- LLM aracı çerçeveleri, hafıza yönetimi, karar verme ve araç entegrasyonlarını üstlenerek AI ajanları oluşturmayı kolaylaştırır ve geliştiricilerin sıfırdan karmaşık kod yazmasını önler.
- Çerçeveler farklı alanlara odaklandığı için, doğru olanı seçmek özel kullanım amacınıza ve teknik ihtiyaçlarınıza bağlıdır.
- LLM aracı çerçeveleri, AI ajanlarının harici sistemler ve bilgi tabanlarıyla bağlantı kurmasını sağlar; böylece görevleri otomatikleştirebilir, bilgiye erişebilir ve bağlama duyarlı yanıtlar üretebilirler.
- LLM ajanlarının geleceği, birden fazla uzman ajanın birlikte çalıştığı, farklı iş fonksiyonlarında karmaşık görevleri kolaylaştıran bir orkestrasyona doğru ilerliyor.
Büyük dil modelleri (LLM'ler), AI ajanlarını daha akıllı hale getirdi; ancak, bunların mantığını, iş akışlarını ve entegrasyonlarını yönetmek zordur. İşte burada LLM aracı çerçeveleri devreye giriyor—AI destekli otomasyonu oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek için yapı sağlarlar.
Farklı çerçeveler farklı sorunları çözer: bazıları iş akışı otomasyonunu basitleştirir, bazıları çoklu ajan işbirliğine odaklanır, bazıları ise geliştiricilere ajan mantığı üzerinde tam kontrol sunar.
Bu rehber, LLM aracı çerçevelerini işlevsellik ve kullanım alanlarına göre kategorize ederek ihtiyaçlarınıza en uygun olanı belirlemenize yardımcı olur.
LLM aracı çerçeveleri nedir?
Bir LLM aracı çerçevesi, hafıza, karar verme ve araç entegrasyonunu yöneten bir AI kontrol merkezi gibi çalışır; kapsamlı manuel kodlamaya gerek bırakmaz.
Bu çerçeveler, hafıza, araç entegrasyonları ve iş akışı otomasyonu için tak-çalıştır modüller sunar—karmaşık kodlama ihtiyacını en aza indirir.
LLM aracı çerçeveleri, çeşitli alanlarda AI tabanlı otomasyonu mümkün kılar. Chatbotlarla müşteri desteğini geliştirir, AI ile satış ve potansiyel müşteri oluşturmayı artırır ve manuel çabayı azaltarak iş akışlarını otomatikleştirir.
Bu tür çerçeveler ayrıca bilgiye erişimi kolaylaştırır, AI'nın ilgili verileri bulmasına yardımcı olur, dahili operasyonlarda akıllı AI asistanı olarak destek sağlar ve üretim ile lojistikte endüstriyel otomasyonu yönlendirir.
LLM Aracı Çerçevesi Nasıl Seçilir
Doğru LLM aracı çerçevesini seçmek, esneklik, kullanım kolaylığı ve entegrasyon yetenekleri arasında denge kurmayı gerektirir. Sizin için en iyi çerçeve aşağıdaki faktörlere bağlıdır:
Sonuç olarak, kararınızı projenizin karmaşıklığı, performans gereksinimleri ve uzun vadeli sürdürülebilirliği yönlendirmelidir.
En İyi 6 LLM Aracı Çerçevesi
Tüm LLM aracı çerçeveleri aynı değildir. Bazıları chatbot otomasyonunda öne çıkarken, bazıları çoklu ajan işbirliği veya özel AI iş akışlarında uzmanlaşır. Seçeneklerinizi karşılaştırmak için bu rehberi kullanın:
1. LangChain
LangChain, modüler yaklaşımıyla LLM uygulama geliştirmede esnekliğiyle bilinen açık kaynaklı bir çerçevedir. Özellikle AI ajanlarının iş akışları üzerinde ayrıntılı kontrol isteyen geliştiriciler arasında popülerdir.
Temel Özellikler
- Model Bağımsızlığı: GPT, Claude, Llama ve diğer modellerle çalışır.
- Zincirler & Ajanlar: Çok adımlı istemleri ve tamamen otonom AI ajanlarını destekler.
- Vektör Veritabanı Entegrasyonları: Pinecone, FAISS, Weaviate gibi sistemlerle doğal uyumluluk.
- Aktif Topluluk: Geniş katkıcı kitlesi, eğitimler ve örnek projeler sunar.
Fiyatlandırma
- Açık Kaynak: Başlangıçta lisans ücreti yoktur.
2. LlamaIndex
LlamaIndex , LLM tabanlı uygulamalar için özel veri indeksleme ve erişim yetenekleri sunar. AI ajanlarınıza ilgili veri parçalarını “besleyerek” daha doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar üretmelerini sağlar.
.webp)
Temel Özellikler
- Güçlü İndeksleme Süreçleri: Büyük metin koleksiyonlarını verimli şekilde böler ve gömer.
- Çoklu Erişim Yöntemleri: Parçalama, gömme tabanlı ve hiyerarşik indeksler içerir.
- Takılabilir Depolama: Yerel dosyalar, bulut depolama veya vektör veritabanlarıyla entegre olur.
- Ajan Benzeri Sorgulama: LLM'lerin en alakalı veriyi kendi başına bulmasını sağlar.
Fiyatlandırma
- Açık Kaynak: Kişisel ve ticari projelerde ücretsiz kullanılabilir.
3. AutoGen
AutoGen, büyük dil modelleri etrafında inşa edilmiş bir iş akışı otomasyon aracıdır ve kod karmaşıklığını en aza indirmeyi amaçlar. Çok adımlı istem zincirleri ve basit AI tabanlı süreçler oluşturmakta başarılıdır.
Temel Özellikler
- İstem Zincirleme: Ardışık istemleri kolayca bağlayarak daha derin ve adım adım akıl yürütme sağlar.
- Düşük Kodlu Yapılandırma: İş akışlarını tanımlamak için YAML veya basit betikleme kullanılır.
- İş Akışı Şablonları: Özetleme, sınıflandırma veya Soru-Cevap gibi görevler için hızlı başlangıçlar sunar.
- Asenkron & Ölçeklenebilir: Eşzamanlı görevleri ve büyük ölçekli iş yüklerini verimli şekilde yönetir.
Fiyatlandırma
- Açık Kaynak: Temel araç seti için lisans ücreti yoktur.
4. Botpress
Botpress, chatbot ve iş akışı geliştirmeyi kolaylaştırmak için tasarlanmış gelişmiş bir konuşma AI platformudur. Sezgisel görsel arayüzü ile esnek kod tabanlı seçenekleri birleştirerek hem yeni başlayanlara hem de deneyimli geliştiricilere hitap eder.
.webp)
Temel Özellikler
- Görsel Akış Oluşturucu: Sürükle-bırak arayüzüyle konuşma yolları oluşturun.
- LLM Entegrasyonu: GPT, Claude, Llama veya diğer modelleri entegre edin.
- Eklenti Ekosistemi: Hazır veya özel eklentilerle işlevselliği genişletin.
- Analitik & İzleme: Kullanıcı etkileşimini, konuşma başarı oranlarını ve daha fazlasını takip edin.
Fiyatlandırma
- Kullandıkça Öde: Ücretsiz katman 1 bot ve ayda 500 mesaja kadar içerir.
- Plus: Daha yüksek kullanım sınırları ve ek özelliklerle aylık 79 ABD doları.
- Team: Gelişmiş analiz ve işbirliği için aylık 446 ABD doları.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI, Google Cloud üzerinde AI modelleri—dahil olmak üzere büyük dil modelleri—oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek için sağlam bir makine öğrenimi platformudur. GCP hizmetleriyle derin entegrasyonu ve yönetilen altyapısı sayesinde kurumsal kullanım için idealdir.
Temel Özellikler
- Yönetilen Altyapı: Google’ın yüksek erişilebilirlikli hizmetleriyle zahmetsiz ölçeklendirme.
- Gemini API Entegrasyonu: En yeni Google LLM’lerine erişim.
- AutoML & İş Akışları: Model eğitimi, ayarlama ve dağıtım iş akışlarını basitleştirir.
- GCP Ekosistemi: BigQuery, Dataflow ve diğer Google Cloud ürünlerine doğrudan bağlanma olanağı sunar.
Fiyatlandırma
- Kullandıkça Öde: GCP hesaplama, depolama ve API kullanımı bazında ücretlendirilir.
- Kurumsal SLA’lar: Büyük ölçekli dağıtımlar için özel sözleşmeler ve özel destek.
6. CrewAI
CrewAI , birden fazla otonom ajanın birlikte, her biri kendi uzmanlık alanında çalışmasını organize etmeye odaklanır. Paralel süreçleri senkronize ederek, farklı uzmanlık alanları gerektiren karmaşık projeleri tek bir çatı altında yönetir.
Temel Özellikler
- Çoklu Ajan İşbirliği: Farklı ama bağlantılı görevlerde birden fazla ajanı koordine etme.
- İş Akışı Orkestrasyonu: Süreçleri görsel olarak veya programlı şekilde tanımlama ve görev devrini yönetme.
- Özelleştirilebilir Roller: Her ajanın yeteneklerini veya veri seti erişimini özelleştirin.
- Entegrasyon Kütüphanesi: Popüler üçüncü parti servisler için hızlı bağlayıcılar (ör. Slack, Trello).
Fiyatlandırma
- Başlangıç Seviyesi: Sınırlı eşzamanlılık ihtiyacı olan küçük ekipler için uygundur.
- Kurumsal Planlar: Daha yüksek eşzamanlılık sınırları, premium entegrasyonlar ve özel destek.
LLM’leri Eyleme Dönüştüren Yapay Zeka Ajanlarına Dönüştürmek
LLM ajan çerçeveleri, ister sohbet botları, ister çoklu ajan sistemleri, ister iş akışı otomasyonu oluşturuyor olun, yapay zeka otomasyonunu erişilebilir kılar. Doğru çerçeve, teknik ihtiyaçlarınıza bağlıdır—bazıları özelleştirilebilirliğe, bazıları ise kullanım kolaylığına öncelik verir.
Botpress, esneklik ve sadeliği dengeler; yapay zeka destekli otomasyon için güçlü bir seçenektir.
Keşfetmeye hazır mısınız? Hemen oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
1. Bellek, LLM ajan davranışında nasıl bir rol oynar?
Bellek, LLM ajan davranışında önemli bir rol oynar; ajanın önceki etkileşimleri veya kararları hatırlamasını ve geri çağırmasını sağlar. Bu sayede ajan, çok adımlı konuşmalarda bağlama uygun yanıtlar verebilir ve uzun vadeli anlayış gerektiren görevlerde daha iyi performans gösterir.
2. LLM ajan ile geleneksel kural tabanlı bot arasındaki fark nedir?
LLM ajan ile geleneksel kural tabanlı bot arasındaki fark esneklik ve akıl yürütmededir: Kural tabanlı botlar sabit if-then mantığıyla çalışırken, LLM ajanlar doğal dil anlama ve olasılıksal akıl yürütme kullanarak girdileri yorumlar ve bağlama uygun yanıtlar üretir.
3. LLM ajan çerçeveleri genel yapay zeka geliştirme platformlarından nasıl ayrılır?
LLM ajan çerçeveleri, dil üzerinden etkileşim kuran ajanlar oluşturmak için özel olarak tasarlanmıştır; bellek yönetimi ve çok adımlı akıl yürütme orkestrasyonu gibi araçlar sunar. Buna karşılık, genel yapay zeka geliştirme platformları daha geniştir ve öngörücü analiz gibi konulara odaklanır.
4. LLM ajan çerçevelerini etkili şekilde kullanmak için kodlama bilmem gerekir mi?
Eğer Botpress gibi kodsuz veya az kodlu bir platform seçerseniz, LLM ajan çerçevelerini kullanmak için kodlama bilmeniz gerekmez. Ancak bazı çerçeveler (ör. LangChain veya Autogen) özellikle özel mantık veya karmaşık entegrasyonlar geliştiriyorsanız programlama bilgisi gerektirir.
5. Önümüzdeki 1-2 yıl içinde LLM ajanlarında hangi trendleri beklemeliyim?
Önümüzdeki 1-2 yılda, LLM ajanlarının daha güçlü bellek sistemleri, daha otonom hedef tamamlama, birden fazla ajan arasında gelişmiş koordinasyon ve kurumsal API’ler ile bilgi kaynaklarına daha sıkı entegrasyonlarla gerçek dünya görevlerini yerine getirme konusunda evrilmesini bekleyin.
.webp)
