적절한 AI 애플리케이션으로 외부 정보를 라우팅하는 역할을 담당해야 합니다. 그 역할은 사용자의 의도를 파악하고 올바른 애플리케이션을 시작하는 것입니다. 애플리케이션이 이전에 시작되었지만 작업이 완료되지 않은 경우 재개되고 통신 모듈에서 데이터를 전달해야 합니다.
• AI 애플리케이션 모듈이 모듈을 사용하면 프로세스 자동화 또는 부분 자동화와 같은 특정 작업 수행에 초점을 맞춘 특수 AI 애플리케이션을 추가할 수 있습니다. 예제 솔루션은 Slack 또는 Teams 채팅 요약 애플리케이션일 수 있습니다. 이러한 애플리케이션에는 도구, 메모리를 사용하고 지식 기반의 정보를 활용하여 함께 연결된 하나 이상의 프롬프트가 포함될 수 있습니다.
• AI 에이전트 모듈이 모듈에는 LLM 모델과 자율적으로 대화하고 할당된 작업을 자동 또는 반자동으로 수행할 수 있는 고급 버전의 애플리케이션이 포함되어야 합니다.
• 책임 및 투명성 모듈책임 및 투명성 모듈은 사용자와 AI 시스템 간의 모든 상호 작용을 기록합니다. 쿼리, 응답, 타임스탬프, 저작자를 추적하여 인간이 생성한 콘텐츠와 AI가 생성한 콘텐츠를 구별합니다. 이러한 로그는 AI가 수행하는 자율적 작업과 모델과 소프트웨어 간의 메시지에 대한 가시성을 제공합니다.
• 사용자 모듈기본 사용자 관리 기능 외에도 이 모듈은 다른 모듈의 통합 시스템 전반에 걸쳐 사용자 계정 매핑을 유지해야 합니다.
• 권한 모듈 이 모듈은 사용자 권한 정보를 저장하고 리소스에 대한 사용자 액세스를 제어하여 적절한 리소스 및 애플리케이션에만 액세스할 수 있도록 해야 합니다.

3. AI 프레임워크 구성 요소 아키텍처

AI 프레임워크 아키텍처에서 서로 다른 모듈 간의 상호 작용을 더 잘 보여주기 위해 다음은 구성 요소 다이어그램의 개요입니다.

이 다이어그램은 프레임워크 관계의 주요 구성 요소:

• 프롬프트 및 연결된 모듈: AI 모델에 대한 프롬프트를 구축하고 연결된 호출을 통해 여러 프롬프트를 연결하여 더 복잡한 논리를 구현합니다.
• 메모리 모듈: 메모리 추상화를 통한 메모리 관리. 지식 기반 모듈은 지식 소스에 대한 액세스를 제공합니다.
• 도구 모듈: AI 애플리케이션 및 에이전트에서 사용할 수 있는 도구를 제공합니다.
• 라우팅 모듈: 적절한 AI 애플리케이션에 직접 쿼리합니다. 애플리케이션은 AI 애플리케이션 모듈에서 관리됩니다.
• 커뮤니케이션 모듈: 채팅과 같은 커뮤니케이션 채널을 처리합니다.

이 구성 요소 아키텍처는 다양한 모듈이 어떻게 함께 작동하여 복잡한 AI 솔루션을 구축할 수 있는지 보여줍니다. 모듈식 설계를 통해 새로운 구성 요소를 추가하여 기능을 쉽게 확장할 수 있습니다.

4. 모듈 동적 예

AI 프레임워크 모듈 간의 협업을 설명하기 위해 시스템의 일반적인 정보 처리 경로를 분석해 보겠습니다.

• 사용자는 통신 모듈을 통해 채팅 기능을 사용하여 쿼리를 보냅니다.
• 라우팅 모듈은 콘텐츠를 분석하고 애플리케이션 모듈에서 적절한 AI 애플리케이션을 결정합니다.
• 애플리케이션은 대화 컨텍스트를 복원하기 위해 저장 모듈에서 필요한 데이터를 검색합니다.
• 다음으로 Command 모듈을 사용하여 적절한 명령을 빌드하고 이를 Model 모듈에서 AI 모델에 전달합니다.
• 필요한 경우 온라인 정보 검색 등 도구 모듈의 도구를 실행합니다.
• 마지막으로 통신 모듈을 통해 사용자에게 응답을 반환합니다.
• 대화를 이어갈 수 있도록 중요한 정보는 저장 모듈에 저장됩니다.

이러한 작업 방식 덕분에 프레임워크 모듈은 AI 애플리케이션과 에이전트가 복잡한 시나리오를 구현할 수 있도록 서로 협력할 수 있어야 합니다.

5. 요약

AI 프레임워크는 최신 AI 기반 시스템을 구축하기 위한 포괄적인 도구를 제공해야 합니다. 유연한 모듈식 아키텍처를 통해 기능을 쉽게 확장하고 조직의 기존 소프트웨어와 통합할 수 있어야 합니다. AI 프레임워크 덕분에 프로그래머는 언어 모델을 사용하여 다양한 혁신적인 솔루션을 신속하게 설계하고 구현할 수 있어야 합니다. 기성 모듈을 사용하면 비즈니스 로직과 애플리케이션 기능에 집중할 수 있어야 합니다. 이를 통해 AI 프레임워크는 많은 조직의 디지털 혁신을 크게 가속화할 수 있습니다.

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