Eingehende Analyse: Schlüsselkomponenten und Funktionen im AI LLM-Framework

Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der High-Level-Architektur eines Frameworks für künstliche Intelligenz und analysiert seine internen Komponenten und ihre Funktionen im Gesamtsystem. Dieses KI-Framework soll die Kombination traditioneller Software mit großen Sprachmodellen (LLMs) erleichtern.

Der Hauptzweck besteht darin, Entwicklern eine Reihe von Tools zur Verfügung zu stellen, die ihnen helfen, künstliche Intelligenz reibungslos in bereits im Unternehmen verwendete Software zu integrieren. Diese innovative Strategie hat für uns eine Softwareplattform geschaffen, die viele KI-Anwendungen und intelligente Agenten gleichzeitig ausführen und so hochwertigere und komplexere Lösungen realisieren kann.

1. Anwendungsbeispiele des KI-Frameworks

Um ein tieferes Verständnis der Fähigkeiten dieses Frameworks zu erhalten, finden Sie hier einige Anwendungsbeispiele, die mit diesem Framework entwickelt werden können:

• AI Sales Assistant: Dies ist ein Automatische Tools zur Suche nach potenziellen Kunden, zur Analyse ihrer Geschäftsanforderungen und zur Ausarbeitung von Vorschlägen für Ihr Vertriebsteam. Ein solcher KI-Assistent wird effektive Wege finden, um mit Zielkunden in Kontakt zu treten und den ersten Schritt zum Verkauf zu eröffnen.
• AI Real Estate Research Assistant: Dieses Tool kann kontinuierlich neue Angebote auf dem Immobilienmarkt überwachen und qualifizierte Angebote anhand bestimmter Kriterien überprüfen. Darüber hinaus kann es Kommunikationsstrategien entwerfen, weitere Informationen über eine bestimmte Immobilie sammeln und Nutzer in allen Aspekten des Hauskaufs unterstützen.
• AI Zhihu Diskussionszusammenfassungs-AppDiese intelligente App sollte in der Lage sein, Diskussionen über Zhihu zu analysieren und Schlussfolgerungen, Aufgaben und nächste Schritte zu extrahieren, die unternommen werden müssen.

2. KI-Framework-Modul

Das KI-Framework sollte Entwicklern eine Reihe verschiedener Module zur Verfügung stellen, einschließlich Vertragsdefinitionen, Schnittstellen und Implementierungen gängiger Abstraktionen.

Diese Lösung sollte eine solide Grundlage sein, auf der Sie Ihre eigenen Lösungen aufbauen können, indem Sie bewährte Muster verwenden, Ihre eigenen Implementierungen einzelner Module hinzufügen oder von der Community vorbereitete Module verwenden.

• Das Hints and Chaining-Modul ist für die Erstellung von Hints verantwortlich, d. h. für Sprachmodelle geschriebene Programme, und Aufrufketten zu diesen Hinweisen, die nacheinander nacheinander ausgeführt werden. Dieses Modul soll es ermöglichen, verschiedene Techniken zu implementieren, die in Sprachmodellen (LM) und großen Sprachmodellen (LLM) verwendet werden. Es sollte auch in der Lage sein, Eingabeaufforderungen mit Modellen zu kombinieren und Eingabeaufforderungsgruppen zu erstellen, die eine einzelne Funktionalität über mehrere LLM-Modelle hinweg bereitstellen. Das
• Modellmodul ist für die Verarbeitung und Anbindung des LLM-Modells an die Software verantwortlich und stellt es anderen Teilen des Systems zur Verfügung. Das
• Kommunikationsmodul ist für die Handhabung und das Hinzufügen neuer Kommunikationskanäle mit Benutzern verantwortlich, sei es in Form von Chats in einem der Messaging-Programme oder in Form von APIs und Webhooks zur Integration mit anderen Systemen. Das
• Tools-Modul ist für die Bereitstellung von Funktionen zum Hinzufügen von Tools verantwortlich, die von KI-Anwendungen verwendet werden, z. B. die Möglichkeit, den Inhalt einer Website über einen Link zu lesen, eine PDF-Datei zu lesen, online nach Informationen zu suchen oder eine E-Mail zu senden.
• Das Speichermodul sollte für die Speicherverwaltung verantwortlich sein und das Hinzufügen zusätzlicher Speicherfunktionsimplementierungen für KI-Anwendungen ermöglichen, wobei der aktuelle Status, Daten und aktuell ausgeführte Aufgaben gespeichert werden.
• WissensbasismodulDieses Modul sollte für die Verwaltung von Zugriffsrechten verantwortlich sein und das Hinzufügen neuer Quellen für organisatorisches Wissen ermöglichen, wie z. B. Informationen über Prozesse, Dokumente, Anleitungen und alle elektronisch erfassten Informationen in der Organisation.
• Routing-ModulDieses Modul sollte für die Weiterleitung externer Informationen vom Kommunikationsmodul an die entsprechende KI-Anwendung verantwortlich sein. Seine Aufgabe besteht darin, die Absicht des Benutzers zu ermitteln und die richtige Anwendung zu starten. Wenn die Anwendung zuvor gestartet wurde und den Vorgang noch nicht abgeschlossen hat, sollte sie fortgesetzt werden und Daten vom Kommunikationsmodul weiterleiten.
• KI-AnwendungsmodulDieses Modul sollte das Hinzufügen spezialisierter KI-Anwendungen ermöglichen, die sich auf die Ausführung bestimmter Aufgaben konzentrieren, wie z. B. die Automatisierung oder Teilautomatisierung von Prozessen. Eine Beispiellösung könnte eine Slack- oder Teams-Chatzusammenfassungsanwendung sein. Eine solche Anwendung kann eine oder mehrere miteinander verknüpfte Eingabeaufforderungen umfassen, die Tools und Speicher nutzen und Informationen aus einer Wissensdatenbank nutzen.
• AI-Agent-ModulDieses Modul sollte fortgeschrittenere Versionen von Anwendungen enthalten, die autonom mit dem LLM-Modell kommunizieren und zugewiesene Aufgaben automatisch oder halbautomatisch ausführen können.
• Modul „Verantwortung und Transparenz“Das Modul „Verantwortung und Transparenz“ zeichnet alle Interaktionen zwischen Benutzern und KI-Systemen auf. Es verfolgt Abfragen, Antworten, Zeitstempel und Urheberschaft, um zwischen von Menschen generierten und von KI generierten Inhalten zu unterscheiden. Diese Protokolle bieten Einblick in autonome Aktionen der KI und Nachrichten zwischen dem Modell und der Software.
• BenutzermodulZusätzlich zu den grundlegenden Benutzerverwaltungsfunktionen sollte dieses Modul auch die Zuordnung von Benutzerkonten über integrierte Systeme aus verschiedenen Modulen hinweg verwalten.
• BerechtigungsmodulDieses Modul sollte Benutzerberechtigungsinformationen speichern und den Benutzerzugriff auf Ressourcen steuern, um sicherzustellen, dass sie nur auf geeignete Ressourcen und Anwendungen zugreifen können.

3. AI-Framework-Komponentenarchitektur

Um die Interaktion zwischen verschiedenen Modulen in der AI-Framework-Architektur besser zu veranschaulichen, finden Sie im Folgenden eine Übersicht über ein Komponentendiagramm:

Dieses Diagramm zeigt die Beziehung zwischen den Schlüsseln Komponenten des Frameworks Beziehungen:

• Eingabeaufforderungen und verkettete Module: Erstellen Sie Eingabeaufforderungen für KI-Modelle und verketten Sie mehrere Eingabeaufforderungen durch verkettete Aufrufe, um eine komplexere Logik zu erreichen.
• Speichermodul: Speicherverwaltung durch Speicherabstraktion. Das Wissensdatenbankmodul bietet Zugriff auf Wissensquellen.
• Tool-Modul: Stellt Tools bereit, die von KI-Anwendungen und -Agenten verwendet werden können.
• Routing-Modul: Direkte Abfragen an entsprechende KI-Anwendungen. Bewerbungen werden im KI-Bewerbungsmodul verwaltet.
• Kommunikationsmodul: Verwaltet Kommunikationskanäle wie Chat.

Diese Komponentenarchitektur zeigt, wie verschiedene Module zusammenarbeiten, um den Aufbau komplexer KI-Lösungen zu ermöglichen. Der modulare Aufbau ermöglicht eine einfache Erweiterung der Funktionalität durch Hinzufügen neuer Komponenten.

4. Moduldynamisches Beispiel

Um die Zusammenarbeit zwischen KI-Framework-Modulen zu veranschaulichen, analysieren wir einen typischen Informationsverarbeitungspfad im System:

• Benutzer sendet eine Anfrage über die Chat-Funktion über das Kommunikationsmodul.
• Das Routing-Modul analysiert den Inhalt und ermittelt aus dem Anwendungsmodul die passende KI-Anwendung.
• Die Anwendung ruft die erforderlichen Daten aus dem Speichermodul ab, um den Konversationskontext wiederherzustellen.
• Als nächstes erstellt es mithilfe des Befehlsmoduls die entsprechenden Befehle und übergibt sie vom Modellmodul an das KI-Modell.
• Bei Bedarf werden die Tools im Tools-Modul ausgeführt, z. B. die Online-Suche nach Informationen.
• Schließlich gibt es über das Kommunikationsmodul eine Antwort an den Benutzer zurück.
• Wichtige Informationen werden im Speichermodul gespeichert, um das Gespräch fortzusetzen.

Dank dieser Funktionsweise sollen Framework-Module in der Lage sein, miteinander zusammenzuarbeiten, um KI-Anwendungen und Agenten die Umsetzung komplexer Szenarien zu ermöglichen.

5. Zusammenfassung

Das KI-Framework sollte umfassende Werkzeuge für den Aufbau moderner KI-basierter Systeme bereitstellen. Seine flexible, modulare Architektur sollte eine einfache Erweiterung der Funktionalität und Integration in die vorhandene Software eines Unternehmens ermöglichen. Dank KI-Frameworks sollen Programmierer in der Lage sein, mithilfe von Sprachmodellen schnell eine Vielzahl innovativer Lösungen zu entwerfen und umzusetzen. Mit vorgefertigten Modulen sollen sie sich auf Geschäftslogik und Anwendungsfunktionalität konzentrieren können. Dadurch ist es möglich, dass KI-Frameworks die digitale Transformation vieler Organisationen deutlich beschleunigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEingehende Analyse: Schlüsselkomponenten und Funktionen im AI LLM-Framework. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!