深入解析：AI LLM框架中的關鍵元件與其功能

本文深入探討了一個人工智慧框架的高層次架構，對其內部各組件及其在整體系統中的功能進行了剖析。這個AI框架旨在讓傳統軟體與大型語言模型（LLMs）的結合變得更為簡單。

其核心目的是為開發者提供一套工具，幫助他們能夠將人工智慧順利地整合到已經在公司中使用的軟體中。這種創新策略為我們創造了一個能同時運作眾多AI應用和智慧代理的軟體平台，進而實現更高階、更複雜的解決方案。

1、AI框架的應用範例

為更深入地理解這一框架的能力，以下列舉了一些能夠利用這個框架開發出來的應用實例：

• #AI銷售助理：這是一個能夠自動搜尋潛在客戶，分析其商業需求，並為銷售團隊起草提案的工具。這樣的AI助理會尋找與目標客戶建立聯繫、打開銷售第一步的有效方法。
• AI房產研究助理：這個工具可以持續監測房地產市場的新房源，並依照指定的標準篩選符合資格的房源。除此之外，它還可以設計溝通策略，收集關於某一房源的更多信息，並在購房的各個環節中為用戶提供幫助。
• AI 知乎討論摘要應用程式這款智慧應用程式應能分析 知乎## 上的討論，提取結論、任務以及需要採取的下一步。

2、AI框架模組

AI框架應為開發者提供一套不同的模組，包括合約定義、介面以及通用抽象的實作。

這個解決方案應是一個穩健的基礎，您可以在其基礎上建立自己的解決方案，使用經過驗證的模式，增加您自己的單一模組的實現，或使用社群準備的模組。

• 提示和鍊式模組負責建構提示，即為語言模型編寫的程序，以及呼叫這些提示的鏈，它們會依序一個接一個地執行。此模組應使實施語言模型（LM）和大型語言模型（LLM）中使用的各種技術成為可能。它還應能夠將提示與模型結合，並建立提供跨多個LLM模型的單一功能的提示組。
• 模型模組負責處理和連接 LLM 模型到軟體，使其對系統的其他部分可用。
• 通訊模組負責處理並增加與使用者的新通訊管道，無論是以其中一個訊息傳遞程式中進行的聊天的形式，還是以供與其他系統整合的API 和webhook (網鉤) 的形式。
• 工具模組負責提供功能，以添加由AI應用程式使用的工具，例如從連結中讀取網站的內容、讀取PDF檔案、線上搜尋資訊或發送電子郵件的能力。
• 記憶體模組應負責記憶體管理，並允許為AI應用程式添加額外的記憶體功能實現，儲存當前狀態、資料和目前正在執行的任務。
• 知識庫模組此模組應負責管理存取權限，並允許新增新的組織知識來源，例如關於流程、文件、指導、以及組織中電子捕獲的所有資訊。
• 路由模組該模組應負責將來自通訊模組的外部資訊路由到適當的AI應用程式。它的角色是確定用戶的意圖並啟動正確的應用程式。如果該應用程式之前已經啟動並且尚未完成操作，它應恢復並從通訊模組傳遞資料。
• AI應用模組該模組應允許添加專門的AI應用，這些應用程式集中於執行特定任務，例如自動化或部分自動化流程。一個範例解決方案可能是Slack或Teams聊天摘要應用程式。這樣的應用可能包括一個或多個連結在一起的提示，使用工具、內存，並利用知識庫中的資訊。
• AI代理模組該模組應包含更進階的應用版本，這些應用程式能夠與LLM模型自主對話，自動或半自動地執行分配的任務。
• 問責與透明度模組問責與透明度模組記錄使用者與AI系統之間的所有互動。它追蹤查詢、回應、時間戳和作者身份，以區分由人類生成和AI產生的內容。這些日誌為AI採取的自主行動以及模型和軟體之間的訊息提供了可見性。
• 使用者模組除基本的使用者管理功能外，該模組還應維護跨來自不同模組的整合系統的使用者帳戶對應。
• 權限模組該模組應儲存使用者權限資訊並控制使用者存取資源，確保他們只能存取適當的資源和應用程式。

3、AI框架元件架構

為了更好地展示AI框架架構中不同模組之間的互動方式，以下是一個元件圖的概述：

此圖展示了框架關鍵元件之間的關係：

• #提示與鍊式模組：為AI模型建立提示，並透過鍊式呼叫串聯多個提示，以實現更複雜的邏輯。
• 記憶體模組：透過記憶體抽象進行記憶體管理。知識庫模組則提供對知識來源的存取。
• 工具模組：提供AI應用程式和代理程式可使用的工具。
• 路由模組：將查詢定向到適當的AI應用程式。應用程式則在AI應用模組中管理。
• 通訊模組：處理像聊天這樣的通訊管道。

這種元件架構展示了不同模組如何協同工作，使得建立複雜的AI解決方案成為可能。模組化的設計允許透過添加新組件來輕鬆擴展功能。

4、模組動態範例

為了闡述AI框架模組之間的協作，我們來分析系統中一個典型的資訊處理路徑：

• 使用者透過通訊模組使用聊天功能發送一個查詢。
• 路由模組分析內容，並從應用模組中確定合適的AI應用。
• 該應用程式從儲存模組中取得必要的資料以恢復對話上下文。
• 接著，它使用命令模組建立合適的命令，並將它們傳遞給來自模型模組的AI模型。
• 如有需要，它會執行工具模組中的工具，例如線上搜尋資訊。
• 最後，它透過通訊模組向使用者傳回回應。
• 重要的資訊會被儲存在儲存模組中，以繼續對話。

多虧了這種運作方式，框架模組應該能與彼此合作，使AI應用和代理實現複雜場景。

5、總結

AI框架應該為建構現代基於AI的系統提供全面的工具。其靈活、模組化的架構應該允許輕鬆擴展功能並與組織現有的軟體整合。多虧了AI框架，程式設計師應該能夠迅速地設計和實施使用語言模型的各種創新解決方案。擁有現成的模組，他們應該能夠專注於業務邏輯和應用功能。這使得AI框架有可能顯著加速許多組織的數位轉型。

以上是深入解析：AI LLM框架中的關鍵元件與其功能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！