Une boîte à outils Python fournissant des pipelines modulaires pour créer des agents alimentés par LLM avec mémoire, intégration d'outils, gestion de prompts et flux de travail personnalisés.
L'architecture modulaire LLM est conçue pour simplifier la création d'applications personnalisées pilotées par LLM via une conception modulaire et composable. Elle fournit des composants clés tels que des modules de mémoire pour la rétention d'état de session, des interfaces d'outils pour les appels d'API externes, des gestionnaires de prompts pour la génération de prompts basés sur des modèles ou dynamique, et des moteurs d'orchestration pour contrôler le flux de travail de l'agent. Vous pouvez configurer des pipelines en chaînant ces modules, permettant des comportements complexes tels que le raisonnement en plusieurs étapes, des réponses contextuelles et la récupération de données intégrée. La structure supporte plusieurs backends LLM, vous permettant de changer ou de mélanger des modèles, et offre des points d'extension pour ajouter de nouveaux modules ou une logique personnalisée. Cette architecture accélère le développement en promouvant la réutilisation des composants tout en maintenant la transparence et le contrôle sur le comportement de l'agent.
Fonctionnalités principales de Modular LLM Architecture
ZBrain est une puissante plateforme d'IA générative pour les entreprises qui permet aux entreprises d'exploiter le potentiel de leurs données propriétaires. En s'intégrant à une large gamme de bases de données et de services cloud, ZBrain prend en charge divers modèles de langage de grande échelle (LLMs) tels que GPT-4, PaLM-2, Llama-2 et Stable LM pour créer des applications personnalisées. Cette plateforme aide à rationaliser les flux de travail, à améliorer la productivité et à éliminer les complexités de développement, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises cherchant à innover et à automatiser leurs processus avec des solutions pilotées par l'IA.
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