- LLM aracı çerçeveleri bellek, karar verme ve araç entegrasyonlarını yöneterek yapay zeka aracıları oluşturmayı basitleştirir ve geliştiricileri sıfırdan karmaşık kod yazmaktan kurtarır.
- Çerçevelerin odak noktası farklıdır, bu nedenle doğru olanı seçmek özel kullanım durumunuza ve teknik ihtiyaçlarınıza bağlıdır.
- LLM aracı çerçeveleri, yapay zeka aracılarının harici sistemler ve bilgi tabanları ile bağlantı kurmasını sağlayarak görevleri otomatikleştirmelerine, bilgi almalarına ve bağlama duyarlı yanıtlar oluşturmalarına olanak tanır.
- LLM aracılarının geleceği, farklı iş fonksiyonlarındaki karmaşık görevleri düzene koyarak birlikte çalışan birden fazla uzman aracıyı düzenlemeye doğru ilerliyor.
Büyük dil modelleriLLMs'ler) yapay zeka aracılarını daha akıllı hale getirmiştir, ancak bunların mantığını, iş akışlarını ve entegrasyonlarını yönetmek zorlu bir iştir. İşte bu noktada LLM aracı çerçeveleri devreye giriyor; yapay zeka destekli otomasyon oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek için gerekli yapıyı sağlıyorlar.
Farklı çerçeveler farklı sorunları çözer: bazıları iş akışı otomasyonunu basitleştirir, diğerleri çoklu ajan işbirliğine odaklanır ve bazıları geliştiricilere ajan mantığı üzerinde tam kontrol sağlar.
Bu kılavuz, LLM aracı çerçevelerini işlevselliklerine ve kullanım durumlarına göre kategorize ederek ihtiyaçlarınıza en uygun olanı belirlemenize yardımcı olur.
LLM aracı çerçeveleri nelerdir?
Bir LLM aracı çerçevesi, hafıza, karar verme ve araç entegrasyonunu yöneterek kapsamlı manuel kodlama ihtiyacını ortadan kaldıran bir yapay zeka kontrol hub görevi görür.
Bu çerçeveler bellek, araç entegrasyonları ve iş akışı otomasyonu için tak ve çalıştır modülleri sunarak karmaşık kodlama ihtiyacını en aza indirir.
LLM aracı çerçeveleri, çeşitli alanlarda yapay zeka odaklı otomasyonu güçlendirir. Sohbet robotları ile müşteri desteğini geliştirir, yapay zeka erişimi yoluyla satışları ve potansiyel müşteri oluşturmayı artırır ve manuel çabayı azaltarak iş akışı otomasyonunu kolaylaştırır.
Bu tür çerçeveler ayrıca bilgi erişimini kolaylaştırarak yapay zekanın ilgili verileri ortaya çıkarmasına yardımcı olur, akıllı yapay zeka asistanları olarak hareket ederek dahili operasyonlara yardımcı olur ve üretim ve lojistikte endüstriyel otomasyonu yönlendirir.
Bir LLM Temsilci Çerçevesi Nasıl Seçilir
Doğru LLM aracı çerçevesini seçmek esneklik, kullanım kolaylığı ve entegrasyon yeteneklerini dengelemeye bağlıdır. Sizin için en iyi çerçeve aşağıdaki faktörlere bağlı olacaktır:
Nihayetinde, kararınızı projenizin karmaşıklığı, performans gereksinimleri ve uzun vadeli sürdürülebilirliği yönlendirmelidir.
En İyi 6 LLM Aracı Çerçevesi
Tüm LLM aracı çerçeveleri eşit yaratılmamıştır. Bazıları chatbot otomasyonunda uzmanlaşırken, diğerleri çoklu ajan işbirliği veya özel yapay zeka iş akışları konusunda uzmanlaşmıştır. Seçeneklerinizi karşılaştırmak için bu kılavuzu kullanın:
1. LangChain
LangChainLLM uygulama geliştirmeye yönelik modüler yaklaşımıyla bilinen son derece esnek, açık kaynaklı bir çerçevedir. Özellikle yapay zeka ajanlarının iş akışları üzerinde ince taneli kontrole ihtiyaç duyan geliştiriciler arasında popülerdir.
Temel Özellikler
- Model Agnostisizm: GPT, Claude, Llama ve diğer modellerle çalışır.
- Zincirler ve Aracılar: Çok adımlı istemleri ve tamamen otonom yapay zeka aracılarını destekler.
- Vektör DB Entegrasyonları: Pinecone, FAISS, Weaviate vb. ile yerel olarak uyumludur.
- Aktif Topluluk: Öğreticiler ve örnek projelerle geniş katılımcı tabanı.
Fiyatlandırma
- Açık Kaynak: Önceden lisanslama maliyeti yok.
2. LlamaIndex
LlamaIndex LLM uygulamalar için özel veri indeksleme ve alma özellikleri sunar. Yapay zeka aracılarınızın ilgili veri parçalarını "beslemesine" yardımcı olarak daha doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar sağlar.
.webp)
Temel Özellikler
- Sağlam İndeksleme İşlem Hatları: Büyük metin koleksiyonlarını verimli bir şekilde bölümlere ayırın ve gömün.
- Çoklu Erişim Yöntemleri: Yığınlama, gömme tabanlı ve hiyerarşik indeksleri içerir.
- Takılabilir Depolama: Yerel dosyalar, bulut depolama veya vektör veritabanları ile entegre olur.
- Ajan Benzeri Sorgulama: LLMs en alakalı verileri otonom olarak almasını sağlar.
Fiyatlandırma
- Açık Kaynak: Kişisel ve ticari projelerde kullanımı ücretsizdir.
3. AutoGen
AutoGen kodlama karmaşıklığını en aza indirmeyi amaçlayan büyük dil modelleri etrafında oluşturulmuş bir iş akışı otomasyon aracıdır. Çok adımlı hızlı işlem hatları ve basit yapay zeka odaklı süreçler oluşturmada mükemmeldir.
Temel Özellikler
- İpucu Zincirleme: Daha derin, aşamalı muhakeme için ardışık istemleri kolayca bağlayın.
- Düşük Kodlu Yapılandırma: İş akışlarını tanımlamak için YAML veya basit komut dosyası oluşturma.
- İş Akışı Şablonları: Özetleme, sınıflandırma veya Soru-Cevap gibi görevler için hızlı başlangıçlar.
- Asenkron ve Ölçeklenebilir: Eş zamanlı görevleri ve büyük ölçekli iş yüklerini verimli bir şekilde yönetir.
Fiyatlandırma
- Açık Kaynak: Çekirdek araç seti için lisans ücreti yok.
4. Botpress
Botpress chatbot ve iş akışı geliştirmeyi basitleştirmek için tasarlanmış gelişmiş bir diyalogsal yapay zeka platformudur. Sezgisel bir grafik kullanıcı arayüzünü esnek kod tabanlı seçeneklerle harmanlayarak hem acemi hem de uzman geliştiricilere hitap eder.
.webp)
Temel Özellikler
- Görsel Akış Oluşturucu: Sürükle ve bırak arayüzü ile konuşma yolları oluşturun.
- LLM Entegrasyonu: GPT, Claude, Llama veya diğer modelleri entegre edin.
- Eklenti Ekosistemi: Önceden oluşturulmuş veya özel eklentilerle işlevselliği genişletin.
- Analitik ve İzleme: Kullanıcı etkileşimini, görüşme başarı oranlarını ve daha fazlasını takip edin.
Fiyatlandırma
- Kullandıkça Öde: Ücretsiz katman 1 bot ve ayda 500 mesaj içerir.
- Plus: Daha yüksek kullanım limitleri ve ek özelliklerle ayda 79 ABD doları.
- Ekip: Gelişmiş analiz ve işbirliği için ayda 446 ABD doları.
5. Google Vertex Yapay Zeka
Google Vertex Yapay Zeka Google Cloud'da büyük dil modelleri de dahil olmak üzere yapay zeka modelleri oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek için sağlam bir makine öğrenimi platformudur. GCP hizmetleri ve yönetilen altyapı ile derin entegrasyonu, onu kurumsal kullanım için ideal hale getirir.
Temel Özellikler
- Yönetilen Altyapı: Google'ın yüksek kullanılabilirlik hizmetleriyle zahmetsiz ölçeklendirme.
- Gemini API Entegrasyonu: Son teknoloji ürünü Google LLMslere erişim.
- AutoML & Pipelines: Model eğitimi, ayarlama ve dağıtım iş akışlarını basitleştirin.
- GCP Ekosistemi: BigQuery, Dataflow ve diğer Google Cloud ürünlerine doğrudan bağlanın.
Fiyatlandırma
- Kullandıkça Öde: GCP işlem, depolama ve API kullanımına göre.
- Kurumsal SLA'lar: Büyük ölçekli dağıtımlar için özel destekli özel sözleşmeler.
6. CrewAI
CrewAI her biri özel görevlere sahip birden fazla otonom ajanı birlikte çalışacak şekilde düzenlemeye odaklanır. Paralel süreçleri senkronize ederek, farklı uzmanlık alanları gerektiren karmaşık projeleri tek bir şemsiye altında ele alır.
Temel Özellikler
- Çoklu Ajan İşbirliği: Birden fazla ajanı farklı ancak birbirine bağlı görevler üzerinde koordine edin.
- İş Akışı Orkestrasyonu: Süreçleri görsel veya programlı olarak tanımlayın ve görev aktarımlarını yönetin.
- Özelleştirilebilir Roller: Her temsilcinin yeteneklerini veya veri kümesi erişimini uyarlayın.
- Entegrasyon Kütüphanesi: Popüler üçüncü taraf hizmetleri için hızlı bağlayıcılar (ör. Slack, Trello).
Fiyatlandırma
- Başlangıç Seviyesi: Sınırlı eşzamanlılık ihtiyaçları olan daha küçük ekipler için iyidir.
- Kurumsal Planlar: Daha yüksek eşzamanlılık limitleri, premium entegrasyon ve özel destek.
LLMs Eyleme Geçirilebilir Yapay Zeka Ajanlarına Dönüştürün
LLM aracı çerçeveleri, ister sohbet robotları, ister çoklu aracı sistemleri veya iş akışı otomasyonu oluşturuyor olun, yapay zeka otomasyonunu erişilebilir hale getirir. Doğru çerçeve teknik ihtiyaçlarınıza bağlıdır; bazıları özelleştirmeye öncelik verirken diğerleri kullanım kolaylığına odaklanır.
Botpress , esneklik ve basitliği dengeleyerek yapay zeka odaklı otomasyon için sağlam bir seçimdir.
Keşfetmeye hazır mısınız? Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsizdir.
SSS
1. LLM ajan davranışında hafıza nasıl bir rol oynar?
Hafıza, LLM ajanlarının geçmiş etkileşimleri, kararları veya gerçekleri "hatırlamasını" sağlar, böylece daha bağlamsal yanıt verebilir, çok turlu konuşmaları sürdürebilir veya zaman içinde bilgi biriktirebilirler.
2. Bir LLM aracısı ile geleneksel kural tabanlı bir bot arasındaki fark nedir?
Kural tabanlı botlar katı eğer-o zaman mantığını takip ederken, LLM ajanları daha çok insanlar gibi düşünür. Girdiyi yorumlar, mantık yürütür ve doğal dil anlayışını kullanarak esnek bir şekilde yanıt verirler.
3. LLM aracı çerçevelerinin genel yapay zeka geliştirme platformlarından farkı nedir?
LLM aracı çerçeveleri, büyük dil modelleri kullanarak akıllı, etkileşimli aracılar oluşturmanıza yardımcı olmak için özel olarak tasarlanmıştır; genel yapay zeka platformları ise yapılandırılmış veri analizi gibi daha geniş alanları kapsar.
4. LLM aracı çerçevelerini etkili bir şekilde kullanmak için nasıl kod yazılacağını bilmem gerekir mi?
Her zaman değil, bazı frameworkler kodsuz veya düşük kodludur ( Botpress gibi), diğerleri ise komut dosyası ile size daha fazla güç verir, bu yüzden gerçekten ne kadar derine inmek istediğinize bağlıdır.
5. Önümüzdeki 1-2 yıl içinde LLM acentelerinde ne gibi eğilimler beklemeliyim?
Daha akıllı çoklu aracı işbirliği, kurumsal araçlarla daha sıkı entegrasyon, daha iyi bellek kullanımı ve daha az insan girdisiyle planlama yapıp hareket edebilen daha otonom aracılar bekleyin.
