詳細な分析：AI LLMフレームワークの主要コンポーネントとその機能

この記事では、AI フレームワークの高レベルなアーキテクチャを詳しく説明し、その内部コンポーネントとシステム全体におけるそれらの機能を分析します。 AIフレームワークは、従来のソフトウェアと大規模言語モデル（LLM）を簡単に組み合わせられるようにすることを目的としています。

その主な目的は、開発者に、企業ですでに使用しているソフトウェアに人工知能をスムーズに統合できるようにするツールセットを提供することです。この革新的な戦略により、多くの AI アプリケーションとインテリジェント エージェントを同時に実行できるソフトウェア プラットフォームが構築され、より高度で複雑なソリューションが可能になります。

1. AIフレームワークの応用例

このフレームワークの機能をよりよく理解するために、このフレームワークを使用して開発できるアプリケーションの例をいくつか示します。

• AI セールス アシスタント: 潜在顧客を自動的に検索し、ビジネス ニーズを分析し、営業チーム向けの提案書を作成するツールです。このような AI アシスタントは、ターゲット顧客との接触を確立し、販売の第一歩を踏み出すための効果的な方法を見つけます。
• AI 不動産調査アシスタント: このツールは、不動産市場の新規物件を継続的に監視し、指定された基準に基づいて適格な物件をスクリーニングできます。さらに、コミュニケーション戦略を設計し、特定の物件に関する詳細な情報を収集し、住宅購入プロセスのあらゆる側面でユーザーに支援を提供することもできます。
• AI Zhihuディスカッション要約アプリケーションこのスマートアプリケーションは分析できるはずです 知湖 結論、タスク、次に取るべき行動を導き出します。

2. AIフレームワークモジュール

AI フレームワークは、契約定義、インターフェース、共通抽象化の実装など、さまざまなモジュールのセットを開発者に提供する必要があります。

このソリューションは、実証済みのパターンを使用したり、個々のモジュールの独自の実装を追加したり、コミュニティによって準備されたモジュールを使用したりして、独自のソリューションを構築できる堅牢な基盤である必要があります。

• プロンプトとチェーン モジュールは、プロンプト (言語モデル用に記述されたプログラム) と、これらのプロンプトへの呼び出しチェーン (順番に次々に実行される) の構築を担当します。このモジュールにより、言語モデル (LM) および大規模言語モデル (LLM) で使用されるさまざまなテクニックを実装できるようになります。プロンプトとモデルを組み合わせて、複数の LLM モデルにわたって単一の機能を提供するプロンプト グループを作成することも可能になります。
• モデル モジュールは、 LLM モデルを処理してソフトウェアに接続し、システムの残りの部分で使用できるようにする役割を担います。
• 通信モジュールは、メッセージング プログラムの 1 つでのチャットの形式、または他のシステムとの統合のための API や Webhook の形式を問わず、ユーザーとの新しい通信チャネルの処理と追加を担当します。
• ツール モジュールは、リンクから Web サイトのコンテンツを読み取ったり、PDF ファイルを読み取ったり、オンラインで情報を検索したり、電子メールを送信したりする機能など、AI アプリケーションで使用されるツールを追加する機能を提供する役割を担います。
• メモリ モジュールはメモリ管理を担当し、AI アプリケーションが現在の状態、データ、現在実行中のタスクを保存するための追加のメモリ機能実装を追加できるようにする必要があります。
• ナレッジ ベース モジュールこのモジュールは、アクセス権を管理し、プロセス、ドキュメント、ガイダンス、組織内で電子的に取得されたすべての情報など、組織のナレッジの新しいソースの追加を許可する役割を担う必要があります。
• ルーティング モジュールこのモジュールは、通信モジュールから適切な AI アプリケーションへの外部情報のルーティングを担当します。その役割は、ユーザーの意図を判断し、適切なアプリケーションを起動することです。アプリケーションが以前に起動されていて、まだ操作を完了していない場合は、再開して通信モジュールからデータを渡す必要があります。
• AI アプリケーション モジュールこのモジュールでは、プロセスの自動化や部分的な自動化など、特定のタスクの実行に重点を置いた特殊な AI アプリケーションを追加できます。ソリューションの例としては、Slack または Teams のチャット サマリー アプリが挙げられます。このようなアプリケーションは、ツール、メモリを使用し、知識ベース内の情報を利用する、相互にリンクされた 1 つ以上のプロンプトで構成される場合があります。
• AI エージェント モジュールこのモジュールには、LLM モデルと自律的に通信し、割り当てられたタスクを自動的または半自動的に実行できる、より高度なバージョンのアプリケーションが含まれている必要があります。
• 説明責任と透明性モジュール説明責任と透明性モジュールは、ユーザーと AI システム間のすべてのやり取りを記録します。クエリ、応答、タイムスタンプ、作成者を追跡し、人間が生成したコンテンツと AI が生成したコンテンツを区別します。これらのログは、AI が実行する自律的なアクションと、モデルとソフトウェア間のメッセージを可視化します。
• ユーザー モジュール基本的なユーザー管理機能の他に、このモジュールは、異なるモジュールからの統合システム間でのユーザー アカウント マッピングも維持する必要があります。
• 権限モジュールこのモジュールは、ユーザーの権限情報を保存し、リソースへのユーザー アクセスを制御して、適切なリソースとアプリケーションのみにアクセスできるようにします。

3. AIフレームワークコンポーネントアーキテクチャ

AI フレームワーク アーキテクチャ内のさまざまなモジュールがどのように相互作用するかをよりわかりやすく示すために、コンポーネント図の概要を示します。

この図は、フレームワークの主要コンポーネント間の関係を示しています。

• プロンプトおよびチェーン モジュール: AI モデルのプロンプトを構築し、チェーン呼び出しを通じて複数のプロンプトを連続して接続し、より複雑なロジックを実装します。
• メモリ モジュール: メモリ抽象化によるメモリ管理。ナレッジ ベース モジュールは、ナレッジ ソースへのアクセスを提供します。
• ツールモジュール: AI アプリケーションやエージェントが使用できるツールを提供します。
• ルーティング モジュール: クエリを適切な AI アプリケーションに送信します。アプリケーションはAIアプリケーションモジュールで管理されます。
• 通信モジュール: チャットなどの通信チャネルを処理します。

このコンポーネント アーキテクチャは、さまざまなモジュールがどのように連携するかを示しており、複雑な AI ソリューションの構築を可能にします。モジュール設計により、新しいコンポーネントを追加することで機能を簡単に拡張できます。

4. モジュールの動的例

AI フレームワーク モジュール間の連携を説明するために、システム内の一般的な情報処理パスを分析してみましょう。

• ユーザーは、通信モジュールを介してチャット機能を使用してクエリを送信します。
• ルーティング モジュールはコンテンツを分析し、アプリケーション モジュールから適切な AI アプリケーションを決定します。
• アプリケーションは、ストレージ モジュールから必要なデータを取得して、会話コンテキストを復元します。
• 次に、コマンド モジュールを使用して適切なコマンドを構築し、モデル モジュールから AI モデルに渡します。
• 必要に応じて、オンラインで情報を検索するなど、ツール モジュール内のツールを実行します。
• 最後に、通信モジュールを通じてユーザーに応答を返します。
• 会話を継続するために重要な情報はメモリ モジュールに保存されます。

この動作方法により、フレームワーク モジュールは相互に連携して、AI アプリケーションとエージェントが複雑なシナリオを実現できるようになります。

5. まとめ

AI フレームワークは、最新の AI ベースのシステムを構築するための包括的なツールを提供する必要があります。柔軟なモジュール型アーキテクチャにより、機能の拡張や組織の既存のソフトウェアとの統合が容易になります。 AI フレームワークのおかげで、プログラマーは言語モデルを使用するさまざまな革新的なソリューションを迅速に設計し、実装できるようになります。既製のモジュールを使用すると、ビジネス ロジックとアプリケーション機能に集中できるようになります。これにより、AI フレームワークは多くの組織のデジタル変革を大幅に加速することが可能になります。