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Not Diamond
Not Diamond 是一款面向開發者的智慧多模型基礎設施。它利用預測性模型路由和自動提示詞適配功能，透過為任何給定任務動態選擇最佳的大語言模型（LLM），幫助團隊加速開發、提高AI準確性並優化成本。
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关于 LLM編排
LLM編排是一類開發者工具，旨在管理和協調多個大型語言模型（LLM）調用、外部工具和數據流，以完成複雜的、多步驟任務。這些工具使開發者能夠構建超越單一提示互動的複雜AI應用，利用鏈式調用、自主代理和記憶體管理等技術。透過將LLM與各種數據源和API整合，LLM編排在更廣泛的開發者工具生態系統中，賦能創建能夠進行高級推理、自動化工作流和動態決策的智能系統，顯著增強了AI驅動軟體的開發能力。
核心功能
- 鏈式調用與管道：建構LLM調用和操作序列，將複雜問題分解為可管理的步驟，確保邏輯流程和強大的錯誤處理。
- 代理工作流：賦能LLM作為自主代理，進行決策、使用外部工具並迭代以實現既定目標，例如複雜的研發或任務自動化。
- 記憶體管理：在多次互動中維護對話上下文和歷史資訊，使LLM能夠隨著時間的推移提供更連貫、個性化和上下文感知的響應。
- 工具整合：將LLM與外部API、資料庫和自定義函數連接，使其能夠執行搜尋網頁、執行程式碼或與企業系統互動等操作。
- 提示詞模板：透過模板標準化和管理提示詞，確保一致性、優化性能並促進動態輸入，使提示詞工程更高效和可擴展。
- 可觀測性與監控：提供工具來追蹤、記錄和視覺化LLM應用的執行流程，這對於調試、性能優化和理解代理行為至關重要。
適用場景
LLM編排對於建構需要超越簡單文本生成的高級AI應用的開發者至關重要。它廣泛用於創建能夠執行多步驟研究、總結發現並與外部系統互動（如預約或管理數據）的智能助手。此外，它透過將LLM與企業資源規劃（ERP）或客戶關係管理（CRM）系統整合，實現複雜業務流程的自動化，並促進開發結合LLM推理和外部數據源的複雜數據分析管道，以獲得更深入的洞察。這種能力使得在各個行業中創建更健壯、可靠和高性能的AI解決方案成為可能。
選擇要點
選擇LLM編排工具時，請考慮其定義和執行複雜工作流的靈活性，確保它支持順序鏈和動態代理循環。評估其工具整合能力的廣度，包括預建連接器和添加自定義工具的便捷性，以及它與不同LLM提供商的兼容性。至關重要的是，評估其可觀測性功能，以便即時調試和監控代理行為，這對於理解和改進複雜的AI應用至關重要。最後，考慮其在高容量生產環境中的可擴展性、文件品質以及社群支持的活躍度，以促進持續開發和問題解決。
LLM編排 应用场景
1
建構自主研究代理
數據科學家需要從多個線上來源收集和綜合資訊，以生成一份全面的市場分析報告。透過LLM編排，他們可以設計一個代理，自主搜尋網頁、提取相關數據、總結發現，甚至透過與數據視覺化工具互動來生成圖表，從而顯著減少手動研究時間。
2
自動化複雜客戶服務工作流
客戶支援團隊希望處理需要查詢CRM資訊、檢查ERP中訂單狀態並發送個性化跟進郵件的高級查詢。LLM編排框架允許建構一個代理，該代理可以與這些系統互動，理解複雜的客戶請求，並執行多步驟操作，以在常規任務中無需人工干預即可解決問題。
3
智能程式碼生成與重構
軟體開發者旨在自動化其程式碼工作流的一部分，例如生成樣板程式碼、重構現有函數或根據特定要求編寫單元測試。LLM編排能夠創建一個代理，該代理可以理解程式碼上下文，與程式碼編輯器或版本控制系統互動，並執行命令以協助開發，從而提高生產力和程式碼品質。
4
個人化內容創作與策劃
行銷團隊需要生成針對不同受眾群體量身定制的個人化社交媒體貼文、部落格文章或電子郵件行銷活動。透過LLM編排，他們可以建構一個系統，該系統接收受眾畫像和內容主題，然後使用LLM生成多樣化的內容變體，與圖像生成工具整合，並安排發布，從而確保高相關性和參與度。
5
財務數據分析與報告生成
財務分析師需要處理大量數據集，識別趨勢並生成詳細的財務報告。LLM編排解決方案可以配置為攝取原始財務數據，應用分析模型（透過外部工具），使用LLM解釋結果，然後將這些洞察格式化為結構化報告，從而自動化一個耗時且複雜的過程。
6
供應鏈優化與動態決策
物流經理希望根據實時市場需求、天氣狀況和供應商可用性來優化庫存水平和運輸路線。LLM編排可以將LLM與供應鏈管理系統和外部數據源整合，使代理能夠分析動態因素，預測潛在中斷，並推薦最佳行動，甚至自主執行調整。
相关分类
LLM編排 常见问题
什麼是LLM編排？
LLM編排是指用於管理、協調和排序與大型語言模型（LLM）及其他外部系統進行多次互動以實現複雜目標的過程和工具。它超越了簡單的單提示查詢，使開發者能夠建構複雜的AI應用，這些應用可以執行多步驟推理、使用外部工具並維護對話記憶，從而使LLM更強大和多功能。
LLM編排與簡單的LLM API調用有何不同？
簡單的LLM API調用涉及發送一個提示並接收一個響應。然而，LLM編排提供了一個框架，可以將多個LLM調用連結在一起，將它們與外部工具（如搜尋引擎或資料庫）整合，管理對話記憶，並使自主代理能夠做出決策。這使得創建更複雜、智能和上下文感知的應用程式成為可能，從而解決多方面的問題。
LLM編排框架的關鍵組成部分有哪些？
關鍵組成部分通常包括：用於順序操作的鏈/管道；使用LLM進行推理和工具選擇的代理；用於與外部系統（API、資料庫）互動的工具；用於在互動中保留上下文的記憶；以及用於結構化輸入的提示詞模板。高級框架還提供可觀測性功能，用於監控和調試複雜工作流。
誰最能從使用LLM編排工具中受益？
建構高級AI應用的開發者、數據科學家和AI工程師受益最大。這包括那些創建智能代理、自動化複雜業務流程、開發複雜數據分析管道或透過上下文感知AI增強客戶服務的人。本質上，任何希望利用LLM進行超越基本文本生成並將其深度整合到現有系統中的人，都會發現這些工具的價值。
LLM編排有助於解決哪些挑戰？
LLM編排解決了幾個挑戰：它透過實現多步驟推理來克服單輪LLM互動的局限性；它允許LLM透過外部工具訪問實時資訊並執行操作，擴展了它們的能力；它有效地管理長對話的上下文；它為建構可靠和可擴展的AI應用提供了結構，降低了將LLM整合到生產系統中的複雜性。