Analyse approfondie : composants et fonctions clés du cadre AI LLM

Cet article explore en profondeur l'architecture de haut niveau d'un cadre d'intelligence artificielle, en analysant ses composants internes et leurs fonctions dans l'ensemble du système. Ce framework d'IA vise à faciliter la combinaison de logiciels traditionnels avec de grands modèles de langage (LLM).

L'objectif principal est de fournir aux développeurs un ensemble d'outils pour les aider à intégrer en douceur l'intelligence artificielle dans les logiciels déjà utilisés dans l'entreprise. Cette stratégie innovante a créé pour nous une plate-forme logicielle capable d'exécuter de nombreuses applications d'IA et d'agents intelligents en même temps, réalisant ainsi des solutions plus haut de gamme et plus complexes.

1. Exemples d'application du framework AI

Afin d'avoir une compréhension plus approfondie des capacités de ce framework, voici quelques exemples d'applications qui peuvent être développées à l'aide de ce framework :

• AI Sales Assistant : Il s'agit d'un Des outils automatiques pour rechercher des clients potentiels, analyser leurs besoins commerciaux et rédiger des propositions pour votre équipe commerciale. Un tel assistant IA trouvera des moyens efficaces d'établir le contact avec les clients cibles et d'ouvrir la première étape des ventes.
• AI Real Estate Research Assistant : cet outil peut surveiller en permanence les nouvelles annonces sur le marché immobilier et filtrer les annonces qualifiées en fonction de critères spécifiés. De plus, il peut concevoir des stratégies de communication, collecter plus d'informations sur une propriété donnée et fournir une assistance aux utilisateurs dans tous les aspects de l'achat d'une maison.
• Application de résumé de discussion AI ZhihuCette application intelligente devrait être capable d'analyser les discussions sur Zhihu et d'en extraire les conclusions, les tâches et les prochaines étapes à suivre.

2. Module de framework AI

Le framework AI devrait fournir aux développeurs un ensemble de modules différents, y compris des définitions de contrats, des interfaces et des implémentations d'abstractions communes.

Cette solution doit constituer une base solide sur laquelle vous pouvez construire vos propres solutions, en utilisant des modèles éprouvés, en ajoutant vos propres implémentations de modules individuels ou en utilisant des modules préparés par la communauté.

• Le module Hints and Chaining est responsable de la construction des astuces, c'est-à-dire des programmes écrits pour des modèles de langage, et des chaînes d'appels à ces astuces, qui sont exécutées les unes après les autres dans l'ordre. Ce module doit permettre de mettre en œuvre diverses techniques utilisées dans les Modèles de Langage (LM) et les Grands Modèles de Langage (LLM). Il doit également être capable de combiner des invites avec des modèles et de créer des groupes d'invites qui fournissent une fonctionnalité unique sur plusieurs modèles LLM. Le
• Module Modèle est responsable du traitement et de la connexion du modèle LLM au logiciel, le rendant disponible pour d'autres parties du système. Le
• Module de communication est chargé de gérer et d'ajouter de nouveaux canaux de communication avec les utilisateurs, que ce soit sous forme de chats dans l'un des programmes de messagerie, ou sous forme d'API et de webhooks pour l'intégration avec d'autres systèmes. Le
• Module Outils est chargé de fournir des fonctionnalités permettant d'ajouter des outils utilisés par les applications d'IA, comme la possibilité de lire le contenu d'un site Web à partir d'un lien, de lire un fichier PDF, de rechercher des informations en ligne ou d'envoyer un e-mail.
• Le module de mémoire devrait être responsable de la gestion de la mémoire et permettre d'ajouter des implémentations de fonctions de mémoire supplémentaires pour les applications d'IA, stockant l'état actuel, les données et les tâches en cours d'exécution.
• Module de base de connaissancesCe module devrait être responsable de la gestion des droits d'accès et permettre d'ajouter de nouvelles sources de connaissances organisationnelles, telles que des informations sur les processus, les documents, les orientations et toutes les informations capturées électroniquement dans l'organisation.
• Module de routageCe module devrait être responsable du routage des informations externes du module de communication vers l'application d'IA appropriée. Son rôle est de déterminer l'intention de l'utilisateur et de lancer la bonne application. Si l'application a été démarrée précédemment et n'a pas terminé l'opération, elle doit reprendre et transmettre les données du module de communication.
• Module d'application IACe module devrait permettre d'ajouter des applications d'IA spécialisées axées sur l'exécution de tâches spécifiques, telles que l'automatisation ou l'automatisation partielle de processus. Un exemple de solution pourrait être une application de résumé de discussion Slack ou Teams. Une telle application peut inclure une ou plusieurs invites liées entre elles, utilisant des outils, de la mémoire et exploitant les informations d'une base de connaissances.
• Module Agent AICe module devrait contenir des versions plus avancées d'applications capables de communiquer de manière autonome avec le modèle LLM et d'effectuer les tâches assignées automatiquement ou semi-automatiquement.
• Module de responsabilité et de transparenceLe module de responsabilité et de transparence enregistre toutes les interactions entre les utilisateurs et les systèmes d'IA. Il suit les requêtes, les réponses, les horodatages et la paternité pour différencier le contenu généré par l'homme et celui généré par l'IA. Ces journaux offrent une visibilité sur les actions autonomes entreprises par l'IA et les messages entre le modèle et le logiciel.
• Module utilisateurOutre la fonctionnalité de gestion des utilisateurs de base, ce module doit également maintenir le mappage des comptes utilisateur sur les systèmes intégrés de différents modules.
• Module d'autorisationsCe module doit stocker les informations d'autorisation des utilisateurs et contrôler l'accès des utilisateurs aux ressources, en garantissant qu'ils ne peuvent accéder qu'aux ressources et applications appropriées.

3. Architecture des composants du framework AI

Pour mieux démontrer l'interaction entre les différents modules de l'architecture du framework AI, voici un aperçu d'un diagramme de composants :

Ce diagramme montre la relation entre la clé composants du cadre Relations :

• Invites et modules chaînés : créez des invites pour les modèles d'IA et concaténez plusieurs invites via des appels enchaînés pour obtenir une logique plus complexe.
• Module mémoire : Gestion de la mémoire par abstraction de la mémoire. Le module de base de connaissances donne accès aux sources de connaissances.
• Module Outils : Fournit des outils qui peuvent être utilisés par les applications et les agents d'IA.
• Module de routage : requêtes directes vers les applications d'IA appropriées. Les applications sont gérées dans le module d'application AI.
• Module de communication : gère les canaux de communication comme le chat.

Cette architecture de composants montre comment différents modules fonctionnent ensemble pour permettre de créer des solutions d'IA complexes. La conception modulaire permet d'étendre facilement les fonctionnalités en ajoutant de nouveaux composants.

4. Exemple dynamique de module

Afin d'illustrer la collaboration entre les modules du framework d'IA, analysons un chemin typique de traitement de l'information dans le système :

• L'utilisateur envoie une requête en utilisant la fonction de chat via le module de communication.
• Le module de routage analyse le contenu et détermine l'application IA appropriée à partir du module d'application.
• L'application récupère les données nécessaires depuis le module de stockage pour restaurer le contexte de conversation.
• Ensuite, il utilise le module Commande pour créer les commandes appropriées et les transmet au modèle IA à partir du module Modèle.
• Si nécessaire, il exécutera les outils du module Outils, comme la recherche d'informations en ligne.
• Enfin, il renvoie une réponse à l'utilisateur via le module de communication.
• Les informations importantes seront stockées dans le module de stockage pour poursuivre la conversation.

Grâce à ce mode de fonctionnement, les modules du framework devraient pouvoir collaborer entre eux pour permettre aux applications et agents d'IA de mettre en œuvre des scénarios complexes.

5. Résumé

Le framework d'IA devrait fournir des outils complets pour créer des systèmes modernes basés sur l'IA. Son architecture flexible et modulaire devrait permettre une extension facile des fonctionnalités et une intégration avec les logiciels existants d'une organisation. Grâce aux frameworks d'IA, les programmeurs devraient être capables de concevoir et de mettre en œuvre rapidement une variété de solutions innovantes à l'aide de modèles de langage. Avec des modules prêts à l'emploi, ils devraient pouvoir se concentrer sur la logique métier et les fonctionnalités des applications. Cela permet aux frameworks d’IA d’accélérer considérablement la transformation numérique de nombreuses organisations.

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