- LLM vereinfachen die Entwicklung von KI-Agenten durch die Verwaltung von Speicher, Entscheidungsfindung und Tool-Integrationen und ersparen Entwicklern das Schreiben von komplexem Code von Grund auf.
- Die Frameworks haben unterschiedliche Schwerpunkte, so dass die Wahl des richtigen Frameworks von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und Ihren technischen Anforderungen abhängt.
- LLM ermöglichen es KI-Agenten, sich mit externen Systemen und Wissensdatenbanken zu verbinden und so Aufgaben zu automatisieren, Informationen abzurufen und kontextabhängige Antworten zu generieren.
- Die Zukunft der LLM liegt in der Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten, die zusammenarbeiten und komplexe Aufgaben über verschiedene Geschäftsfunktionen hinweg rationalisieren.
Große SprachmodelleLLMs) haben KI-Agenten intelligenter gemacht, aber die Verwaltung ihrer Logik, Workflows und Integrationen ist eine Herausforderung. Hier kommen LLM ins Spiel: Sie bieten die Struktur für die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von KI-gestützter Automatisierung.
Verschiedene Frameworks lösen unterschiedliche Probleme: Einige vereinfachen die Automatisierung von Arbeitsabläufen, andere konzentrieren sich auf die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, und wieder andere geben Entwicklern die volle Kontrolle über die Agentenlogik.
Dieser Leitfaden kategorisiert LLM auf der Grundlage ihrer Funktionen und Anwendungsfälle und hilft Ihnen, die beste Lösung für Ihre Anforderungen zu finden.
Was sind LLM ?
Ein LLM fungiert als hub, das Speicher, Entscheidungsfindung und Tool-Integration verwaltet, wodurch die Notwendigkeit einer umfangreichen manuellen Programmierung entfällt.
Diese Frameworks bieten Plug-and-Play-Module für Speicher, Tool-Integrationen und Workflow-Automatisierung - und minimieren so den Bedarf an komplexer Codierung.
LLM ermöglichen KI-gesteuerte Automatisierung in verschiedenen Bereichen. Sie verbessern den Kundensupport mit Chatbots, steigern den Vertrieb und die Lead-Generierung durch KI und rationalisieren die Workflow-Automatisierung, indem sie den manuellen Aufwand reduzieren.
Solche Frameworks erleichtern auch die Wissenssuche, indem sie der KI helfen, relevante Daten zu finden, sie unterstützen interne Abläufe, indem sie als intelligente KI-Assistenten fungieren, und sie treiben die industrielle Automatisierung in Fertigung und Logistik voran.
Wie man einen LLM auswählt
Die Wahl des richtigen LLM hängt von einem ausgewogenen Verhältnis zwischen Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und Integrationsmöglichkeiten ab. Welches Framework für Sie das beste ist, hängt von den folgenden Faktoren ab:
Letztendlich sollten Sie sich bei Ihrer Entscheidung von der Komplexität Ihres Projekts, den Leistungsanforderungen und der langfristigen Wartbarkeit leiten lassen.
Die 6 besten LLM
Nicht alle LLM sind gleich. Einige zeichnen sich durch Chatbot-Automatisierung aus, während andere auf die Zusammenarbeit mehrerer Agenten oder benutzerdefinierte KI-Workflows spezialisiert sind. Nutzen Sie diesen Leitfaden, um Ihre Optionen zu vergleichen:
1. LangChain
LangChain ist ein hochflexibles, quelloffenes Framework, das für seinen modularen Ansatz bei der Entwicklung von LLM bekannt ist. Es ist besonders beliebt bei Entwicklern, die eine feinkörnige Kontrolle über die Arbeitsabläufe ihrer KI-Agenten benötigen.
Wesentliche Merkmale
- Modell-Agnostizismus: Funktioniert mit GPT, Claude, Llama und anderen Modellen.
- Ketten und Agenten: Unterstützt mehrstufige Prompts und vollständig autonome KI-Agenten.
- Vector DB-Integrationen: Nativ kompatibel mit Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.
- Aktive Gemeinschaft: Große Anzahl von Autoren mit Tutorials und Beispielprojekten.
Preisgestaltung
- Offene Quelle: Keine Lizenzierungskosten im Voraus.
2. LlamaIndex
LlamaIndex bietet spezielle Datenindizierungs- und Abfragefunktionen für LLM Anwendungen. Es hilft dabei, Ihre KI-Agenten mit relevanten Daten zu "füttern", was genauere und kontextbezogene Antworten ermöglicht.
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Wesentliche Merkmale
- Robuste Indizierungs-Pipelines: Effizientes Segmentieren und Einbetten großer Textsammlungen.
- Mehrere Retrieval-Methoden: Dazu gehören Chunking, Embedding-basierte und hierarchische Indizes.
- Steckbarer Speicher: Integrierbar mit lokalen Dateien, Cloud-Speicher oder Vektordatenbanken.
- Agentenähnliche Abfrage: Ermöglicht es LLMs , selbstständig die relevantesten Daten abzurufen.
Preisgestaltung
- Offener Quellcode: Frei zur Verwendung in persönlichen und kommerziellen Projekten.
3. AutoGen
AutoGen ist ein Tool zur Workflow-Automatisierung, das auf großen Sprachmodellen aufbaut und darauf abzielt, die Komplexität der Kodierung zu minimieren. Es eignet sich hervorragend für die Erstellung mehrstufiger Prompt-Pipelines und unkomplizierter KI-gesteuerter Prozesse.
Wesentliche Merkmale
- Prompt-Verkettung: Verknüpfen Sie einfach aufeinanderfolgende Aufforderungen für eine tiefere, schrittweise Argumentation.
- Code-arme Konfiguration: YAML oder einfaches Scripting zur Definition von Arbeitsabläufen.
- Workflow-Vorlagen: Schnellstarts für Aufgaben wie Zusammenfassung, Klassifizierung oder Fragen und Antworten.
- Asynchron und skalierbar: Effiziente Bewältigung gleichzeitiger Aufgaben und umfangreicher Arbeitslasten.
Preisgestaltung
- Offener Quellcode: Keine Lizenzgebühren für das Kern-Toolset.
4. Botpress
Botpress ist eine fortschrittliche KI-Plattform zur Vereinfachung der Chatbot- und Workflow-Entwicklung. Sie verbindet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche mit flexiblen codebasierten Optionen, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler attraktiv sind.
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Wesentliche Merkmale
- Visueller Flow Builder: Erstellen Sie Konversationspfade über eine Drag-and-Drop-Oberfläche.
- LLM : Integrieren Sie GPT, Claude, Llama oder andere Modelle.
- Plugin-Ökosystem: Erweitern Sie die Funktionalität mit vorgefertigten oder benutzerdefinierten Add-ons.
- Analyse und Überwachung: Verfolgen Sie das Engagement der Nutzer, die Erfolgsquote von Gesprächen und vieles mehr.
Preisgestaltung
- Abrechnung nach Aufwand: Die kostenlose Stufe umfasst 1 Bot und bis zu 500 Nachrichten/Monat.
- Plus: 79 $/Monat mit höheren Nutzungsgrenzen und zusätzlichen Funktionen.
- Team: 446 $/Monat für erweiterte Analysen und Zusammenarbeit.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI ist eine robuste ML-Plattform für die Erstellung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Modellen - einschließlich großer Sprachmodelle - in der Google Cloud. Die tiefe Integration mit GCP-Diensten und verwalteter Infrastruktur macht sie ideal für den Einsatz in Unternehmen.
Wesentliche Merkmale
- Verwaltete Infrastruktur: Mühelose Skalierung mit den Hochverfügbarkeitsdiensten von Google.
- Gemini API-Integration: Zugriff auf modernste Google LLMs.
- AutoML und Pipelines: Vereinfachen Sie die Arbeitsabläufe für Modellschulung, -abstimmung und -bereitstellung.
- GCP-Ökosystem: Direkte Verbindung zu BigQuery, Dataflow und anderen Google Cloud-Produkten.
Preisgestaltung
- Abrechnung nach Aufwand: Basierend auf GCP-Rechenleistung, Speicher und API-Nutzung.
- SLAs für Unternehmen: Kundenspezifische Verträge mit dediziertem Support für umfangreiche Implementierungen.
6. CrewAI
CrewAI konzentriert sich auf die Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten, die im Tandem arbeiten und jeweils spezielle Aufgaben haben. Durch die Synchronisierung paralleler Prozesse werden komplexe Projekte, die verschiedene Fachgebiete erfordern, unter einem Dach abgewickelt.
Wesentliche Merkmale
- Multi-Agenten-Zusammenarbeit: Koordinieren Sie mehrere Agenten bei unterschiedlichen, aber miteinander verbundenen Aufgaben.
- Workflow-Orchestrierung: Definieren Sie Prozesse visuell oder programmatisch und verwalten Sie Aufgabenübergaben.
- Anpassbare Rollen: Passen Sie die Fähigkeiten jedes Agenten oder den Zugriff auf Datensätze an.
- Integrationsbibliothek: Schnellverbindungen für beliebte Drittanbieterdienste (z. B. Slack, Trello).
Preisgestaltung
- Starter Tier: Gut für kleinere Teams mit begrenztem Bedarf an Gleichzeitigkeit.
- Enterprise-Pläne: Höhere Simultanitätsgrenzen, Premium-Integration und spezieller Support.
LLMs in handlungsfähige KI-Agenten verwandeln
LLM machen KI-Automatisierung zugänglich, egal ob Sie Chatbots, Multi-Agenten-Systeme oder Workflow-Automatisierung entwickeln. Welches Framework für Sie das richtige ist, hängt von Ihren technischen Anforderungen ab - einige legen den Schwerpunkt auf die Anpassung, andere auf die Benutzerfreundlichkeit.
Botpress vereint Flexibilität und Einfachheit und ist damit eine solide Wahl für KI-gesteuerte Automatisierung.
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FAQs
1. Welche Rolle spielt das Gedächtnis beim Verhalten von LLM ?
Mit Hilfe des Gedächtnisses können sich LLM an vergangene Interaktionen, Entscheidungen oder Fakten "erinnern", so dass sie kontextbezogener reagieren, Gespräche über mehrere Runden hinweg führen oder im Laufe der Zeit Wissen aufbauen können.
2. Was ist der Unterschied zwischen einem LLM und einem herkömmlichen regelbasierten Bot?
Regelbasierte Bots folgen einer strengen Wenn-dann-Logik, während LLM eher wie Menschen denken. Sie interpretieren Eingaben, durchdenken sie und reagieren flexibel mit natürlichem Sprachverständnis.
3. Wie unterscheiden sich LLM von allgemeinen KI-Entwicklungsplattformen?
LLM sind speziell für die Entwicklung intelligenter, interaktiver Agenten unter Verwendung großer Sprachmodelle konzipiert, während allgemeine KI-Plattformen breitere Bereiche wie die strukturierte Datenanalyse abdecken.
4. Muss ich wissen, wie man programmiert, um LLM effektiv zu nutzen?
Nicht immer. Einige Frameworks sind no-code oder low-code (wie Botpress), während andere Ihnen mehr Macht mit Skripting geben, so dass es wirklich davon abhängt, wie tief Sie gehen wollen.
5. Mit welchen Trends bei LLM sollte ich in den nächsten 1-2 Jahren rechnen?
Erwarten Sie eine intelligentere Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten, eine engere Integration mit Unternehmenstools, eine bessere Speicherverwaltung und mehr autonome Agenten, die mit weniger menschlichen Eingaben planen und handeln können.
