La gestione ottimizzata dell'orchestrazione ai modelli linguistici su larga scala (LLM) è fondamentale per migliorare le prestazioni e mantenere una sostenuta efficienza risorse. Per valutare realisticamente l'efficacia pratica di diversi approcci all'orchestrazione, abbiamo condotto benchmark approfonditi.

Strumenti e Framework

Esistono 22 strumenti per l'orchestrazione LLM, organizzati in due principali categorie: Enterprise Gateways e Developer Frameworks. Questi strumenti si dedicano a coordinare i modelli LLM, integrare diversi componenti di intelligenza artificiale, e migliorare l'efficienza in contesti complessi, come l'elaborazione multi-agente, Retrieval-Augmented Generation (RAG), la costruzione di chatbot e l'automatizzazione decisionale.

Perché utilizzare un Tool di Orchestrazione?

Gli strumenti di orchestrazione LLM affrontano le difficoltà associate alla scarsa capacità di apprendimento in tempo reale, al mantenimento del contesto e ai compiti multi-step. I modelli LLM da soli, nonostante siano forti su livello base, richiedono ottimizzazione quando utilizzati in scenari complessi, soprattutto quando sono gestiti da molteplici API di fornitori diversi.

Questi framework rendono possibile combinare diversi modelli LLM, promuovendo una collaborazione mirata e un'efficacia maggiore nell'erogare risultati esatti e pertinenti.

Principali Scenari di Applicazione

I framework di orchestrazione LLM gestiscono la configurazione di modelli ad alto livello per diverse applicazioni. Sono particolarmente utili in scenari che implicano:

    • Multi-Agenten-Systeme
    • Retrieval-Augmented Generation (RAG).
    • Chatbot basati su AI
    • Sistemi autonomi decisionali.

Gateway vs. Frameworks

Gli strumenti vengono distinti in due categorie principali per facilitarne la navigazione:

    • Plattformen: soluzioni adattate alle imprese che centralizzano l'accesso ai modelli LLM, applicano criteri di sicurezza, gestiscono compliance e forniscono analisi di utilizzo.
    • Framework: pensati per sviluppatori che desiderano un controllo completo sulla creazione e orchestrazione dei workflow LLM.

Tra i Gateway più conosciuti vi sono:

Lista degli Enterprise Gateways

    • Bifrost: gateway per l'accesso centralizzato a più di 15 fornitori di modelli LLM via una API compatibile OpenAI. Supporta routing automatico, bilanciamento del carico e direttive di governance centralizzata.
    • Cloudflare AI Gateway: proxy e piattaforma di orchestrazione che offre unità di gestione costi, bilanciamento del carico tra fornitori e resilienza automatica, ideale per inferenze tecniche a larga scala.
    • Kong AI Gateway: permette di integrare, gestire e monitorare diversi modelli LLM per garantire conformità e tracciabilità completa.
    • LiteLLM: presenta un server proxy LLM ed SDK in Python, permette una gestione centralizzata delle configurazioni e un monitoraggio efficiente del sistema.
    • Portkey AI: supporta il routing personalizzato, il failover tra fornitori e offe un'ampia gamma di modelli multimediali con possibilità di addestramento personalizzato.

Risultati Benchmark

Il benchmark ha valutato la latenza in base al token iniziale e alla somma della risposta. L'obiettivo era determinare quanto rapidamente i gateways riuscissero a scegliere e consegnare un'output da modelli diversi.

Develop Frameworks

I developer frameworks forniscono agli sviluppatori la libertà di controllare interamente l'orchestrazione ai loro workflow LLM. Essi includono strumenti per:

    • Costruire workflow multi-LLM
    • Coordinare prompt
    • Gestire modelli in serie per rispondere a richieste complesse.

Lista completa di Framework

Ecco gli strumenti per l'orchestrazione ai LLM in ordine alfabetico:

    • Agency Swarm: sistema di agenti multipli per l'elaborazione distribuita di intelligenza artificiale in contesti complessi.
    • AutoGen (Microsoft): framework open source basato su conversazioni multi-agenti, semplifica la gestione di compiti complessi.
    • CrewAI: estensibile sistema per collaborazioni tra agenti AI in contesti strutturati.
    • Haystack: framework basato su componenti per creare applicazioni Q&A in modo modulare e flessibile.
    • IBM watsonx orchestrate: strumento proprietario con NLP, automatizza il workflow aziendale.
    • LangChain: framework Python per integrare modelli esterni con applicazioni AI, permette estensioni modulari.
    • LlamaIndex: integratore di dati ottimizzato per contesti LLM, con accesso flessibile a database eterogenei.
    • LOFT: framework di gestione di interazioni personalizzate utenti-LLM, adatto ad alte densità di accessi.
    • Microchain: framework open source leggero, semplice ma ormai poco attivo in termini di manutenzione.
    • Orq: piattaforma di collaborazione AI avanzata con strumenti di deployment per modelli LLM.
    • Semantic Kernel (Microsoft): integrazione tra codice convenzionale e modelli AI, per progetti su larga scala.

Conclusioni

I framework LLM aiutano a gestire compiti complessi attraverso l'orchestrazione di modelli diversi, garantendo precisione e contestualità. Le aziende e gli sviluppatori hanno a disposizione una vasta scelta di strumenti, adatti a ogni tipo di scenario. La scelta dipenderà dagli obiettivi, dalla grandezza del progetto e da quale livello di controllo si richiede.