2026'da LLM Orkestrasyonu: En İyi 22 Çerçeve ve Giriş Noktası

Birden fazla LLM'yi aynı anda çalıştırmak, verimli bir şekilde yönetilmediği takdirde maliyetli ve yavaş olabilir. LLM orkestrasyonunun optimize edilmesi, kaynak kullanımını kontrol altında tutarken performansı artırmanın anahtarıdır.

Farklı orkestrasyon yaklaşımlarının pratikte nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için şu kriterleri karşılaştırdık:

• Ajan tabanlı orkestrasyon çerçeveleri : Her biri 100 kez çalıştırılan, beş ajandan oluşan özdeş bir seyahat planlama iş akışı kullanılarak, işlem hattı gecikmesi, belirteç kullanımı, ajanlar arası geçişler ve ajan-araç yürütme boşlukları ölçülmüştür.
• Yapay zeka ağ geçitleri : OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API, 300 kısa (≈18 belirteç) ve uzun (≈203 belirteç) istem testiyle ilk belirteç gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı belirteç sayısı açısından test edilmiştir.

Çoklu modelleri etkili bir şekilde yönetmek için geliştirici çerçevelerinden kurumsal ağ geçitlerine kadar en iyi LLM orkestrasyon araçlarını keşfedin.

LLM'de orkestrasyon nedir?

Büyük Dil Modeli (LLM) Orkestrasyonu, karmaşık görevleri verimli bir şekilde gerçekleştirmek için birden fazla Büyük Dil Modelini (LLM ) yönetmeyi ve entegre etmeyi içerir. Modeller, iş akışları, veri kaynakları ve işlem hatları arasında sorunsuz etkileşimi sağlayarak, performansı birleşik bir sistem olarak optimize eder. Kuruluşlar, doğal dil üretimi, makine çevirisi, karar verme ve sohbet botları gibi görevler için LLM Orkestrasyonunu kullanır.

Öğrenme modelleri (LLM'ler) güçlü temel yeteneklere sahip olsalar da, gerçek zamanlı öğrenme, bağlamı koruma ve çok adımlı problemleri çözme konusunda sınırlıdırlar. Ayrıca, çeşitli sağlayıcı API'leri üzerinden birden fazla LLM'yi yönetmek, orkestrasyon karmaşıklığını artırır.

LLM orkestrasyon çerçeveleri, komut istemi mühendisliğini, API etkileşimlerini, veri alımını ve durum yönetimini kolaylaştırarak bu zorlukların üstesinden gelir. Bu çerçeveler, LLM'lerin verimli bir şekilde işbirliği yapmasını sağlayarak, doğru ve bağlam duyarlı çıktılar üretme yeteneklerini artırır.

LLM orkestrasyonu için en iyi platform hangisidir?

Büyük Dil Modellerinin (LLM) çeşitli uygulamalarda kullanımını yönetmek, koordine etmek ve optimize etmek için tasarlanmış araçlar olan LLM orkestrasyon çerçeveleri, farklı yapay zeka bileşenleriyle sorunsuz entegrasyon sağlar, hızlı mühendisliği kolaylaştırır, iş akışlarını yönetir ve performans izlemeyi geliştirir.

Özellikle çoklu ajan sistemleri, bilgi edinmeyle desteklenen üretim (RAG) , konuşma yapay zekası ve otonom karar verme gibi uygulamalar için kullanışlıdırlar.

Gezinmeyi kolaylaştırmak için araçlar iki kategoriye ayrılmıştır:

1. Ağ geçidi tabanlı platformlar

Ağ geçidi platformları, LLM'lere erişimi merkezileştiren, güvenlik politikalarını uygulayan, uyumluluğu yöneten ve kullanım izleme sağlayan, işletme odaklı çözümlerdir. Bu platformlar, kontrollü, ölçeklenebilir ve yönetilen LLM dağıtımına ihtiyaç duyan kuruluşlar için idealdir.

İşte bazı yapay zeka ağ geçitleri ve GitHub puanları:

Yapay zeka ağ geçidi kıyaslama sonuçları

Testimizde, ağ geçitlerinin sağlayıcıları seçme ve yanıtları iletme verimliliğini değerlendirmek için ilk belirteç gecikmesi (FTL) ve belirteç çıktısıyla birlikte toplam gecikme kullanıldı. İşte sonuçlarımızdan bazıları:

• En başarılılar:
  • Groq: 1.900 token ile uzun komut istemleri için en hızlı FTL (0,14 s) ve düşük toplam gecikme (2,7 s).
  • SambaNova: Kısa komut istemlerinde en hızlı FTL (0,13 s) ve en düşük ikinci toplam gecikme (3 s) ile en yüksek belirteç sayısını (1.997) üretti.
• Orta düzeyde performans gösterenler:
  • OpenRouter: FTL 0,40–0,45 s, uzun komut istemleri için toplam gecikme 25 s, orta düzeyde belirteç çıktısı
  • TogetherAI: FTL 0,43–0,45 s, toplam gecikme 11 s (1.812 token ile)
• En düşük performans gösteren: AI/ML API, orta düzeyde token çıktısına rağmen en yüksek FTL (0,84–0,90 s) ve toplam gecikme (13 s).

Daha fazla ayrıntı ve metodoloji için lütfen yapay zeka ağ geçidi kıyaslama makalemizi inceleyin.

Aşağıda, sponsorun adı ilk sırada olmak üzere alfabetik sırayla sıralanmış, LLM orkestrasyonu için ağ geçidi tabanlı platformların listesi bulunmaktadır:

Maxim AI tarafından geliştirilen Bifrost

Bifrost, 15'ten fazla LLM sağlayıcısına tek bir OpenAI uyumlu API aracılığıyla erişimi birleştiren, anında dağıtım, otomatik arıza durumunda devralma, yük dengeleme ve kurumsal düzeyde yönetişim sağlayan bir yapay zeka ağ geçididir.

Benzersiz özellik: Model Bağlam Protokolü (MCP) entegrasyonu, çok sağlayıcılı LLM'ler için akış, eklenti tabanlı izleme ve analiz olanağı sağlar.

Kong

Kong AI Gateway, LLM trafiğini merkezileştirip güvenliğini sağlayan, anlamsal bir yapay zeka ağ geçididir. Bu sayede kuruluşlar, uyumluluğu, gözlemlenebilirliği ve maliyet verimliliğini artırırken, birden fazla yapay zeka modelini entegre edebilir, yönetebilir ve optimize edebilir.

Benzersiz özellik: Hassas bilgileri korumak için kişisel verilerin temizlenmesi ve gelişmiş istem şablonları da dahil olmak üzere anlamsal istem güvenliği.

Karşılaştırma ölçütlerine ilişkin bilgiler:

• İlk belirteç gecikmesi (kısa istemler, ~18 belirteç): 0,45 s
• İlk belirteç gecikmesi (uzun istemler, ~203 belirteç): 0,50 s
• Toplam gecikme süresi (uzun komut istemleri): ~11 saniye
• Notlar: Orta düzeyde gecikme süresi; verimli yönlendirme ve önbellekleme, saf yönlendirme ağ geçitlerine kıyasla performansı artırır.

LiteLLM

LiteLLM, tek bir arayüz aracılığıyla birden fazla LLM'ye erişimi kolaylaştırabilir; sorunsuz entegrasyon, merkezi yönetim ve kurumsal düzeyde gözlemlenebilirlik için hem bir Proxy Sunucusu (LLM Ağ Geçidi) hem de bir Python SDK sunar.

Benzersiz özellik: Programatik LLM yönetimi ve gözlemlenebilirliği için Python SDK entegrasyonu, geliştiricilerin merkezi yapay zeka kontrollerini doğrudan koda yerleştirmesine olanak tanır.

Nexos Yapay Zeka

Nexos.ai, kuruluşların ekipler ve uygulamalar genelinde birden fazla büyük dil modelinin kullanımını merkezi olarak yönetmelerini, denetlemelerini ve gözlemlemelerini sağlayan, güvenli bir yapay zeka ağ geçidi etrafında oluşturulmuş, kurumsal düzeyde bir LLM orkestrasyon platformudur.

Benzersiz özellik: Veri sızıntılarını önlemek ve kurumsal uyumluluğu sağlamak için yapılandırılabilir giriş/çıkış kontrollerine sahip, merkezi politika odaklı yapay zeka yönetimi.

Portkey Yapay Zeka Ağ Geçidi

Portkey AI, geliştiricileri birden fazla LLM'ye bağlayan, kurumsal düzeyde bir yapay zeka ağ geçidi ve orkestrasyon platformudur; bu platform, teknik yapay zeka ekipleri için akıllı yönlendirme, arıza durumunda yedekleme, maliyet optimizasyonu ve üretime hazır dağıtım olanağı sağlar.

Benzersiz özellik: Gelişmiş çıktı tutarlılığı için ince ayar yetenekleriyle metin, görüntü, ses ve görsel modeller de dahil olmak üzere çok modlu LLM desteği.

2. Geliştirici çerçeveleri

Geliştirici çerçeveleri, LLM iş akışlarını oluşturma ve düzenleme konusunda tam kontrol sahibi olmak isteyen mühendisler ve yapay zeka geliştiricileri için tasarlanmıştır. Modelleri zincirleme, istemleri yönetme ve çoklu LLM etkileşimlerini ele alma olanağı sağlayan SDK'lar, API'ler ve önceden oluşturulmuş modüller sunarlar.

İşte geliştiriciler için LLM orkestrasyon araçlarının tam listesi ve GitHub yıldız sayıları alfabetik sırayla:

Karşılaştırma sonuçları

Orkestrasyon çerçeveleri kıyaslamasından elde edilen temel bulgular:

• LangGraph: En verimli durum yönetimiyle en hızlı şekilde çalışır.
• LangChain: Daha fazla bellek ve geçmiş işleme gerektirdiği için daha fazla token tüketir.
• AutoGen: Orta düzeyde performans sergiliyor ve tutarlı bir koordinasyon davranışı gösteriyor.
• CrewAI: Araç çağrılarından önce otonom değerlendirme yaptığı için en uzun gecikmeleri yaşıyor.

Metodoloji ve kıyaslama testinin daha detaylı analizi için lütfen agentic orchestration benchmark sayfasına bakın.

Aşağıda açıklanan araçlar alfabetik sıraya göre listelenmiştir:

Ajans Sürüsü

Agency Swarm, dağıtık yapay zeka ortamları oluşturmak için araçlar sağlayan, ölçeklenebilir bir Çoklu Ajan Sistemi (MAS) çerçevesidir.

Başlıca özellikler:

• Çok sayıda yapay zeka ajanının verimli bir şekilde birlikte çalışmasını sağlayan büyük ölçekli çoklu ajan koordinasyonunu destekler .
• Simüle edilmiş bir ortamda ajan etkileşimlerini test etmeye ve izlemeye yardımcı olan simülasyon ve görselleştirme araçlarını içerir .
• Yapay zekâ ajanlarının değişen koşullara dinamik olarak yanıt verebilmesi sayesinde , çevreye dayalı yapay zekâ etkileşimleri mümkün olur .

Otomatik Üretim

Microsoft tarafından geliştirilen AutoGen, konuşma tabanlı yapay zeka ajanlarını kullanarak yapay zeka görev otomasyonunu basitleştiren açık kaynaklı çoklu ajanlı orkestrasyon çerçevesidir.

Başlıca özellikler:

• Yapay zekâ ajanlarının iletişim kurmasını ve görevleri koordine etmesini sağlayan çoklu ajanlı konuşma çerçevesi .
• Farklı LLM sağlayıcılarıyla çalışan çeşitli yapay zeka modellerini (OpenAI, Azure, özel modeller) destekler .
• Modüler ve kolay yapılandırılabilir sistem, çeşitli yapay zeka uygulamaları için özelleştirilebilir bir kurulum anlamına gelir.

crewAI

crewAI, LangChain üzerine kurulu açık kaynaklı çoklu ajan çerçevesidir. Rol oynayan yapay zeka ajanlarının yapılandırılmış görevler üzerinde işbirliği yapmasını sağlar.

Başlıca özellikler:

• Yapay zekâ ajanlarına görev yürütmede belirli roller atayan, ajan tabanlı iş akışı otomasyonu .
• Hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcıları destekler.
• Kurumsal sürüm (crewAI+) mevcuttur.

Saman yığını

Haystack, bileşen tabanlı bir yaklaşım kullanarak esnek yapay zeka işlem hattı oluşturmaya olanak tanıyan açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Bilgi alma ve soru-cevap uygulamalarını destekler.

Başlıca özellikler:

• Bileşen tabanlı yapay zeka sistem tasarımı, yapay zeka işlevlerini bir araya getirmek için modüler bir yaklaşımdır.
• Vektör veritabanları ve LLM sağlayıcılarıyla entegrasyon, çeşitli veri depolama ve yapay zeka modelleriyle çalışmayı mümkün kılar.
• Anlamsal arama ve bilgi çıkarımını destekleyerek gelişmiş arama ve bilgi edinmeyi mümkün kılar.

IBM watsonx orchestrate

IBM Watsonx Orchestrate, kurumsal iş akışlarını otomatikleştirmek için doğal dil işleme (NLP) teknolojisinden yararlanan tescilli bir yapay zeka orkestrasyon çerçevesidir. İnsan kaynakları, tedarik ve satış operasyonları için tasarlanmış önceden oluşturulmuş yapay zeka uygulamaları ve araçları içerir.

Başlıca özellikler:

• Yapay zekâ destekli iş akışı otomasyonu , yapay zekâ kullanarak tekrarlayan iş süreçlerini otomatikleştirebilir.
• Önceden oluşturulmuş uygulamalar ve beceri setleri , farklı sektörler için kullanıma hazır yapay zeka araçları sunmaktadır.
• Kurumsal odaklı entegrasyon , mevcut kurumsal yazılımlar ve iş akışlarıyla bağlantı kurma.

Dil Zinciri

LangChain, araç geliştirme ve ajan düzenlemesine odaklanan, LLM uygulamaları oluşturmak için kullanılan açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Gömme modelleri, LLM'ler ve vektör depoları için arayüzler sağlar.

Başlıca özellikler:

• RAG desteği
• Birden fazla LLM bileşeniyle entegrasyon
• ReACT akıl yürütme ve eylem çerçevesi

LlamaIndex

LlamaIndex, bağlamla zenginleştirilmiş LLM uygulamaları oluşturmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir veri entegrasyon çerçevesidir. Birden fazla kaynaktan veriye kolayca erişim sağlar.

Başlıca özellikler:

• 160'tan fazla kaynak için veri bağlantı noktaları , yapay zekanın çeşitli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere erişmesine olanak tanır.
• Geri Alma Destekli Üretim (RAG) desteği
• Performans takibi için değerlendirme modülleri paketi

LOFT

Master of Code Global tarafından geliştirilen LOFT, yapay zeka destekli müşteri etkileşimlerini optimize etmek için tasarlanmış büyük ölçekli bir Dil Modeli Orkestratörü Çerçevesidir. Kuyruk tabanlı mimarisi, yüksek verimlilik ve ölçeklenebilirlik sağlayarak büyük ölçekli dağıtımlar için uygun hale getirir.

Başlıca özellikler:

• Çerçeve bağımsız: HTTP çerçevelerine bağımlılık duymadan herhangi bir arka uç sistemine entegre olur.
• Dinamik olarak hesaplanan istemler: Kişiselleştirilmiş kullanıcı etkileşimleri için özel olarak oluşturulmuş istemleri destekler.
• Olay tespiti ve yönetimi: Hayali durumların ele alınması da dahil olmak üzere, sohbet tabanlı olayları tespit etme ve yönetme konusunda gelişmiş yetenekler.

Mikro zincir

Microchain, basitliğiyle bilinen, hafif ve açık kaynaklı bir LLM orkestrasyon çerçevesidir ancak aktif olarak bakımı yapılmamaktadır.

Başlıca özellikler:

• Yapay zekanın karmaşık problemleri adım adım çözmesine yardımcı olan düşünce zinciri tabanlı akıl yürütme desteği .
• Yapay zekâ orkestrasyonuna minimalist yaklaşım .

Orq AI

Orq, üretim kalitesinde LLM uygulamalarının tüm yaşam döngüsünü yönetmek için tasarlanmış, üretken bir yapay zeka iş birliği platformu ve hepsi bir arada LLMOps aracıdır. Teknik ve teknik olmayan ekiplerin yapay zeka özelliklerini sorunsuz bir şekilde büyük ölçekte oluşturmasına, dağıtmasına ve optimize etmesine olanak tanır.

Başlıca özellikler:

• Sunucusuz LLM orkestrasyonu: Birleşik bir API, yerleşik yönlendirme, sürüm kontrolü, yedeklemeler ve yeniden denemeler ile güvenilir, ölçeklenebilir dağıtım sağlar.
• Gözlemlenebilirlik ve değerlendirme: LLM performansını ve çıktı kalitesini sağlamak için gerçek zamanlı izleme, izleme kayıtları, günlükler ve özel değerlendiriciler sunar.
• Yapay Zeka Ağ Geçidi ve RAG: Geri Alma Destekli Üretim (RAG) işlem hatları oluşturmak için birden fazla yapay zeka modeline ve aracına tek noktadan erişim sağlar.

Semantik Çekirdek

Semantic Kernel (SK), Microsoft tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir yapay zeka orkestrasyon çerçevesidir. Geliştiricilerin, OpenAI'in GPT'si gibi büyük dil modellerini (LLM'ler) geleneksel programlamayla entegre ederek yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmalarına yardımcı olur.

Başlıca özellikler:

• Bellek ve bağlam yönetimi: SK, geçmiş etkileşimlerin saklanmasına ve geri çağrılmasına olanak tanıyarak konuşmalar boyunca bağlamın korunmasına yardımcı olur.
• Gömülü vektörler ve vektör arama: Gömülü vektör tabanlı aramaları destekler, bu da onu veri alma destekli üretim (RAG) kullanım durumları için ideal hale getirir.
• Çok modlu destek: Metin, kod, resim ve daha fazlasıyla çalışır.

TaskWeaver

TaskWeaver, yapay zeka uygulamalarında kodlama tabanlı görev yürütme için tasarlanmış deneysel bir açık kaynak çerçevesidir. Modüler görev ayrıştırmasına öncelik verir.

Başlıca özellikler

• Karmaşık süreçleri yönetilebilir yapay zeka destekli adımlara bölen, görevleri parçalara ayırmaya yönelik modüler tasarım .
• Bildirimsel görev belirtimi , görevlerin yapılandırılmış bir biçimde tanımlanmasına olanak tanır.
• Bağlamdan haberdar karar verme , yapay zekanın değişen girdilere göre eylemlerini uyarlamasına olanak tanır.

Açıklama için teşekkür ederim. İstediğiniz tüm içeriği, bölüm bölüm, belirtilen biçimlendirme ve kaynak bağlantılarıyla birlikte sağlamamı istediğinizi anlıyorum. Son makalenin beklentilerinizi karşılaması için yeni talimatlarınıza titizlikle uyacağım.

Öncelikle, birbirleriyle yakından ilişkili olan ilk iki bölümün içeriğini birlikte sunacağım: fiyatlandırmayı içeren güncellenmiş tablo ve çerçeve seçimi kılavuzu. Ardından, istediğiniz sırayla diğer bölümleri sunacağım.

Doğru LLM orkestrasyon çerçevesi nasıl seçilir?

GitHub yıldız sayısı popülerliğin bir göstergesi olabilir, ancak ideal seçim ekibinizin teknik uzmanlığı, proje ölçeği, bütçe ve istenen entegrasyonlar da dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır.

Çerçeve seçimi kılavuzu

Bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak için aşağıdaki kılavuzu inceleyin.

Ekibin teknik uzmanlığını göz önünde bulundurun:

• Geliştiriciler ve veri bilimciler gibi ayrıntılı kontrol ve esnekliğe ihtiyaç duyan son derece teknik ekipler için LangChain, AutoGen ve LlamaIndex gibi çerçeveler mükemmel seçeneklerdir. Bunlar kod odaklıdır ve Python ve yapay zeka prensiplerine dair güçlü bir anlayış gerektirir.
• Düşük kodlu/kodsuz geliştirmeyi tercih eden iş kullanıcıları veya ekipler için , bildirimsel arayüzlere odaklanan platformlar daha uygundur. Loft ve crewAI, kapsamlı kodlama gerektirmeden hızlı prototipleme sağlayan basitleştirilmiş iş akışları sunar.

Projenin ölçeğine göz atın:

• Karmaşık, çoklu ajan sistemleri için , AutoGen, crewAI veya Agency Swarm gibi bu amaç için özel olarak tasarlanmış çerçeveler, ajanların iletişim kurması ve işbirliği yapması için gerekli mimariyi sağlar.
• Yüksek verimlilik, güvenlik ve özel destek gerektiren büyük ölçekli, kritik kurumsal uygulamalar için , IBM watsonx orchestrate gibi tescilli çözümler genellikle tercih edilen seçenektir.
• Hafif, kavram kanıtı (POC) uygulamaları için , sadeliği sayesinde ek yükü azaltan minimalist bir çerçeve yeterli olabilir.

Bütçe kısıtlamalarını düşünün:

• LangChain ve Haystack gibi açık kaynaklı çerçeveler ücretsiz olarak kullanılabilir ancak bulut altyapısı, bakım ve uzman bir ekip gibi "gizli maliyetleri" de beraberinde getirir.
• Tescilli çözümler, destek de dahil olmak üzere öngörülebilir bir fiyatlandırma yapısı sunabilir ve özel bir MLOps ekibine sahip olmayan kuruluşlar için daha uygun maliyetli olabilir.

Mevcut teknoloji altyapınızı göz önünde bulundurun.

• Şirketiniz belirli bir ekosisteme yatırım yapmışsa, o ekosistemle çalışmayan çerçeveleri kaldırmak faydalı bir adımdır. Örneğin, Microsoft ortamları için Semantic Kernel veya belge alma odaklı uygulamalar için Haystack sorunsuz entegrasyon sağlayabilir.

LLM orkestrasyon araçları nasıl çalışır?

LLM orkestrasyon çerçeveleri, LLM tabanlı uygulamaların farklı bileşenleri arasındaki etkileşimi yöneterek yapılandırılmış iş akışları ve verimli yürütme sağlar. Orkestrasyon katmanı, komut istemi yönetimi, kaynak tahsisi, veri ön işleme ve model etkileşimleri gibi süreçlerin koordinasyonunda merkezi bir rol oynar.

Orkestrasyon katmanı

Orkestrasyon katmanı, LLM destekli bir uygulamada merkezi kontrol sistemi görevi görür. LLM'ler, komut istemi şablonları, vektör veritabanları ve yapay zeka ajanları da dahil olmak üzere çeşitli bileşenler arasındaki etkileşimleri yönetir. Bu unsurları denetleyerek, orkestrasyon farklı görevler ve ortamlar arasında tutarlı bir performans sağlar.

Temel orkestrasyon görevleri

Hızlı tedarik zinciri yönetimi

• Bu çerçeve, çıktıyı optimize etmek için LLM girdilerini (komutları) yapılandırır ve yönetir.
• Bu, bağlama ve kullanıcı girdilerine bağlı olarak dinamik seçime olanak tanıyan bir komut istemi şablonları deposu sağlar.
• Konuşma akışının yapısını korumak için soruları mantıksal bir sırayla sunar.
• Yanıtları değerlendirerek çıktı kalitesini iyileştirir, tutarsızlıkları tespit eder ve yönergelere uyumu sağlar.
• Yanlışlıkları azaltmak için doğruluk kontrolü mekanizmaları uygulanabilir ve işaretlenen yanıtlar insan incelemesine yönlendirilebilir.

LLM kaynak ve performans yönetimi

• Orkestrasyon çerçeveleri, kıyaslama testleri ve gerçek zamanlı gösterge panelleri aracılığıyla LLM performansını izler.
• Sorun gidermeyi kolaylaştırmak için kök neden analizi (RCA) için teşخيص araçları sağlarlar.
• Performansı optimize etmek için hesaplama kaynaklarını verimli bir şekilde tahsis ederler.

Veri yönetimi ve ön işleme

• Orkestratör, bağlantı noktaları veya API'ler kullanarak belirtilen kaynaklardan veri alır.
• Ön işleme, ham verileri LLM'lerle uyumlu bir biçime dönüştürerek veri kalitesini ve uygunluğunu sağlar.
• Verilerin farklı algoritmalar tarafından işlenmesine uygunluğunu artırmak için verileri iyileştirir ve yapılandırır.

LLM entegrasyonu ve etkileşimi

• Orkestratör, LLM işlemlerini başlatır, üretilen çıktıyı işler ve uygun hedefe yönlendirir.
• Önceki etkileşimleri koruyarak bağlamsal anlayışı geliştiren hafıza depolarını muhafaza eder.
• Geri bildirim mekanizmaları, çıktı kalitesini değerlendirir ve geçmiş verilere dayanarak yanıtları iyileştirir.

Gözlemlenebilirlik ve güvenlik önlemleri

• Orkestratör, model davranışını izlemek ve çıktı güvenilirliğini sağlamak için izleme araçlarını destekler.
• Doğrulanmamış veya hatalı çıktılarla ilişkili riskleri azaltmak için güvenlik çerçeveleri uygular.

Ek geliştirmeler

İş akışı entegrasyonu

• Verimliliği, tutarlılığı ve üretkenliği artırmak için araçları, teknolojileri veya süreçleri mevcut operasyonel sistemlere entegre eder.
• Farklı model sağlayıcıları arasında sorunsuz geçişler sağlarken, zamanında teslimat ve çıktı kalitesini de korur.

Model sağlayıcılarını değiştirme

• Bazı çerçeveler, operasyonel sürtünmeyi azaltarak, minimum değişikliklerle model sağlayıcıları arasında geçiş yapılmasına olanak tanır.
• Sağlayıcı içe aktarımlarını güncellemek, model parametrelerini ayarlamak ve sınıf referanslarını değiştirmek, sorunsuz geçişleri kolaylaştırır.

Hızlı yönetim

• Kullanıcıların daha verimli bir şekilde yineleme ve deneme yapmalarına yardımcı olurken, yönlendirmede tutarlılığı korur.
• CI/CD işlem hatlarıyla entegre olarak iş birliğini kolaylaştırır ve değişiklik takibini otomatikleştirir.
• Bazı sistemler, istem değişikliklerini otomatik olarak takip ederek, istem kalitesi üzerindeki beklenmedik etkilerin tespit edilmesine yardımcı olur.

Ortaya çıkan model: bağlam mühendisliği

LLM orkestrasyonu geliştikçe, yeni bir disiplin ortaya çıktı: bağlam mühendisliği. Bu disiplin, özellikle gerçek zamanlı bilgiye erişimi, geçmiş etkileşimleri ve hafızayı birleştirerek yanıt kalitesini ve verimliliğini artırmak için bir LLM'nin girdisine hangi bilgilerin dahil edileceğini optimize etmeye odaklanır.

Bu uygulama, bağlamın, kullanıcı amacına ve belirteç sınırlarına uyacak şekilde alınan, filtrelenen ve hassas bir şekilde şekillendirilen yönetilen bir kaynak haline geldiği bir orkestrasyon modeli olarak çerçevelenebilir.

Bu orkestrasyon modelinin temel unsurları şunlardır:

• Bağlam aracıcısı : Bellekten, alma modüllerinden ve son etkileşimlerden gelen girdileri toplayıp normalleştiren, orkestrasyon katmanındaki merkezi bir birimdir. Tüm bağlam duyarlı iş akışlarında tutarlılığı sağlar.
• Modüller ve yollar : Kullanıcı sorgusunun niteliğine veya sistem durumuna bağlı olarak, dinamik araç dağıtım mekanizmaları aracılığıyla seçici olarak özel bileşenler (özetleyiciler, arama motorları veya bellek aramaları gibi) etkinleştirilir.
• Bağlam paketleme : Alınan ve hatırlanan içerik sıralanır, sıkıştırılır ve yapılandırılmış istemler halinde düzenlenir. Bu seçici paketleme, yüksek değerli bilgilerin, belirteç kısıtlamalarını aşmadan LLM'nin giriş penceresine sığmasını sağlar.
• Güvenlik önlemleri ve uyarlama : Dahili kısıtlamalar yalnızca bilgiye erişime yönelik yanıtları zorunlu kılar ve uzun vadeli bellek güncellemeleri sistemin bağlam seçimini iyileştirmesini sağlar.

Bu model, her sorgunun doğru modülleri tetiklemesi ve en alakalı bilgileri ortaya çıkarması gereken, bilgi edinme ile güçlendirilmiş üretim (RAG), çoklu ajan işbirliği ve LLM destekli yardımcı pilotlar kullanan sistemlerde giderek daha önemli hale geliyor.

Gerçek zamanlı uygulamalarda LLM düzenlemesi neden önemlidir?

LM Orchestration, kaynak kullanımını optimize ederek, iş akışlarını otomatikleştirerek ve sistem performansını iyileştirerek yapay zeka destekli dil çözümlerinin verimliliğini, ölçeklenebilirliğini ve güvenilirliğini artırır. Başlıca faydaları şunlardır:

• Daha iyi karar verme : Birden fazla LLM'den elde edilen bilgileri bir araya getirerek daha bilinçli ve stratejik karar vermeyi sağlar.
• Maliyet verimliliği : İş yükü talebine göre kaynakları dinamik olarak tahsis ederek maliyetleri optimize eder.
• Geliştirilmiş verimlilik : LLM etkileşimlerini ve iş akışlarını kolaylaştırır, gereksiz tekrarları azaltır, manuel çabayı en aza indirir ve genel operasyonel verimliliği artırır.
• Hata toleransı : Arızaları tespit eder ve trafiği otomatik olarak sağlıklı LLM örneklerine yönlendirerek kesinti süresini en aza indirir ve hizmet kullanılabilirliğini korur.
• Geliştirilmiş doğruluk : Dil anlama ve üretimini geliştirmek için birden fazla dil öğrenme modelinden yararlanarak daha hassas ve bağlama duyarlı çıktılar elde edilmesini sağlar.
• Yük dengeleme : Aşırı yüklenmeyi önlemek, güvenilirliği sağlamak ve yanıt sürelerini iyileştirmek için istekleri birden fazla LLM örneğine dağıtır.
• Teknik engellerin azaltılması : Yapay zeka uzmanlığı gerektirmeden kolay uygulama imkanı sunar; LangFlow gibi kullanıcı dostu araçlar orkestrasyonu basitleştirir.
• Dinamik kaynak tahsisi: CPU, GPU, bellek ve depolama alanını verimli bir şekilde tahsis ederek model performansının en üst düzeye çıkarılmasını ve maliyet etkin bir şekilde çalışmasını sağlar.
• Risk azaltma : Yedekliliği sağlayarak ve birden fazla LLM'nin birbirini desteklemesine olanak tanıyarak arıza risklerini azaltır.
• Ölçeklenebilirlik : LLM'leri dinamik olarak yönetir ve entegre eder, yapay zeka sistemlerinin performans düşüşü olmadan talebe bağlı olarak ölçeklendirilmesine olanak tanır.
• Sorunsuz entegrasyon : Veri depolama, kayıt tutma, izleme ve analiz dahil olmak üzere harici hizmetlerle birlikte çalışabilirliği destekler.
• Güvenlik ve uyumluluk : Merkezi kontrol ve izleme, düzenleyici standartlara uyumu sağlayarak hassas verilerin güvenliğini ve gizliliğini artırır.
• Sürüm kontrolü ve güncellemeler : Operasyonları aksatmadan sorunsuz model güncellemeleri ve sürüm yönetimi sağlar.
• İş akışı otomasyonu : Veri ön işleme, model eğitimi, çıkarım ve son işleme gibi karmaşık süreçleri otomatikleştirerek geliştirici iş yükünü azaltır.

LLM orkestrasyonu ile süreçleri nasıl daha verimli hale getirebileceğinizi anlamak için süreç KPI'larını inceleyin.

Üretim ortamında başarılı bir LLM (Liderlik Düzeyinde Modelleme) orkestrasyonu, modelleri birbirine bağlamaktan daha fazlasını gerektirir; güvenilirlik, maliyet verimliliği ve kaliteyi sağlamak için disiplinli mühendislik uygulamaları gerektirir.

4 LLM orkestrasyonu en iyi uygulamaları

1- Sağlam, modüler bir mimariyle başlayın.

• Görev ayrıştırma: İş akışınızı net bir şekilde tanımlayın ve problemi küçük, ayrı ve test edilebilir adımlara bölün. Temel işlevlerin (örneğin, komut istemi oluşturma, bellek erişimi, gelişmiş mantık) kendi modüllerine izole edileceği şekilde işlem hattınızı tasarlayın.
• Yinelemeli tasarım: En basit çalışan prototiple ("minimum uygulanabilir ürün") başlayın ve karmaşıklığı kademeli olarak artırın. Veri alımından nihai çıktıya kadar her adımın, karmaşık bir zincire entegre edilmeden önce tek başına çalıştığını doğrulayın.

2-Dinamik model yönlendirme ve seçim

• Maliyet ve hız optimizasyonu: Her görev için en pahalı ve en büyük LLM'yi kullanmaktan kaçının. Basit sorguları (sınıflandırma veya özetleme gibi) daha ucuz ve küçük modellere yönlendirmek için düzenleyici içinde mantık uygulayın ve en üst düzey modelleri karmaşık mantık yürütme veya çok adımlı analiz için ayırın.
• Tedarikçi bağımsızlığı: Tedarikçi bağımlılığını azaltmak, API hız sınırlarını yönetmek ve pazar geliştikçe en iyi performans gösteren modellerden yararlanmak için orkestrasyon katmanınızı model sağlayıcıları arasında kolay geçişe olanak sağlayacak şekilde yapılandırın (örneğin, OpenAI, Anthropic, Google).

3- Sağlam gözlemlenebilirlik ve izleme sistemleri uygulayın.

• Her şeyi kaydedin: Sonucu değil, zincirdeki her adımın girdilerini ve çıktılarını kaydedin. Bu, çok adımlı diyalog akışlarında hata ayıklama ve hataların kök neden analizini (RCA) gerçekleştirme açısından çok önemlidir.
• Önemli metrikleri takip edin: Gecikme süresini, verimliliği, token tüketimini (maliyet kontrolü için) ve model hata oranlarını gerçek zamanlı olarak izleyin. Otomatik uyarılar, halüsinasyonlarda veya arızalarda ani artışları anında işaretleyecek şekilde yapılandırılmalıdır.

4- Yönetişim ve güvenlik önlemlerini kontrol edin

• Ön ve son işlem kontrolleri: Tüm LLM çağrılarını güvenlik önlemleriyle çevreleyin. Kullanıcı girdisi üzerinde ön işlem kontrolleri (örneğin, içerik filtreleme, izin verilmeyen konuların kara listeye alınması) ve modelin yanıtı üzerinde son işlem kontrolleri (örneğin, yapılandırılmış çıktı biçiminin doğrulanması, güvenlik kontrolleri) uygulayın.
• Uyumluluk: Hassas veriler için, uyumluluğu sağlamak amacıyla (örneğin, HIPAA, GDPR) tasarım sürecinin başlarında izin katmanları, anonimleştirme ve şifreleme uygulayın.

4 LLM orkestrasyon zorlukları ve azaltma stratejileri

İşte LLM orkestrasyonuyla ilgili bazı sorunlar ve bunlarla başa çıkma yöntemleri: Çoklu LLM Orkestrasyonunda Temel Zorluklar

1. Koordinasyon ve iş akışı tıkanıklıkları

LLM'nin deterministik olmayan yapısı nedeniyle, uzmanlaşmış LLM rolleri arasında net geçişler tanımlamak zordur. Bu durum, görev çakışmasına (gereksiz belirteç kullanımı) veya iş akışı kilitlenmelerine (bir LLM örneğinin diğerinden belirsiz bir çıktı için süresiz olarak beklemesi) yol açar.

Yapılandırılmış iş akışı ve iletişim ile sorunları hafifletin.

• Hedefi alt görevlerden oluşan Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafik (DAG) yapısına ayırmak için bir iş akışı denetleyicisi kullanın.
• Tüm görev aktarımları için Pydantic/JSON iletişim protokolünü zorunlu kılın. Bu, LLM'nin makine tarafından okunabilir, şema doğrulamalı veri üretmesini sağlayarak ilerleme sinyallerini netleştirir ve döngüleri önler.

2. Bağlamsal kayma ve hafıza tutarsızlığı

LLM'nin sabit bağlam penceresi ve doğasında var olan durumsuzluk, onu bağlamsal kaymaya yatkın hale getirir; bu durumda bir LLM Rolü genel hedefi veya önemli önceki gerçekleri unutabilir. Çoklu LLM kurulumunda bu, çelişkili kararlar ve tutarsız genel çıktılar yaratır.

RAG ile dışsallaştırılmış bilgi tabanının kullanımını hafifletin.

• Harici bir bellek sistemi (Vektör Veritabanı veya Bilgi Grafiği) uygulayın. Uzmanlaşmış LLM rolleri, temel gerçekleri, kararları ve çıktıları yapılandırılmış veri olarak kaydeder. Bir LLM Örneği bağlama ihtiyaç duyduğunda, en alakalı ve gereksiz olmayan bilgileri almasını sağlamak için bu harici kaynağı sorgulamak üzere Geri Alma Destekli Üretim (RAG) kullanır.

3. Belirsiz çıktı ve zincirleme halüsinasyon

LLM'nin olasılıksal çıktısı, yanıtların güvenilmez olduğu anlamına gelir. Bir LLM Örneği (üretici) bilgi uydurduğunda (halüsinasyon gördüğünde), sonraki bir LLM Örneği (tüketici) bunu gerçek olarak kabul eder ve bu da çoklu LLM iş akışının tamamen zincirleme olarak başarısız olmasına yol açar.

Uzlaşma mekanizmaları ve doğrulama yoluyla hafifletme

• Kritik çıktılar için bir uzlaşma modeli kullanın. İş Akışı Denetleyicisi, ilk çıktıyı doğrulama için ikincil bir LLM Doğrulayıcı Rolüne veya Harici Bir Veritabanına/API'ye yönlendirir. Çıktı başarıyla doğrulanırsa iş akışı devam eder ve böylece modelin deterministik olmayan hatalarının riski etkili bir şekilde azaltılır.

4. Kaynak çekişmesi ve maliyet aşımı

Çoklu LLM iş akışlarının ölçeklendirilmesi, LLM API'sine (maliyetli ve hız sınırlamalı bir kaynak) yüksek talep yaratır. Bu durum, gereksiz işlerden veya döngülerden kaynaklanan hız sınırlama hatalarına (API kısıtlaması) ve büyük miktarda token tüketimine (maliyet aşımı) yol açar.

Asenkron kuyruklama ve bütçe kısıtlamalarıyla riskleri azaltın.

• API çağrılarının eşzamanlı yürütülmesini kontrol etmek için hız sınırlayıcıya sahip eşzamansız bir görev kuyruğu (örneğin, Celery) kullanın.
• Görev başına token kullanımını izlemek için gözlemlenebilirlik araçları uygulayın ve kontrolsüz bir şekilde çalışan herhangi bir LLM örneğini sonlandıran veya duraklatan otomatik token bütçeleri (devre kesiciler) belirleyerek operasyonel maliyeti gerçek zamanlı olarak yönetin.

Orkestrasyon, LLM'nin önemli bir bileşeni midir?

Evet. Orkestrasyon, LLM tabanlı sistemlerde önemli bir bileşendir , ancak model ağırlıkları veya belirteçleyici gibi temel bir model bileşeni değildir. Bunun yerine, LLM'leri gerçek dünya uygulamalarında kullanılabilir hale getiren sistem düzeyinde bir yetenektir .

Orkestrasyon, temel bileşenler arasında genellikle şu unsurların yanında yer alır:

• Büyük Dil Modeli (LLM ): Büyük bir Dil Modeli (LLM), insan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için çok miktarda veriyi işler. Açık kaynaklı modeller esneklik sunarken, kapalı kaynaklı modeller kullanım kolaylığı ve destek sağlar. Genel amaçlı LLM'ler çeşitli görevleri yerine getirirken, alana özgü modeller uzmanlaşmış sektörlere hitap eder.
• Yönergeler : Etkili yönergeler, LLM yanıtlarını yönlendirir.
  • Örnek gerektirmeyen yanıtlar : Önceden örnek olmadan yanıtlar oluşturun.
  • Az örnekli öğrenme ipuçları : Doğruluğu artırmak için az sayıda örnek kullanın. Az örnekli öğrenme ipuçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
  • Düşünce zincirini teşvik eden sorular : Daha iyi yanıtlar için mantıksal düşünmeyi teşvik eder.
• Vektör veritabanı : Yapılandırılmış verileri sayısal vektörler olarak depolar. LLM'ler, ilgili bağlamı elde etmek için benzerlik aramaları kullanır, bu da doğruluğu artırır ve güncel olmayan yanıtları önler.
  • Vektör veritabanları, LLM'ler , açık kaynaklı vektör veritabanı araçları ve vektör veritabanı kullanım örnekleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Aracılar ve araçlar : Web aramaları yaparak, kod çalıştırarak veya veritabanlarını sorgulayarak LLM yeteneklerini genişletin. Bunlar, yapay zeka destekli otomasyonu ve iş çözümlerini geliştirir.
• Orkestratör (Kontrol katmanı): LLM'leri, komut istemlerini, vektör veritabanlarını ve ajanları tutarlı bir sisteme entegre eder. Verimli yapay zeka destekli uygulamalar için sorunsuz koordinasyon sağlar.
• İzleme : Performansı takip eder, anormallikleri tespit eder ve etkileşimleri kaydeder. Yüksek kaliteli yanıtlar sağlar ve LLM çıktılarındaki hataları azaltmaya yardımcı olur.

SSS'ler

Daha fazla okuma

Dış kaynaklar

Referans Linkleri

1.

✨ Enterprise | liteLLM

2.

All-in-one AI platform | nexos.ai

nexos.ai

3.

Unlocking the Potential of Generative AI: A Leap Forward with AutoGen

4.

IBM Developer

5.

LOFT: LLM Orchestration Framework by Master of Code Global

Master of Code Global

6.

AI Agents Runtime | Generative AI Collaboration Platform

Hazal Şimşek

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder