Best 1 모델 오케스트레이션 AI tools for 대규모 언어 모델

개발자는 간단한 FAQ를 넘어서는 지원 에이전트를 만드는 것을 목표로 합니다. 모델 오케스트레이션 플랫폼을 사용하여 워크플로우를 설계합니다. 1) 초기 LLM이 사용자의 의도('주문 상태', '기술적 문제' 등)를 분류합니다. 2) 워크플로우는 요청을 특정 도구로 라우팅합니다. '주문 상태'의 경우 주문 번호로 회사 내부 API를 호출합니다. 3) 다른 LLM이 API 응답('배송됨' 등)을 받아 사용자에게 자연스럽고 도움이 되는 답변을 구성합니다. 이를 통해 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 실제 조치를 수행할 수 있는 고성능 에이전트를 만들 수 있습니다.

마케팅 팀은 블로그 게시물 작성을 자동화하고자 합니다. 오케스트레이션 도구를 사용하여 파이프라인을 구축합니다. 1) Claude Sonnet과 같이 창의적이고 빠른 모델이 키워드를 기반으로 잠재적인 블로그 제목 목록을 생성합니다. 2) 사람이 제목을 선택하면 GPT-4와 같은 더 강력한 모델이 상세한 개요를 생성합니다. 3) 이 개요는 전체 기사 초안을 작성하기 위해 다른 전문 작문 모델로 전달됩니다. 4) 마지막으로 요약 모델이 소셜 미디어용 짧은 버전을 만듭니다. 이 체인은 각 특정 작업에 가장 적합한 모델을 사용하여 품질과 효율성을 향상시킵니다.

금융 분석가는 일일 시장 보고서를 요약할 에이전트가 필요합니다. 오케스트레이션 워크플로우는 다음과 같이 설정됩니다. 1) 웹 스크래핑 도구를 사용하여 지정된 소스에서 최신 금융 뉴스를 가져옵니다. 2) 원시 텍스트를 금융 텍스트에 특화된 LLM에 전달하여 핵심 이벤트와 감성을 추출합니다. 3) 이 구조화된 데이터를 다른 모델로 라우팅하여 간결한 글머리 기호 요약을 생성합니다. 4) 에이전트는 이 요약을 분석가에게 이메일로 보냅니다. 이는 데이터 검색 도구와 여러 전문 AI 모델을 연결하여 시간이 많이 걸리는 연구 작업을 자동화합니다.

한 스타트업이 대량의 쿼리를 처리하는 챗봇을 구축하고 있습니다. 비용을 관리하기 위해 라우터가 있는 모델 오케스트레이터를 사용합니다. 라우터는 먼저 들어오는 사용자 쿼리의 복잡성을 분석합니다. '영업 시간이 어떻게 되나요?'와 같은 간단한 질문의 경우 쿼리를 빠르고 저렴한 모델로 보냅니다. 추론이 필요한 복잡하고 여러 부분으로 구성된 질문의 경우 쿼리를 GPT-4 Turbo와 같이 더 강력하지만 비싼 모델로 라우팅합니다. 이 동적 라우팅 전략은 모든 작업에 단일의 강력한 모델을 사용하는 것에 비해 운영 비용을 크게 줄이면서 고품질의 사용자 경험을 보장합니다.

한 법률 회사는 핵심 조항을 추출하기 위해 수천 개의 계약서를 처리해야 합니다. 오케스트레이션 플랫폼은 이를 자동화합니다. 1) OCR 도구가 스캔된 PDF 계약서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 2) 텍스트 분류 모델이 계약 유형(예: NDA, 고용 계약)을 식별합니다. 3) 유형에 따라 특정 체인이 트리거됩니다. NDA의 경우, 전문 LLM이 '기간' 및 '준거법' 조항을 추출하도록 프롬프트됩니다. 4) 추출된 데이터는 JSON 형식으로 구조화되어 데이터베이스에 저장됩니다. 이 다단계, 다중 도구 워크플로우는 수동적이고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 빠르고 자동화된 프로세스로 전환합니다.

한 회사가 내부 지식 기반을 바탕으로 질문에 답변하는 챗봇을 구축하고자 합니다. 간단한 RAG는 복잡한 쿼리에 실패할 수 있습니다. 오케스트레이션 도구를 사용하여 고급 RAG 워크플로우를 만듭니다. 1) 쿼리 분해 단계에서 '제품 A와 B의 가격 및 기능 비교'와 같은 복잡한 질문을 두 개의 개별 쿼리로 나눕니다. 2) 시스템은 벡터 데이터베이스에서 각 하위 쿼리에 대한 관련 문서를 검색합니다. 3) LLM이 각 하위 쿼리에 대해 검색된 정보를 종합하여 별도의 답변을 생성합니다. 4) 최종 LLM이 이러한 답변들을 결합하여 단일의 포괄적인 응답을 만듭니다. 이 오케스트레이션된 접근 방식은 기본적인 RAG 설정보다 더 정확하고 상세한 답변을 제공합니다.