Optimizzare l’orchestrazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è fondamentale per migliorare le prestazioni mantenendo il controllo sull’utilizzo delle risorse. Per valutare come diverse approcci all’orchestrazione si comportano in pratica, abbiamo effettuato benchmarking:

Scopri i principali strumenti di orchestrazione LLM, inclusi framework per sviluppatori e gateway enterprise:

L’orchestrazione LLM implica la gestione e l’integrazione di diversi modelli linguistici (LLM) per eseguire compiti complessi in modo efficiente. Questo processo garantisce un’interazione fluida tra modelli, workflow, fonti di dati e pipeline, ottimizzando le prestazioni come sistema unificato. Le organizzazioni utilizzano l’orchestrazione LLM per compiti come la generazione linguistica, la traduzione automatica, il processo decisionale e le chatbot.

Sebbene i modelli LLM abbiano forti capacità fondamentali, sono limitati in termini di apprendimento in tempo reale, conservazione del contesto e risoluzione di problemi multistep. Inoltre, gestire diversi modelli LLM attraverso diverse API di provider aggiunge complessità all’orchestrazione.

I framework di orchestrazione LLM affrontano questi problemi migliorando l’ingegneria dei prompt, le interazioni API, il recupero di dati e la gestione dello stato. Questi framework permettono ai modelli LLM di collaborare in modo efficiente, migliorando la capacità di generare output precisi e contestualizzati.

I framework di orchestrazione LLM permettono di gestire, coordinare e ottimizzare l’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in diverse applicazioni. Un sistema di orchestrazione LLM consente l’integrazione con diversi componenti dell’intelligenza artificiale, facilita l’ingegneria dei prompt, gestisce i workflow e migliora il monitoraggio delle prestazioni.

Sono particolarmente utili per applicazioni che coinvolgono sistemi multi-agenti, generazione aumentata tramite recupero (RAG), intelligenza artificiale conversazionale e decisioni autonome.

Strumenti di orchestrazione LLM

Per facilitare la navigazione, gli strumenti sono suddivisi in due categorie:

    • piattaforme di gateway: soluzioni aziendali che centralizzano l’accesso ai modelli LLM, impongono criteri di sicurezza, gestiscono il compliance e forniscono il monitoraggio dell’utilizzo.
    • framework per sviluppatori: progettati per ingegneri e sviluppatori che desiderano controllare appieno la costruzione e l’orchestrazione dei workflow LLM.

I gateway sono ideali per le organizzazioni che necessitano di un deployment LLM controllato, scalabile e governato.

Principali piattaforme di gateway LLM

Ecco alcuni gateway AI e i loro punteggi GitHub:

    • Bifrost: un gateway AI che unifica l’accesso a più di 15 provider di modelli LLM attraverso una singola API compatibile con OpenAI, supportando failover automatico, bilanciamento del carico e criteri di governance centralizzati.
    • Cloudflare AI Gateway: una piattaforma di orchestrazione e proxy di inferenza AI che offre accesso a diversi modelli di linguaggio, con fatturazione unificata, monitoraggio dei costi e funzioni di resilienza automatizzate per carichi di lavoro tecnici.
    • Kong AI Gateway: un gateway semantico AI che centralizza e protegge il traffico LLM, abilitando l’integrazione, la governance e il monitoraggio di diversi modelli AI per conformità e tracciamento delle risorse.
    • LiteLLM: accesso a diversi modelli LLM attraverso un’interfaccia unificata, con server proxy (LLM Gateway) e SDK Python per la gestione centrale e l’osservabilità del sistema.
    • Portkey AI: un gateway e piattaforma di orchestrazione che collega sviluppatori a diversi modelli LLM, supportando routing programmatico, failover, monitoraggio dei costi e funzionalità di deployment.

I framework per sviluppatori sono progettati per ingegneri e sviluppatori che desiderano il controllo totale sull’orchestrazione dei workflow LLM. Essi forniscono SDK, API e moduli pre-costruiti per concatenare modelli, gestire i prompt e trattare interazioni multLLM.

Lista completa dei framework per sviluppatori

Ecco l'elenco completo degli strumenti di orchestrazione LLM disponibili per gli sviluppatori, in ordine alfabetico:

    • Agency Swarm: un framework a sistema distribuito di agenti multipli (MAS) che fornisce strumenti per costruire ambienti AI distribuiti.
    • AutoGen: un framework multi-agente open source sviluppato da Microsoft per semplificare l’automazione delle attività AI attraverso agenti conversazionali.
    • crewAI: un framework open source a agenti multipli costruito su LangChain, che permette agli agenti AI di svolgere compiti strutturati in collaborazione.
    • Haystack: un framework open source in Python per creare flessibilmente pipeline AI con un approccio basato su componenti, supportando applicazioni di recupero di informazioni e Q&A.
    • IBM watsonx orchestrate: un framework proprietario di orchestrazione AI che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per automatizzare i workflow aziendali.
    • LangChain: un framework open source in Python per la costruzione di applicazioni LLM, focalizzato sull’aumento di strumenti e sull’orchestrazione di agenti.
    • LlamaIndex: un framework open source di integrazione dati progettato per costruire applicazioni LLM con contesto aumentato, permettendo il facile recupero di dati da diverse fonti.
    • LOFT: un framework di orchestrazione LLM sviluppato da Master of Code Global per ottimizzare le interazioni AI-gestite da clienti, con architettura a code per gestire richieste concorrenti e deployment multiutente.
    • Microchain: un framework leggero per l’orchestrazione LLM, noto per la sua semplicità ma non attivamente mantenuto.
    • Orq: una piattaforma collaborativa e LLMOps per gestire il ciclo di vita del deployment delle applicazioni LLM, fornendo funzionalità per team tecnici e non tecnici.
    • Semantic Kernel (SK): un framework open source di orchestrazione AI di Microsoft che permette agli sviluppatori di integrare modelli LLM come GPT di OpenAI con programmazione tradizionale per creare applicazioni AI-centriche.
    • TaskWeaver: un framework sperimentale open source progettato per l’esecuzione di compiti in applicazioni AI basate su codice, con priorità alla scomposizione modulare dei compiti.

Gli strumenti qui spiegati vengono elencati in ordine alfabetico:

Gli indicatori principali del benchmark degli strumenti di orchestrazione includono il tempo di latenza per il primo token e la latenza totale con l’output dei token.

Per il metodo e l'analisi più dettagliata del benchmark, consulta il nostro articolo su benchmark agenziali.

Selzione e raccomandazione

Il numero di stelle GitHub può indicare la popolarità, ma la scelta ideale dipende da diversi fattori, come l’