Analisis mendalam: komponen dan fungsi utama dalam rangka kerja AI LLM

Artikel ini meneroka secara mendalam seni bina peringkat tinggi rangka kerja kecerdasan buatan, menganalisis komponen dalamannya dan fungsinya dalam keseluruhan sistem. Rangka kerja AI ini bertujuan untuk memudahkan untuk menggabungkan perisian tradisional dengan model bahasa besar (LLM).

Tujuan teras adalah untuk menyediakan pembangun satu set alat untuk membantu mereka menyepadukan kecerdasan buatan dengan lancar ke dalam perisian yang telah digunakan dalam syarikat. Strategi inovatif ini telah mencipta platform perisian untuk kami yang boleh menjalankan banyak aplikasi AI dan ejen pintar pada masa yang sama, dengan itu merealisasikan penyelesaian yang lebih canggih dan kompleks.

1. Contoh aplikasi rangka kerja AI

Untuk memahami dengan lebih mendalam tentang keupayaan rangka kerja ini, berikut adalah beberapa contoh aplikasi yang boleh dibangunkan menggunakan rangka kerja ini:

• Pembantu Jualan AI: Ini adalah Alat automatik untuk mencari bakal pelanggan, menganalisis keperluan perniagaan mereka dan merangka cadangan untuk pasukan jualan anda. Pembantu AI sedemikian akan mencari cara yang berkesan untuk menjalin hubungan dengan pelanggan sasaran dan membuka langkah pertama jualan.
• AI Pembantu Penyelidik Hartanah: Alat ini boleh terus memantau penyenaraian baharu dalam pasaran hartanah dan menapis penyenaraian yang layak berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Selain itu, ia boleh merangka strategi komunikasi, mengumpul lebih banyak maklumat tentang hartanah tertentu, dan memberikan bantuan kepada pengguna dalam semua aspek pembelian rumah.
• Apl Ringkasan Perbincangan AI ZhihuApl pintar ini seharusnya dapat menganalisis perbincangan tentang Zhihu dan mengeluarkan kesimpulan, tugasan dan langkah seterusnya yang perlu diambil.

2. Modul rangka kerja AI

Rangka kerja AI harus menyediakan satu set modul berbeza kepada pembangun, termasuk definisi kontrak, antara muka dan pelaksanaan abstraksi biasa.

Penyelesaian ini harus menjadi asas yang kukuh di mana anda boleh membina penyelesaian anda sendiri, menggunakan corak yang terbukti, menambah pelaksanaan modul individu anda sendiri atau menggunakan modul yang disediakan komuniti.

• Modul Petunjuk dan Rantaian bertanggungjawab untuk membina pembayang, iaitu program yang ditulis untuk model bahasa, dan rangkaian panggilan ke pembayang ini, yang dilaksanakan satu demi satu mengikut urutan. Modul ini harus memungkinkan untuk melaksanakan pelbagai teknik yang digunakan dalam Model Bahasa (LM) dan Model Bahasa Besar (LLM). Ia juga harus dapat menggabungkan gesaan dengan model dan mencipta kumpulan gesaan yang menyediakan satu fungsi merentas berbilang model LLM.
• Modul model bertanggungjawab untuk memproses dan menyambungkan model LLM kepada perisian, menjadikannya tersedia untuk bahagian lain sistem.
• Modul komunikasi bertanggungjawab untuk mengendalikan dan menambah saluran komunikasi baharu dengan pengguna, sama ada dalam bentuk sembang dalam salah satu program pemesejan atau dalam bentuk API dan webhook untuk penyepaduan dengan sistem lain. Modul
• Tools bertanggungjawab menyediakan kefungsian untuk menambah alatan yang digunakan oleh aplikasi AI, seperti keupayaan untuk membaca kandungan tapak web daripada pautan, membaca fail PDF, mencari maklumat dalam talian atau menghantar e-mel.
• Modul memori harus bertanggungjawab untuk pengurusan memori dan membenarkan untuk menambah pelaksanaan fungsi memori tambahan untuk aplikasi AI, menyimpan keadaan semasa, data dan tugas yang sedang dilaksanakan.
• Modul Pangkalan PengetahuanModul ini harus bertanggungjawab mengurus hak akses dan membenarkan penambahan sumber baharu pengetahuan organisasi, seperti maklumat tentang proses, dokumen, panduan dan semua maklumat yang ditangkap secara elektronik dalam organisasi.
• Modul PenghalaanModul ini harus bertanggungjawab untuk mengalihkan maklumat luaran daripada modul komunikasi ke aplikasi AI yang sesuai. Peranannya adalah untuk menentukan niat pengguna dan melancarkan aplikasi yang betul. Jika aplikasi telah dimulakan sebelum ini dan belum menyelesaikan operasi, ia harus menyambung semula dan menghantar data daripada modul komunikasi.
• Modul Aplikasi AIModul ini sepatutnya membenarkan penambahan aplikasi AI khusus yang memfokuskan pada melaksanakan tugas tertentu, seperti mengautomasikan atau sebahagian proses mengautomasikan. Penyelesaian contoh mungkin ialah aplikasi ringkasan sembang Slack atau Teams. Aplikasi sedemikian mungkin termasuk satu atau lebih gesaan yang dipautkan bersama, menggunakan alatan, memori dan memanfaatkan maklumat daripada pangkalan pengetahuan.
• Modul Ejen AIModul ini harus mengandungi versi aplikasi yang lebih maju yang boleh bercakap secara autonomi kepada model LLM dan melaksanakan tugas yang diberikan secara automatik atau separa automatik.
• Modul Akauntabiliti dan KetelusanModul Akauntabiliti dan Ketelusan merekodkan semua interaksi antara pengguna dan sistem AI. Ia menjejaki pertanyaan, respons, cap masa dan kepengarangan untuk membezakan antara kandungan yang dijana manusia dan yang dijana AI. Log ini memberikan keterlihatan ke dalam tindakan autonomi yang diambil oleh AI dan mesej antara model dan perisian.
• Modul PenggunaSelain kefungsian pengurusan pengguna asas, modul ini juga harus mengekalkan pemetaan akaun pengguna merentas sistem bersepadu daripada modul yang berbeza.
• Modul KebenaranModul ini harus menyimpan maklumat kebenaran pengguna dan mengawal akses pengguna kepada sumber, memastikan mereka hanya boleh mengakses sumber dan aplikasi yang sesuai.

3. Seni bina komponen rangka kerja AI

Untuk menunjukkan interaksi antara modul berbeza dalam seni bina rangka kerja AI, berikut ialah gambaran keseluruhan gambar rajah komponen:

Rajah ini menunjukkan hubungan antara kunci komponen rangka kerja Perhubungan:

• Gesaan dan Modul Berantai: Bina gesaan untuk model AI dan gabungkan berbilang gesaan melalui panggilan berantai untuk mencapai logik yang lebih kompleks.
• Modul memori: Pengurusan memori melalui pengabstrakan memori. Modul asas pengetahuan menyediakan akses kepada sumber pengetahuan.
• Modul alat: Menyediakan alatan yang boleh digunakan oleh aplikasi dan ejen AI.
• Modul Penghalaan: Pertanyaan terus ke aplikasi AI yang sesuai. Aplikasi diuruskan dalam modul aplikasi AI.
• Modul Komunikasi: Mengendalikan saluran komunikasi seperti sembang.

Seni bina komponen ini menunjukkan cara modul berbeza berfungsi bersama-sama untuk memungkinkan untuk membina penyelesaian AI yang kompleks. Reka bentuk modular membolehkan fungsi diperkembangkan dengan mudah dengan menambah komponen baharu.

4. Contoh dinamik modul

Untuk menggambarkan kerjasama antara modul rangka kerja AI, mari analisa laluan pemprosesan maklumat biasa dalam sistem:

• Pengguna menghantar pertanyaan menggunakan fungsi sembang melalui modul komunikasi.
• Modul penghalaan menganalisis kandungan dan menentukan aplikasi AI yang sesuai daripada modul aplikasi.
• Aplikasi mendapatkan semula data yang diperlukan daripada modul storan untuk memulihkan konteks perbualan.
• Seterusnya, ia menggunakan modul Perintah untuk membina arahan yang sesuai dan menghantarnya kepada model AI dari modul Model.
• Jika perlu, ia akan melaksanakan alatan dalam modul Alat, seperti mencari maklumat dalam talian.
• Akhir sekali, ia mengembalikan respons kepada pengguna melalui modul komunikasi.
• Maklumat penting akan disimpan dalam modul storan untuk meneruskan perbualan.

Terima kasih kepada cara kerja ini, modul rangka kerja seharusnya dapat bekerjasama antara satu sama lain untuk membolehkan aplikasi dan ejen AI melaksanakan senario yang kompleks.

5. Ringkasan

Rangka kerja AI harus menyediakan alat yang komprehensif untuk membina sistem berasaskan AI moden. Seni bina modular yang fleksibel seharusnya membolehkan pengembangan fungsi dan penyepaduan dengan mudah dengan perisian sedia ada organisasi. Terima kasih kepada rangka kerja AI, pengaturcara seharusnya dapat mereka bentuk dan melaksanakan pelbagai penyelesaian inovatif dengan cepat menggunakan model bahasa. Dengan modul siap sedia, mereka seharusnya dapat menumpukan pada logik perniagaan dan fungsi aplikasi. Ini membolehkan rangka kerja AI mempercepatkan transformasi digital banyak organisasi dengan ketara.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam: komponen dan fungsi utama dalam rangka kerja AI LLM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!