LlamaFarm: uma estrutura de desenvolvimento para a rápida implantação local de modelos e aplicativos de IA

O LlamaFarm é uma estrutura de desenvolvimento de IA modular com recursos completos e uma filosofia de design central de "desenvolvimento local primeiro, implantado em qualquer lugar". A estrutura permite que os desenvolvedores criem, testem e executem sistemas completos de IA em seus próprios computadores e, em seguida, implementem perfeitamente o mesmo código em ambientes de produção, seja nos servidores da intranet da empresa ou na nuvem. Ele fornece um conjunto estável de componentes testados em aplicativos do mundo real para lidar com tarefas como geração de aumento de recuperação (RAG), bancos de dados vetoriais, gerenciamento de modelos e engenharia de palavras-chave. Esses componentes podem ser usados independentemente ou combinados para criar aplicativos avançados de IA. O LlamaFarm simplifica a configuração inicial de um projeto com configurações de políticas predefinidas, ao mesmo tempo em que mantém a flexibilidade para uma personalização profunda, a fim de atender às diversas necessidades de desenvolvedores individuais e grandes empresas. O LlamaFarm oferece uma solução sólida para equipes que buscam controle total sobre sua pilha de tecnologia de IA, com foco na privacidade dos dados e na economia.

Lista de funções

• Desenvolvimento de prioridades locaisSuporte para criação e teste completos de aplicativos de IA em PCs sem depender de serviços de nuvem.
• Componentes de nível de produçãoFornecimento de vários módulos testados em batalha, incluindo pipeline de dados (RAG), gerenciamento de modelos, engenharia de palavras-chave e muito mais.
• Ampla gama de compatibilidadeData Pipeline suporta mais de 15 formatos de arquivo (por exemplo, PDF, Word, Markdown) e mais de 8 bancos de dados vetoriais (por exemplo, Chroma, Pinecone).
• Gerenciamento unificado de vários modelosO componente de modelo se integra a mais de 25 fornecedores de modelos (por exemplo, OpenAI, AntrópicaGoogle, Ollama) e fornece uma interface unificada para operações.
• Recursos de modelagem em nível empresarial: recursos avançados, como failover automático de modelos, roteamento com custo otimizado (envio de solicitações para o modelo mais econômico), balanceamento de carga e cache de respostas.
• Engenharia avançada de palavras-chaveFornecer biblioteca de modelos de palavras rápidas, controle de versão e recursos de teste A/B, suporte à sintaxe de modelos Jinja2.
• Alocação estratégicaUsuários: Os usuários podem ser identificados por uma política simples (por exemploresearchtalvezcustomer_support) para configurar rapidamente o comportamento de todo o sistema, permitindo a troca rápida entre diferentes cenários.
• ferramenta de linha de comandoInterface de linha de comando: fornece uma interface de linha de comando fácil de usar para os componentes principais para interação e depuração do desenvolvedor.
• Implementação flexívelSuporte a várias opções de implantação, desde ambientes de desenvolvimento local, contêineres Docker até as principais plataformas de nuvem, como AWS e GCP.
• Arquitetura modularCada componente principal da estrutura pode ser usado de forma independente para facilitar a integração em projetos existentes.

Usando a Ajuda

O LlamaFarm foi projetado com o objetivo de simplificar o processo de desenvolvimento e implantação de aplicativos de IA. A seguir, você encontrará detalhes sobre como instalar e usar a estrutura.

Processo de instalação

O LlamaFarm fornece um script de instalação prático para configuração rápida do ambiente.

1. instalação automática:
   Abra seu terminal (no Linux ou macOS) e execute o seguinte comando para fazer download e executar o script de instalação. Esse script tratará automaticamente da instalação das dependências.

   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/llama-farm/llamafarm/main/install.sh | bash
   

2. instalação manual:
   Se preferir controlar o processo de instalação manualmente, siga as etapas abaixo:
   • Primeiro, clone o repositório de código do projeto em seu computador local.

     git clone https://github.com/llama-farm/llamafarm.git
     

   • Vá para o catálogo de projetos.

     cd llamafarm
     

   • Uso da LlamaFarmuvcomo uma ferramenta de gerenciamento de pacotes Python para acelerar a instalação de dependências. Primeiro, você precisa instalar e sincronizar as dependências do seu projeto. Cada módulo funcional importante (como orag, models), todos têm suas próprias configurações de dependência. Por exemplo, para configurar o ambiente de um sistema RAG, você pode executar:

     cd rag
     uv sync
     

Operação da função principal

A funcionalidade principal do LlamaFarm gira em torno de seus componentes de IA, com os quais você pode interagir por meio da linha de comando.

1. uso do pipeline de dados do RAG

O sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) é responsável pelo processamento de documentos, extração de informações e criação de uma base de conhecimento para que o modelo de IA possa responder a perguntas com base em conhecimentos específicos.

• Entrada de dados (Ingest):
  Essa é a primeira etapa da criação de uma base de conhecimento. Você precisa preparar uma pasta onde armazenará seus documentos (por exemplosamples/) e, em seguida, execute o seguinte comando. Esse comando lê todos os documentos na pasta e usa o extrator especificado (como okeywordsExtrair palavras-chave.entitiesextração de entidades) e estratégias de chunking (researchestratégias são adequadas para lidar com trabalhos de pesquisa) para lidar com eles.

  uv run python rag/cli.py ingest samples/ --extractors keywords entities statistics --strategy research
  

• Recuperação de conhecimento (pesquisa):
  Quando os dados estiverem no banco de dados, você poderá fazer perguntas a ele como um mecanismo de pesquisa. O comando a seguir procurará as 5 descobertas mais relevantes na base de dados de conhecimento com base em sua pergunta "Quais são as principais descobertas sobre as mudanças climáticas?" (--top-k 5) e reordenar os resultados (--rerank) para melhorar a precisão.

  uv run python rag/cli.py search "What are the key findings about climate change?" --top-k 5 --rerank
  

2. gerenciamento e uso de modelos de IA

O componente de modelo oferece a flexibilidade de chamar diferentes modelos de linguagem grandes e aproveitar os recursos avançados, como failover automático.

• Bate-papo com vários modelos:
  Você pode especificar um modelo mestre (--primary gpt-4) e um ou mais modelos alternativos (--fallback claude-3). Quando a solicitação do modelo primário falha, o sistema alterna automaticamente para o modelo de espera para garantir a estabilidade do serviço. Você pode até especificar um modelo local (--local-fallback llama3.2) como a salvaguarda definitiva.

  uv run python models/cli.py chat --primary gpt-4 --fallback claude-3 --local-fallback llama3.2 "Explain quantum entanglement"
  

3. uso do sistema de palavras-chave

O sistema de palavras-chave ajuda você a gerenciar e otimizar as instruções enviadas ao modelo.

• Prompts para implementar estratégias específicas:
  Você pode personalizar os cenários de aplicativos (--strategy medical) para selecionar o modelo de palavra de prompt mais adequado (--template diagnostic_analysis) para que o modelo dê uma resposta mais profissional.

  uv run python prompts/cli.py execute "Analyze this medical report for anomalies" --strategy medical --template diagnostic_analysis
  

Alocação estratégica

As políticas são um conceito central do LlamaFarm que permite que você crie uma estratégia com um nome simples (por exemploresearch) para configurar uniformemente o comportamento de vários componentes, como RAGs, modelos e palavras-chave.

• Exemplo de arquivo de configuração:
  Você pode encontrar mais informações sobre oconfig/strategies.yamlpara definir suas próprias políticas. Por exemplo.researchUso da estratégiagpt-4modelagem e exigem um estilo de redação formal, enquantocustomer_supportA estratégia, então, usa o método mais econômicogpt-3.5-turboModelos e estilo de diálogo amigável.

  strategies:
  research:
  rag:
  embedder: "sentence-transformers"
  chunk_size: 512
  models:
  primary: "gpt-4"
  fallback: "claude-3-opus"
  temperature: 0.3
  prompts:
  template: "academic_research"
  style: "formal"
  customer_support:
  rag:
  embedder: "openai"
  chunk_size: 256
  models:
  primary: "gpt-3.5-turbo"
  temperature: 0.7
  prompts:
  template: "conversational"
  style: "friendly"
  

• estratégia de aplicação:
  Você pode especificar a política a ser usada em tempo de execução por meio de variáveis de ambiente ou argumentos de linha de comando.

  # 设置全局策略
  export LLAMAFARM_STRATEGY=research
  # 在单个命令中指定策略
  uv run python models/cli.py chat --strategy customer_support "Help me with my order"
  

cenário do aplicativo

1. Criação de uma base de conhecimento interna
   As organizações podem entregar sua documentação técnica interna, regras e regulamentos, informações históricas de projetos etc. ao sistema RAG da LlamaFarm para processamento. Uma vez processadas, os funcionários podem acessar rapidamente as informações de que precisam por meio de uma interface de bate-papo simples, como "Como faço para solicitar um orçamento de projeto?" ou "Qual é a configuração do servidor A?" ou "Qual é a configuração do Servidor A?". . Isso melhora muito a eficiência da recuperação de informações internas e do compartilhamento de conhecimento.
2. Desenvolvimento de bots inteligentes de suporte ao cliente
   Com o LlamaFarm, é possível criar um bot inteligente de atendimento ao cliente que entenda e responda às perguntas comuns dos clientes. Usando manuais de produtos, arquivos de ajuda e registros históricos de diálogo de atendimento ao cliente como fonte de conhecimento, o bot pode fornecer suporte em tempo real aos clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana. Enquanto isso, seu recurso de failover de modelo garante alta disponibilidade de serviço.
3. Acelerar a pesquisa acadêmica e a análise da literatura
   Os pesquisadores podem importar um grande número de artigos acadêmicos e relatórios de pesquisa para o LlamaFarm para criar uma base de conhecimento profissional. Em seguida, eles podem fazer perguntas aprofundadas sobre tópicos específicos, como "Resuma todo o progresso recente da pesquisa sobre materiais A", e o sistema é capaz de consolidar rapidamente as informações e fornecer resumos importantes, ajudando os pesquisadores a economizar muito tempo na leitura e na análise da literatura.
4. Criar ferramentas de geração e análise de conteúdo
   Os desenvolvedores podem usar os recursos de invocação de vários modelos e de gerenciamento de solicitações do LlamaFarm para desenvolver ferramentas para geração de textos de marketing, criação assistida por código ou relatórios e análises de dados. É fácil alternar entre as "funções" das ferramentas definindo estratégias diferentes, por exemplo, usando a estratégia "Creative Writing" para gerar adwords ou a estratégia "Code Review" para analisar a qualidade do código. Qualidade.

QA

1. Qual é a diferença entre a LlamaFarm e outras estruturas de IA, como a LangChain?
   O LlamaFarm foi projetado com foco no fornecimento de uma solução completa e modular, desde o desenvolvimento local até a implantação na produção. Ele não apenas fornece orquestração de lógica de IA, mas também inclui recursos de nível empresarial, como gerenciamento de tempo de execução, ferramentas de implementação e configuração baseada em políticas. Seus componentes podem trabalhar juntos ou ser integrados de forma independente em projetos existentes, proporcionando maior flexibilidade. O LangChain, por outro lado, concentra-se mais na construção de agentes de IA e cadeias de chamadas (Chain). A LlamaFarm levou em consideração a estabilidade e a escalabilidade do ambiente de produção desde o início do projeto.
2. Preciso pagar para usar a LlamaFarm?
   O projeto LlamaFarm em si é de código aberto e está sob a licença Apache-2.0, o que significa que você pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo gratuitamente. No entanto, você precisa pagar as taxas apropriadas aos fornecedores de LLM de terceiros (por exemplo, GPT-4 da OpenAI) quando chamar suas APIs durante o uso. Se você usar um modelo nativo (por exemplo, o Llama 3 executado pelo Ollama), não incorrerá em taxas de API.
3. Preciso de um computador muito potente para executar o LlamaFarm localmente?
   Isso depende de seu caso de uso específico. A estrutura da LlamaFarm em si não consome muitos recursos. O consumo de recursos vem principalmente do modelo de IA que você está executando. Se você estiver usando-o apenas para chamar APIs de nuvem, um computador comum será suficiente. Se quiser executar localmente um modelo de linguagem grande como o Llama 3, o ideal é que seu computador esteja equipado com uma placa de vídeo (GPU) NVIDIA com uma grande quantidade de memória de vídeo e uma quantidade suficiente de RAM.