LLM Orkestrasyonu: 22 Framework'lar ve Gateway'ler

LLM orkestrasyonunu optimize etmek, kaynak kullanımını kontrol altında tutarken performansı artırmanın anahtarıdır. Farklı orkestrasyon yaklaşımlarının pratikte nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için şunları test ettik:

• Ajan tabanlı orkestrasyon framework'leri: Aynı beş ajanlı seyahat planlama iş akışı kullanılarak, her biri 100 kez çalıştırıldı; işlem hattı gecikmesi, token kullanımı, ajanlar arası geçişler ve ajan-araç yürütme boşlukları ölçüldü.
• YZ gateway'ler: OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve YZ/ML API ilk token gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı token sayısı açısından, 300 kısa (≈18 token) ve uzun (≈203 token) prompt'lar testleriyle test edildi.

Seçili LLM orkestrasyon araçlarını keşfedin, geliştirici framework'leri ve kurumsal gateway'ler dahil:

LLM'de orkestrasyon nedir?

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

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

LLM orkestrasyon framework'leri, prompt'lar mühendisliğini, API etkileşimlerini, veri alımını ve durum yönetimini düzenleyerek bu zorlukların üstesinden gelir. Bu framework'ler, LLM'lerin verimli bir şekilde işbirliği yapmasını sağlayarak, doğru ve bağlama duyarlı çıktılar üretme yeteneklerini geliştirir.

LLM orkestrasyonu için en iyi platform hangisidir?

LLM orkestrasyon framework'leri, Büyük Dil Modellerinin (LLM's) çeşitli uygulamalarda kullanımını yönetebilir, koordine edebilir ve optimize edebilir. Bir LLM orkestrasyon sistemi, farklı yapay zeka bileşenleriyle entegrasyonu sağlar, prompt'lar mühendisliğini kolaylaştırır, iş akışlarını yönetir ve performans izlemeyi geliştirir.

Bunlar özellikle çok ajanlı sistemler, geri alma artırımlı üretim (RAG), konuşmalı yapay zeka ve otonom karar verme içeren uygulamalar için kullanışlıdır.

Gezinmeyi kolaylaştırmak için araçlar iki kategoriye ayrılmıştır:

1. Gateway tabanlı platformlar

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

İşte bazı YZ gateway'leri ve GitHub puanları:

YZ gateway kıyaslama sonuçları

Kıyaslamamız, gateway'lerin sağlayıcıları ne kadar verimli seçtiğini ve yanıtları ne kadar hızlı ilettiğini değerlendirmek için İlk token gecikmesi (FTL) ve token çıktısı ile birlikte toplam gecikmeyi kullandı. İşte bazı sonuçlarımız:

• En iyi performans gösterenler:
  • Groq: Uzun prompt'lar için en hızlı FTL (0.14 saniye) ve düşük toplam gecikme (2.7 saniye) ile 1.900 token
  • SambaNova: Kısa istemlerde en hızlı FTL için berabere (0.13 saniye) ve en yüksek token sayısını üretirken (1.997) ikinci en düşük toplam gecikmeye (3 saniye) sahip
• Orta düzey performans gösterenler:
  • OpenRouter: FTL 0.40–0.45 saniye, uzun prompt'lar için toplam gecikme 25 saniye, orta düzey token çıktısı
  • TogetherAI: FTL 0.43–0.45 saniye, toplam gecikme 11 saniye, 1.812 token ile
• En düşük performans gösteren: YZ/ML API, en yüksek FTL (0.84–0.90 saniye) ve toplam gecikme (13 saniye), orta düzey token çıktısına rağmen.

Daha fazla ayrıntı ve yöntem için lütfen YZ gateway kıyaslama makalemizi inceleyin.

İşte LLM orkestrasyonu için gateway tabanlı platformların listesi, alfabetik sıraya göre, sponsor ilk sırada olacak şekilde:

Bifrost by Maxim YZ

Bifrost, otomatik yedekleme, yük dengeleme ve merkezi yönetişim politikalarını destekleyerek, tek bir OpenAI-uyumlu API aracılığıyla 15+ LLM sağlayıcısına birleşik erişim sağlayan bir YZ gateway'idir.

Benzersiz özellik: Model Bağlam Protokolü (MCP) entegrasyonu, çoklu sağlayıcı LLM'ler için akış, eklenti tabanlı izleme ve analitiği mümkün kılar.

Cloudflare YZ Gateway

Cloudflare YZ Gateway, teknik yapay zeka iş yükleri için birleşik faturalandırma, maliyet izleme ve otomatik dayanıklılık özellikleri sağlayarak birden fazla büyük dil modeline erişim sunan bir yapay zeka çıkarım proxy'si ve orkestrasyon platformudur.

Benzersiz özellik: Uzun süreli uygulama akış yanıtlarını, çıkarım çıktısını doğrudan Cloudflare'ın küresel ağında önbelleğe alarak bağlantı kopmalarından koruyan, çoklu sağlayıcı yedekleme ve uç tabanlı akış tamponlaması.

Kong

Kong YZ Gateway, LLM trafiğini merkezileştiren ve güvence altına alan, kuruluşların uyumluluk ve kaynak takibi için birden fazla yapay zeka modelini entegre etmesini, yönetmesini ve izlemesini sağlayan anlamsal bir YZ gateway'idir.

Benzersiz özellik: Hassas bilgileri korumak için PII temizleme ve gelişmiş prompt'lar şablonları dahil olmak üzere anlamsal prompt'lar güvenliği.

Kıyaslama içgörüleri:

• İlk token gecikmesi (kısa prompt'lar, ~18 token): 0.45 saniye
• İlk token gecikmesi (uzun prompt'lar, ~203 token): 0.50 saniye
• Toplam gecikme (uzun prompt'lar): ~11 saniye
• Notlar: Orta düzey gecikme; verimli yönlendirme ve önbellekleme, salt yönlendirme gateway'lerine kıyasla performansı artırır.

LiteLLM

LiteLLM, hem bir Proxy Sunucusu (LLM Gateway) hem de merkezi yönetim ve sistem gözlemlenebilirliği için bir Python SDK sunarak, birleşik bir arayüz aracılığıyla birden fazla LLM'ye erişim sağlar.

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

Portkey YZ Gateway

Portkey YZ, teknik yapay zeka ekipleri için programatik yönlendirme, yedekleme, maliyet izleme ve dağıtım özelliklerini destekleyerek geliştiricileri birden fazla LLM'ye bağlayan bir YZ gateway ve orkestrasyon platformudur.

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

2. Geliştirici framework'leri

Geliştirici framework'leri, LLM iş akışlarını oluşturma ve orkestrasyon üzerinde tam kontrol isteyen mühendisler ve yapay zeka geliştiricileri için tasarlanmıştır. Modelleri zincirlemek, istemleri yönetmek ve çoklu LLM etkileşimlerini yönetmek için SDK'lar, API'ler ve önceden oluşturulmuş modüller sunarlar.

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

Kıyaslama sonuçları

Orkestrasyon framework'leri kıyaslamasından önemli bulgular:

• LangGraph: En hızlı şekilde ve en verimli durum yönetimiyle çalışır
• LangChain: Daha ağır bellek ve geçmiş yönetimi nedeniyle daha fazla token tüketir
• AutoGen: Tutarlı koordinasyon davranışıyla orta düzeyde performans gösterir
• CrewAI: Araç çağrılarından önce otonom değerlendirme yapması nedeniyle en uzun gecikmeleri yaşar.

Yöntem ve kıyaslamanın daha ayrıntılı analizi için lütfen ajan tabanlı orkestrasyon kıyaslamasına göz atın.

Aşağıda açıklanan araçlar alfabetik sıraya göre listelenmiştir:

Agency Swarm

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

Temel özellikler:

• Çok ajanlı koordinasyonu destekler, birden fazla yapay zeka ajanının aynı anda veri alışverişi yapmasına ve iş akışlarını yürütmesine olanak tanır.
• Simülasyon ve görselleştirme araçları içerir, simüle edilmiş bir ortamda ajan etkileşimlerini test etmeye ve izlemeye yardımcı olur.
• Ortam tabanlı yapay zeka etkileşimlerini mümkün kılar, çünkü yapay zeka ajanları değişen koşullara dinamik olarak yanıt verebilir.

AutoGen

AutoGen, Microsoft tarafından geliştirilen, konuşma tabanlı ajanlar kullanarak yapay zeka görev otomasyonunu basitleştiren açık kaynaklı bir çok ajanlı orkestrasyon framework'üdür.

Temel özellikler:

• Çok ajanlı konuşma framework'ü, yapay zeka ajanlarının iletişim kurmasını ve görevleri koordine etmesini sağlar.
• Çeşitli yapay zeka modellerini destekler (OpenAI, Azure, özel modeller), farklı LLM sağlayıcılarıyla çalışır.
• Modüler ve kolay yapılandırılabilir sistem, çeşitli yapay zeka uygulamaları için özelleştirilebilir bir kurulum anlamına gelir.

crewAI

crewAI, LangChain üzerine inşa edilmiş açık kaynaklı bir çok ajanlı framework'tür. Rol yapma yapay zeka ajanlarının yapılandırılmış görevler üzerinde işbirliği yapmasını sağlar.

Temel özellikler:

• Ajan tabanlı iş akışı otomasyonu, yapay zeka ajanlarına görev yürütmede belirli roller atar.
• Hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcıları destekler
• Kurumsal sürüm (crewAI+) mevcuttur

Haystack

Haystack, bileşen tabanlı bir yaklaşım kullanarak esnek yapay zeka işlem hattı oluşturmayı sağlayan açık kaynaklı bir Python framework'üdür. Bilgi alma ve Soru-Cevap uygulamalarını destekler.

Temel özellikler:

• Bileşen tabanlı yapay zeka sistemi tasarımı, yapay zeka fonksiyonlarını birleştirmek için modüler bir yaklaşımdır.
• Vektör veritabanları ve LLM sağlayıcıları ile entegrasyon, çeşitli veri depolama ve yapay zeka modelleriyle çalışmayı mümkün kılar.
• Anlamsal arama ve bilgi çıkarımını destekler, gelişmiş arama ve bilgi almayı mümkün kılar.

IBM watsonx orchestrate

IBM watsonx orchestrate, kurumsal iş akışlarını otomatikleştirmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan özel bir yapay zeka orkestrasyon framework'üdür.

Temel özellikler:

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

LangChain

LangChain, araç artırımı ve ajan orkestrasyonuna odaklanarak LLM uygulamaları oluşturmak için açık kaynaklı bir Python framework'üdür. Gömme modelleri, LLM'ler ve vektör depoları için arayüzler sağlar.

Temel özellikler:

• RAG desteği
• Birden fazla LLM bileşeniyle entegrasyon
• ReAct framework'ü, muhakeme ve eylem için

LlamaIndex

LlamaIndex, bağlam artırımlı LLM uygulamaları oluşturmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir veri entegrasyon framework'üdür. Birden fazla kaynaktan veri almayı kolaylaştırır.

Temel özellikler:

• 160'tan fazla kaynak için veri bağlayıcıları, yapay zekanın çeşitli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere erişmesini sağlar.
• Geri Alma Artırımlı Üretim (RAG) desteği
• Performans takibi için değerlendirme modülleri paketi

LOFT

LOFT, Master of Code Global tarafından geliştirilen, yapay zeka odaklı müşteri etkileşimlerini optimize etmek için tasarlanmış bir Büyük Dil Modeli Orkestratör Framework'üdür. Eşzamanlı istekleri ve çok kullanıcılı dağıtımları yönetmek için kuyruk tabanlı bir mimari kullanır.

Temel özellikler:

• Framework'ten bağımsız: HTTP framework'lerine bağımlı olmadan herhangi bir arka uç sistemine entegre olur.
• Dinamik olarak hesaplanan prompt'lar: Kişiselleştirilmiş kullanıcı etkileşimleri için özel olarak oluşturulmuş istemleri destekler.
• Olay algılama ve işleme: Halüsinasyon filtreleme dahil olmak üzere sohbet tabanlı olayları algılamak ve yönetmek için yerleşik mekanizmalar içerir.

Microchain

Microchain, basitliğiyle bilinen ancak aktif olarak bakımı yapılmayan hafif, açık kaynaklı bir LLM orkestrasyon framework'üdür.

Temel özellikler:

• Düşünce zinciri muhakemesi desteği, yapay zekanın karmaşık problemleri adım adım parçalamasına yardımcı olur.
• Yapay zeka orkestrasyonuna minimalist yaklaşım.

Orq YZ

Orq, LLM uygulamalarının dağıtım yaşam döngüsünü yönetmek için tasarlanmış üretken yapay zeka işbirliği platformu ve LLMOps aracıdır. Teknik ve teknik olmayan ekiplerin yapay zeka işlevlerini oluşturması, dağıtması ve izlemesi için özellikler sunar.

Temel özellikler:

• Sunucusuz LLM orkestrasyonu: Birleşik bir API kullanarak, yerleşik yönlendirme, sürüm kontrolü, yedeklemeler ve yeniden denemeler içeren dağıtım altyapısı sağlar.
• Gözlemlenebilirlik ve değerlendirme: LLM performansını ve çıktı kalitesini sağlamak için gerçek zamanlı izleme, izler, günlükler ve özel değerlendiriciler sunar.
• YZ gateway ve RAG: Geri Alma Artırımlı Üretim (RAG) işlem hatları oluşturmak için birden fazla yapay zeka modeline ve araca tek noktadan erişim sağlar.

Semantic Kernel

Semantic Kernel (SK), Microsoft tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir yapay zeka orkestrasyon framework'üdür. Geliştiricilerin yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için OpenAI'nin GPT'si gibi büyük dil modellerini (LLM'leri) geleneksel programlamayla entegre etmelerine yardımcı olur.

Temel özellikler:

• Bellek ve bağlam yönetimi: SK, geçmiş etkileşimlerin depolanmasına ve geri alınmasına olanak tanıyarak konuşmalar boyunca bağlamın korunmasına yardımcı olur.
• Gömmeler ve vektör arama: Gömme tabanlı aramaları destekler, böylece geri alma artırımlı üretim (RAG) kullanım durumlarıyla uyumlu hale gelir.
• Çok modlu destek: Metin, kod, görüntü ve daha fazlasıyla çalışır.

TaskWeaver

TaskWeaver, yapay zeka uygulamalarında kodlama tabanlı görev yürütme için tasarlanmış deneysel bir açık kaynaklı framework'tür. Modüler görev ayrıştırmaya öncelik verir.

Temel özellikler

• Görevleri ayrıştırmak için modüler tasarım, karmaşık süreçleri yönetilebilir yapay zeka odaklı adımlara böler.
• Bildirimsel görev belirtimi, görevlerin yapılandırılmış bir formatta tanımlanmasına olanak tanır.
• Bağlama duyarlı karar verme, yapay zekanın eylemlerini değişen girdilere göre uyarlamasını sağlar.

Açıklama için teşekkürler. İstenen tüm içeriği, belirtilen biçimlendirme ve kaynak bağlantılarıyla bölüm sağlamamı istediğinizi anlıyorum. Nihai makalenin beklentilerinizi karşılamasını sağlamak için yeni talimatlarınızı sıkı bir şekilde takip edeceğim.

İlk iki bölümün içeriğini birlikte sunarak başlayacağım, çünkü bunlar yakından ilişkilidir: fiyatlandırma ile güncellenmiş tablo ve framework seçim kılavuzu. Bunu, istediğiniz sırayla diğer bölümler takip edecek.

Doğru LLM orkestrasyon framework'ü nasıl seçilir?

GitHub yıldızlarının sayısı popülerliği gösterebilir ancak ideal seçim, ekibinizin teknik uzmanlığı, proje ölçeği, bütçe ve istenen entegrasyonlar dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır.

Framework seçim kılavuzu

Bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak için aşağıdaki kılavuzu göz önünde bulundurun.

Ekibin teknik uzmanlığını göz önünde bulundurun:

• Yüksek düzeyde teknik ekipler için, ayrıntılı kontrol ve esneklik isteyen geliştiriciler ve veri bilimciler gibi, LangChain, AutoGen ve LlamaIndex gibi framework'ler mükemmel seçimlerdir. Bunlar kod önceliklidir ve Python ile yapay zeka ilkeleri hakkında güçlü bir anlayış gerektirir.
• Düşük kodlu/kodsuz tercihi olan iş kullanıcıları veya ekipler için, bildirimsel arayüzlere odaklanan platformlar daha uygundur. Loft ve crewAI, kapsamlı kodlama gerektirmeden hızlı prototipleme sağlayan basitleştirilmiş iş akışları sunar.

Proje ölçeğini kontrol edin:

• Karmaşık, çok ajanlı sistemler için, AutoGen, crewAI veya Agency Swarm gibi bu amaç için özel olarak tasarlanmış framework'ler, ajanların iletişim kurması ve işbirliği yapması için gerekli mimariyi sağlar.
• Yüksek verim, güvenlik ve özel destek gerektiren büyük ölçekli, görev açısından kritik kurumsal uygulamalar için, IBM watsonx orchestrate gibi özel çözümler genellikle tercih edilen seçenektir.
• Hafif, kavram kanıtı (POC) uygulamaları için, basitliği ek yükü azalttığı için minimalist bir framework yeterli olabilir.

Bütçe kısıtlamalarını düşünün:

• Açık kaynaklı framework'ler, LangChain ve Haystack gibi kullanımı ücretsizdir ancak bulut altyapısı, bakım ve uzman bir ekip gibi "gizli maliyetler"le birlikte gelir.
• Özel çözümler, desteği içeren öngörülebilir bir fiyatlandırma yapısı sunabilir ve özel bir MLOps ekibi olmayan kuruluşlar için daha uygun maliyetli olabilir.

Mevcut teknoloji yığınınızı göz önünde bulundurun.

• Şirketiniz belirli bir ekosisteme yatırım yapmışsa, o ekosistemle çalışamayan framework'leri elemek yararlı bir adımdır. Örneğin, Microsoft ortamları için Semantic Kernel veya belge alma odaklı uygulamalar için Haystack entegrasyon sağlayabilir.

LLM orkestrasyon araçları nasıl çalışır?

LLM orkestrasyon framework'leri, yapılandırılmış iş akışları ve verimli yürütme sağlamak için LLM odaklı uygulamaların farklı bileşenleri arasındaki etkileşimi yönetir. Orkestrasyon katmanı, prompt'lar yönetimi, kaynak tahsisi, veri ön işleme ve model etkileşimleri gibi süreçleri koordine etmede merkezi bir rol oynar.

Orkestrasyon katmanı

Orkestrasyon katmanı, LLM destekli bir uygulama içinde merkezi kontrol sistemi olarak hareket eder. LLM'ler, prompt'lar şablonları, vektör veritabanları ve yapay zeka ajanları dahil olmak üzere çeşitli bileşenler arasındaki etkileşimleri yönetir. Bu öğeleri denetleyerek, orkestrasyon farklı görevler ve ortamlar arasında tutarlı performans sağlar.

Temel orkestrasyon görevleri

İstem zinciri yönetimi

• Framework, çıktıyı optimize etmek için LLM girdilerini (istemleri) yapılandırır ve yönetir.
• Bağlama ve kullanıcı girdilerine göre dinamik seçim yapılmasına olanak tanıyan bir prompt'lar şablonları deposu sağlar.
• Yapılandırılmış konuşma akışlarını sürdürmek için istemleri mantıksal olarak sıralar.
• Çıktı kalitesini iyileştirmek, tutarsızlıkları tespit etmek ve yönergelere uyumu sağlamak için yanıtları değerlendirir.
• Hataları azaltmak için doğruluk kontrol mekanizmaları uygulanabilir ve işaretlenen yanıtlar insan incelemesine yönlendirilir.

LLM kaynak ve performans yönetimi

• Orkestrasyon framework'leri, kıyaslama testleri ve gerçek zamanlı panolar aracılığıyla LLM performansını izler.
• Hata ayıklamayı kolaylaştırmak için kök neden analizi (RCA) için tanılama araçları sağlar.
• Performansı optimize etmek için hesaplama kaynaklarını verimli bir şekilde tahsis eder.

Veri yönetimi ve ön işleme

• Orkestratör, bağlayıcılar veya API'ler kullanarak belirtilen kaynaklardan veri alır.
• Ön işleme, ham veriyi LLM'lerle uyumlu bir formata dönüştürerek veri kalitesini ve alaka düzeyini sağlar.
• Farklı algoritmalar tarafından işlenmeye uygunluğunu artırmak için veriyi iyileştirir ve yapılandırır.

LLM entegrasyonu ve etkileşimi

• Orkestratör, LLM işlemlerini başlatır, oluşturulan çıktıyı işler ve uygun hedefe yönlendirir.
• Önceki etkileşimleri koruyarak bağlamsal anlayışı geliştiren bellek depolarını yönetir.
• 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 framework'lerini uygular.

Ek iyileştirmeler

İş akışı entegrasyonu

• Verimliliği, tutarlılığı ve üretkenliği artırmak için araçları, teknolojileri veya süreçleri mevcut operasyonel sistemlere gömer.
• İstem ve çıktı kalitesini korurken farklı model sağlayıcıları arasında sorunsuz geçişler sağlar.

Model sağlayıcılarını değiştirme

• Bazı framework'ler, operasyonel sürtünmeyi azaltarak minimum değişiklikle model sağlayıcılarını değiştirmeye olanak tanır.
• Sağlayıcı içe aktarımlarını güncellemek, model parametrelerini ayarlamak ve sınıf referanslarını değiştirmek geçişleri kolaylaştırır.

İstem yönetimi

• Kullanıcıların daha verimli bir şekilde yineleme yapmasına ve deneme yapmasına yardımcı olurken istemde tutarlılığı korur.
• İşbirliğini kolaylaştırmak ve değişiklik izlemeyi otomatikleştirmek için CI/CD işlem hatlarıyla entegre olur.
• Bazı sistemler, prompt'lar kalitesi üzerindeki beklenmedik etkileri yakalamaya yardımcı olarak prompt'lar değişikliklerini otomatik olarak izler.

Ortaya çıkan model: bağlam mühendisliği

LLM orkestrasyonu geliştikçe, yeni bir disiplin ortaya çıktı: bağlam mühendisliği. Özellikle gerçek zamanlı geri alma, geçmiş etkileşimler ve belleği birleştirerek yanıt kalitesini ve verimliliğini artırmak için LLM'nin girdisinde hangi bilgilerin yer alacağını optimize etmeye odaklanır.

Bu uygulama, bağlamın, kullanıcı amacına ve token 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 şunları içerir:

• Bağlam aracısı: Orkestrasyon katmanında, bellek, geri alma modülleri ve son etkileşimlerden gelen girdileri toplayan ve normalleştiren merkezi bir birim. Tüm bağlama duyarlı iş akışları arasında tutarlılık sağlar.
• Modüller ve yollar: Özetleyiciler, geri alma motorları veya bellek aramaları gibi özel bileşenler, kullanıcı sorgusunun veya sistem durumunun doğasına bağlı olarak dinamik araç dağıtım mekanizmaları aracılığıyla seçici olarak etkinleştirilir.
• Bağlam paketleme: Alınan ve hatırlanan içerik sıralanır, sıkıştırılır ve yapılandırılmış prompt'lar halinde düzenlenir. Bu seçici paketleme, yüksek değerli bilginin token kısıtlamalarını aşmadan LLM'nin girdi penceresine sığmasını sağlar.
• Koruma önlemleri ve uyarlama: Yerleşik kısıtlamalar yalnızca geri alma yanıtlarını zorunlu kılabilir ve uzun süreli bellek güncellemeleri sistemin bağlam seçimini iyileştirmesini sağlar.

Bu model, her sorgunun doğru modülleri tetiklemesi ve en alakalı bilgiyi ortaya çıkarması gereken geri alma artırımlı üretim (RAG), çok ajanlı işbirliği ve LLM destekli yardımcı pilotlar kullanan sistemlerde giderek daha önemli hale gelmektedir.

LLM orkestrasyonu gerçek zamanlı uygulamalarda neden önemlidir?

LM Orkestrasyonu, kaynak kullanımını optimize ederek, iş akışlarını otomatikleştirerek ve sistem performansını iyileştirerek yapay zeka odaklı dil çözümlerinin verimliliğini, ölçeklenebilirliğini ve güvenilirliğini artırır. Temel faydalar şunlardır:

• Daha iyi karar verme: Birden fazla LLM'den içgörüleri bir araya getirerek daha bilinçli ve stratejik karar vermeyi sağlar.
• Maliyet verimliliği: İş yükü talebine göre kaynakları dinamik olarak tahsis ederek maliyetleri optimize eder.
• Gelişmiş verimlilik: LLM etkileşimlerini ve iş akışlarını düzene sokar, 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.
• İyileştirilmiş doğruluk: Dil anlama ve üretimi geliştirmek için birden fazla LLM'den yararlanır, bu da daha kesin ve bağlama duyarlı çıktılara yol açar.
• Yük dengeleme: Aşırı yüklenmeyi önlemek için istekleri birden fazla LLM örneğine dağıtır, güvenilirliği sağlar ve yanıt sürelerini iyileştirir.
• Düşürülmüş teknik engeller: LangFlow gibi kullanıcı dostu araçlarla orkestrasyonu basitleştirerek, yapay zeka uzmanlığı gerektirmeden kolay uygulama imkanı sağlar.
• Dinamik kaynak tahsisi: CPU, GPU, bellek ve depolamayı verimli bir şekilde tahsis ederek, optimum model performansı ve uygun maliyetli işletim sağlar.
• Risk azaltma: Yedeklilik sağlayarak arıza risklerini azaltır, birden fazla LLM'nin birbirini yedeklemesine olanak tanır.
• Ölçeklenebilirlik: LLM'leri dinamik olarak yönetir ve entegre eder, yapay zeka sistemlerinin performans düşüşü olmadan talebe göre ölçeklenmesini sağlar.
• Entegrasyon: Veri depolama, günlük kaydı, izleme ve analitik dahil olmak üzere harici hizmetlerle birlikte çalışabilirliği destekler.
• Güvenlik ve uyumluluk: Merkezi kontrol ve izleme, düzenleyici standartlara uyumu sağlar, hassas veri güvenliğini ve gizliliğini artırır.
• Sürüm kontrolü ve güncellemeler: Operasyonları aksatmadan model güncellemelerini ve sürüm yönetimini kolaylaştırır.
• İş akışı otomasyonu: Veri ön işleme, model eğitimi, çıkarım ve son işleme gibi karmaşık süreçleri otomatikleştirerek geliştirici iş yükünü azaltır.

süreç KPI'larını keşfedin, bunları LLM orkestrasyonu ile nasıl düzene koyacağınızı anlayın.

Üretim ortamında başarılı LLM orkestrasyonu, modelleri bağlamaktan daha fazlasını gerektirir; güvenilirlik, maliyet verimliliği ve kaliteyi sağlamak için disiplinli mühendislik uygulamalarını talep eder.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

4 LLM orkestrasyon en iyi uygulaması

1-Sağlam, modüler bir mimariyle başlayın

• Görev ayrıştırma: İş akışınızı net bir şekilde tanımlayın ve sorunu küçük, belirgin ve test edilebilir adımlara bölün. İşlem hattınızı, temel işlevler (ör. prompt'lar oluşturma, bellek erişimi, gelişmiş mantık) kendi modüllerine izole edilecek şekilde tasarlayın.
• Yinelemeli tasarım: En basit çalışan prototiple ("minimum uygulanabilir ürün") başlayın ve karmaşıklığı kademeli olarak artırın. Karmaşık bir zincire entegre etmeden önce, veri almadan nihai çıktıya kadar her adımın tek başına çalıştığını doğrulayın.

2-Dinamik model yönlendirme ve seçimi

• Maliyet ve hız için optimize edin: Her görev için en pahalı, en büyük LLM'yi kullanmaktan kaçının. Basit sorguları (sınıflandırma veya özetleme gibi) daha ucuz, daha küçük modellere yönlendirmek ve üst düzey modelleri karmaşık muhakeme veya çok adımlı analiz için saklamak üzere orkestratör içinde mantık uygulayın.
• Sağlayıcı bağımsızlığı: Orkestrasyon katmanınızı, satıcı bağımlılığını azaltmak, API hız limitlerini yönetmek ve pazar geliştikçe en iyi performans gösteren modellerden yararlanmak için model sağlayıcıları (ör. OpenAI, Anthropic, Google) arasında kolayca geçiş yapmaya izin verecek şekilde yapılandırın.

3-Sağlam gözlemlenebilirlik ve izleme uygulayın

• Her şeyi günlüğe kaydedin: Zincirdeki her adımın girdilerini ve çıktılarını günlüğe kaydedin, yalnızca nihai sonucu değil. Bu, çok adımlı konuşma akışlarında hata ayıklamak ve hatalarda kök neden analizi (RCA) yapmak için çok önemlidir.
• Temel metrikleri izleyin: Gecikme, verim, token tüketimi (maliyet kontrolü için) ve model hata oranlarını gerçek zamanlı olarak izleyin. Halüsinasyonlardaki veya arızalardaki ani artışları anında işaretlemek için otomatik uyarılar yapılandırılmalıdır.

4-Yönetişim ve güvenlik koruma önlemlerini kontrol edin

• Ön ve son işleme kontrolleri: Tüm LLM çağrılarını koruma önlemleriyle sarın. Kullanıcı girdisinde ön işleme kontrollerini (ör. içerik filtreleme, izin verilmeyen konuları kara listeye alma) ve teslim edilmeden önce modelin yanıtında son işleme kontrollerini (ör. yapılandırılmış çıktı formatını doğrulama, güvenlik kontrolleri) kullanın.
• Uyumluluk: Hassas veriler için, uyumluluğu (ör. HIPAA, GDPR) sürdürmek üzere tasarım sürecinin erken aşamalarında izin katmanları, anonimleştirme ve şifreleme uygulayın.

4 LLM orkestrasyon zorluğu ve azaltma stratejileri

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

1.Koordinasyon ve iş akışı kilitlenmeleri

LLM'nin deterministik olmayan doğası nedeniyle, özelleşmiş LLM rolleri arasında net devir teslimler tanımlamak zordur. Bu, görev çakışmasına (gereksiz token kullanımı) veya iş akışı kilitlenmelerine (bir LLM Örneği, diğerinden gelen belirsiz bir çıktıyı süresiz olarak bekler) yol açar.

Yapılandırılmış iş akışı ve iletişimle azaltma

• Hedefi, alt görevlerden oluşan bir Yönlendirilmiş Döngüsüz Çizgeye (DAG) ayırmak için bir iş akışı denetleyicisi kullanın.
• Tüm görev devir teslimleri için Pydantic/JSON İletişim Protokolünü zorunlu kılın. Bu, LLM'yi makine tarafından okunabilir, şema ile doğrulanmış veri çıkarmaya zorlar, ilerleme sinyallerini netleştirir ve döngüleri önler.

2. Bağlamsal kayma ve bellek tutarsızlığı

LLM'nin sabit bağlam penceresi ve doğal durumsuzluğu, bir LLM Rolünün genel hedefi veya önemli önceki gerçekleri unuttuğu bağlamsal kaymaya yatkın hale getirir. Çoklu LLM kurulumunda bu, çelişkili kararlara ve tutarsız genel çıktılara neden olur.

RAG ile harici bilgi tabanı kullanarak azaltma

• Harici bir bellek sistemi (Vektör Veritabanı veya Bilgi Grafiği) uygulayın. Özelleşmiş LLM rolleri, anahtar gerçekleri, kararları ve çıktıları yapılandırılmış veri olarak işler. Bir LLM Örneği bağlama ihtiyaç duyduğunda, en alakalı, gereksiz olmayan bilgiyi aldığından emin olmak için bu harici kaynağı sorgulamak üzere Geri Alma Artırımlı Üretimi (RAG) kullanır.

3. Deterministik olmayan çıktı ve zincirleme halüsinasyon

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

Konsensüs mekanizmaları ve doğrulama ile azaltma

• Kritik çıktılar için bir konsensüs modeli kullanın. İş Akışı Denetleyicisi, ilk çıktıyı doğruluk kontrolü için ikincil bir LLM Doğrulayıcı Rolüne veya Harici Veritabanı/API'ye yönlendirir. Çıktı başarıyla doğrulanırsa iş akışı devam eder ve modelin deterministik olmayan hataları riskini etkili bir şekilde azaltır.

4. Kaynak çekişmesi ve maliyet aşımı

Çoklu LLM iş akışlarını ölçeklendirmek, LLM API'sine (maliyetli, hız sınırlı bir kaynak) yüksek talep yaratır. Bu, gereksiz iş veya döngülerden kaynaklanan hız sınırı hatalarına (API kısıtlaması) ve büyük token tüketimine (maliyet aşımı) neden olur.

Eşzamansız kuyruklama ve bütçe koruma önlemleriyle azaltma

• API çağrılarının yürütme eşzamanlılığını kontrol etmek için bir hız sınırlayıcı ile eşzamansız bir görev kuyruğu (ör. Celery) kullanın.
• Görev başına token kullanımını izlemek için gözlemlenebilirlik araçları uygulayın ve kontrolden çıkan herhangi bir LLM Örneğini sonlandıran veya duraklatan, operasyonel maliyeti gerçek zamanlı olarak yöneten otomatik token bütçeleri (devre kesiciler) ayarlayın.

Orkestrasyon önemli bir LLM bileşeni midir?

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

Temel bileşenler arasında, orkestrasyon genellikle şunların yanında yer alır:

• LLM modeli: Büyük Dil Modeli (LLM), insan benzeri metni anlamak ve oluşturmak için çok büyük miktarda veriyi işler. Açık kaynaklı modeller esneklik sunarken, kapalı kaynaklı olanlar kullanım kolaylığı ve destek sağlar. Genel amaçlı LLM'ler çeşitli görevleri yerine getirirken, alana özgü modeller uzmanlaşmış sektörlere hitap eder.
• İstemler: Etkili prompt'lar LLM yanıtlarını yönlendirir.
  • Sıfır örnekli prompt'lar: Önceden örnek olmadan yanıtlar oluşturur.
  • Az örnekli prompt'lar: Doğruluğu iyileştirmek için birkaç örnek kullanır. az örnekli öğrenme istemleme ve diğer LLM ince ayar yöntemleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
  • Düşünce zinciri istemleri: Daha iyi yanıtlar için mantıksal muhakemeyi teşvik eder.
• Vektör veritabanı: Yapılandırılmış verileri sayısal vektörler olarak depolar. LLM'ler, alakalı bağlamı almak için benzerlik aramalarını kullanır, doğruluğu artırır ve güncel olmayan yanıtları önler.
  • vektör veritabanları LLM'ler, açık kaynaklı vektör veritabanı araçları ve vektör veritabanı kullanım durumları hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Ajanlar ve araçlar: Web aramaları yaparak, kod çalıştırarak veya veritabanlarını sorgulayarak LLM yeteneklerini genişletir. Bunlar, yapay zeka odaklı otomasyonu ve iş çözümlerini geliştirir.
• Orkestratör (Kontrol katmanı): LLM'leri, istemleri, vektör veritabanlarını ve ajanları uyumlu bir sistemde entegre eder. Verimli yapay zeka destekli uygulamalar için sorunsuz koordinasyon sağlar.
• İzleme: Performansı izler, anormallikleri tespit eder ve etkileşimleri günlüğe kaydeder. Yüksek kaliteli yanıtlar sağlar ve LLM çıktılarındaki hataları azaltmaya yardımcı olur.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{LLM Orkestrasyonu: 22 Framework'lar ve Gateway'ler}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-orchestration}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 3 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Enterprise | liteLLM

2.

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

3.

IBM Developer

IBM Developer

4.

LOFT: LLM Orchestration Framework by Master of Code Global

Master of Code Global

5.

AI Agents Runtime | Generative AI Collaboration Platform

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da endüstri analisti olup süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanmaktadır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder