Mini LLM Flow: Creación de mini-inteligencias LLM con "estructura de grafo dirigido" en 100 líneas de código

Introducción general

miniLLMFlow es un marco de desarrollo minimalista de Large Language Model (LLM) que contiene sólo 100 líneas de código central, demostrando la filosofía de diseño "The Way is Simple". El marco está diseñado específicamente para permitir que los asistentes de IA (por ejemplo, ChatGPT, Claude, etc.) puedan programar de forma autónoma, soportando características avanzadas como la multiinteligencia, la descomposición de tareas y la mejora de la recuperación RAG. El proyecto utiliza el protocolo de código abierto del MIT y se actualiza y mantiene continuamente en la plataforma GitHub. Sus mejores características sonModelización de flujos de trabajo LLM como estructuras de grafos dirigidos anidadosEl procesamiento de tareas simples a través de nodos, la conexión de agentes a través de acciones (marcando aristas), la descomposición de tareas a través de nodos de orquestación de procesos y el soporte de anidamiento de procesos y procesamiento por lotes hacen que el desarrollo de aplicaciones de IA complejas sea sencillo e intuitivo.

Lista de funciones

• Apoyo a los sistemas de desarrollo colaborativo multiinteligencia
• Proporcionar funciones de descomposición de tareas y programación de procesos
• Implantación del desarrollo de aplicaciones RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Admite la función de nodo por lotes para tareas con muchos datos
• Gestión de flujos de trabajo con estructura de grafos dirigidos anidados
• Integración de los principales asistentes LLM (por ejemplo, ChatGPT, Claude)
• Compatibilidad con herramientas personalizadas y empaquetado de API
• Soporte completo con documentación y tutoriales

Utilizar la ayuda

1. Configuración de la instalación

Forma 1: Instalación mediante pip

pip install minillmflow

Enfoque 2: Uso directo del código fuente

Intégrelo rápidamente en su proyecto copiando el archivo de código fuente (sólo 100 líneas) directamente desde el proyecto.

2. Descripción de la infraestructura

miniLLMFlow utiliza una estructura de grafos dirigidos anidados y contiene los siguientes conceptos básicos:

• NodosUnidad básica para procesar tareas LLM individuales
• Acciones: bordes etiquetados de nodos conectados para las interacciones entre inteligencias
• Flujos: Grafos dirigidos formados por nodos coreografiados para la descomposición de tareas
• NidoLos procesos pueden reutilizarse como nodos para crear aplicaciones complejas.
• LoteCompatibilidad con el procesamiento paralelo de tareas intensivas en datos

3. Guía del proceso de desarrollo

1. fase de diseño
   • Identificar los procesos de alto nivel y las estructuras de nodos
   • Diseño de estructuras de memoria compartida
   • Definir campos de datos y métodos de actualización
2. Fase de realización
   • Empezar con una aplicación sencilla
   • Adición paso a paso de funciones complejas
   • Desarrollado con la ayuda del Asistente LLM
3. Desarrollado con LLM Assistant
   • Desarrollo de proyectos con Claude::
     1. Crear un nuevo proyecto y cargar documentos
     2. Configuración de las instrucciones de personalización del proyecto
     3. Deja que Claude te ayude con el diseño y la realización
   • Desarrollar con ChatGPT::
     1. Utilizar un asistente GPT especializado
     2. Opción de utilizar modelos más recientes para el desarrollo del código

4. Ejemplo de introducción

El proyecto proporciona un tutorial introductorio completo que muestra cómo implementar el sistema de resumen de artículos y proxy de control de calidad de Paul Graham, que se puede experimentar rápidamente al empezar con Google Colab.

5. Buenas prácticas

• Empezar con funciones sencillas y ampliarlas gradualmente
• Aprovechar al máximo el asistente LLM para el desarrollo
• Consulte el código de ejemplo en la documentación
• Utilice las herramientas integradas de depuración y comprobación
• Siga las actualizaciones del proyecto y los debates comunitarios