Konzepte und Praktiken des modularen Architekturentwurfs
LazyLLM ist modular aufgebaut und bietet sowohl vorgefertigte Komponenten als auch die Möglichkeit, eigene Entwicklungen vorzunehmen. Die Basisschicht enthält Standardimplementierungen gängiger KI-Module wie Sprachmodelle und eingebettete Dienste; die Erweiterungsschicht ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Funktionen oder Bash-Befehle über einen Registrierungsmechanismus hinzuzufügen; und die Kollaborationsschicht bietet ein Flow-System zur Integration der Funktionalität der einzelnen Module. Diese Architektur ermöglicht es Anfängern, schnell Anwendungen mit vorgefertigten Modulen zu erstellen, während erfahrene Entwickler komplexe Anpassungen vornehmen können.
Die Vorteile des modularen Designs werden in der realen Entwicklung besonders deutlich. Zum Beispiel kann ein Entwickler eine bestehende Python-Funktion mit der einfachen Dekorator-Syntax @register in eine LazyLLM-Komponente umwandeln, die dann sofort im Flow-System aufgerufen wird. Für Unternehmensanwender unterstützt dieses Entwurfsmuster auch die schnelle Produktisierung interner Algorithmen unter Beibehaltung der Kompatibilität mit Standardkomponenten. Die Daten zeigen, dass dieser modulare Ansatz die Entwicklungseffizienz um mehr als 40% steigern kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLazyLLM: Shangtangs quelloffenes Low-Code-Entwicklungstool zur Erstellung multiintelligenter KörperanwendungenDie
