미니 LLM 흐름: 100줄의 코드로 '지시형 그래프 구조'로 LLM 미니 인텔리전트 구축하기

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일반 소개

miniLLMFlow는 100줄의 핵심 코드만 포함된 미니멀한 대규모 언어 모델(LLM) 개발 프레임워크로, "The Way is Simple"이라는 디자인 철학을 보여줍니다. 이 프레임워크는 AI 어시스턴트(예: ChatGPT, Claude 등)가 자율적으로 프로그래밍할 수 있도록 특별히 설계되어 다중 지능, 작업 분해, RAG 검색 향상과 같은 고급 기능을 지원합니다. 이 프로젝트는 MIT 오픈 소스 프로토콜을 사용하며 GitHub 플랫폼에서 지속적으로 업데이트 및 유지 관리됩니다. 최고의 기능은 다음과 같습니다.중첩된 방향성 그래프 구조로 LLM 워크플로 모델링하기노드를 통한 단순 작업 처리, 액션(마킹 엣지)을 통한 에이전트 연결, 프로세스 오케스트레이션 노드를 통한 작업 분해, 프로세스 중첩 및 일괄 처리 지원 등 복잡한 AI 애플리케이션 개발을 간단하고 직관적으로 만들 수 있습니다.

Mini LLM Flow：使用100行代码构建“有向图结构”的LLM微型智能体

기능 목록

다중 지능 협업 개발 시스템 지원
작업 세분화 및 프로세스 스케줄링 기능 제공
RAG(검색 증강 세대) 애플리케이션 개발 구현
데이터 집약적인 작업을 위한 노드 배치 기능 지원
중첩된 방향성 그래프 구조로 워크플로 관리 제공
주요 LLM 어시스턴트(예: ChatGPT, Claude)의 통합
사용자 지정 도구 및 API 패키징 지원
문서 및 튜토리얼을 통해 완벽하게 지원

도움말 사용

1. 설치 구성

방법 1: pip를 통한 설치

pip install minillmflow

접근 방식 2: 소스 코드 직접 사용

프로젝트에서 소스 코드 파일(단 100줄)을 직접 복사하여 프로젝트에 빠르게 통합할 수 있습니다.

2. 인프라 설명

miniLLMFlow는 중첩된 방향 그래프 구조를 사용하며 다음과 같은 핵심 개념을 포함하고 있습니다:

노드개별 LLM 작업 처리를 위한 기본 단위
작업인텔리전스 간의 상호 작용을 위해 연결된 노드의 레이블이 지정된 가장자리
흐름작업 분해를 위해 안무화된 노드에 의해 형성된 방향성 그래프
중첩프로세스를 노드로 재사용하여 복잡한 애플리케이션 구축을 지원할 수 있습니다.
배치데이터 집약적인 작업의 병렬 처리 지원

3. 개발 프로세스 가이드

디자인 단계
- 상위 레벨 프로세스 및 노드 구조 식별
- 공유 메모리 구조 설계
- 데이터 필드 및 업데이트 방법 정의
실현 단계
- 간단한 구현으로 시작하기
- 복잡한 기능의 단계별 추가
- LLM 도우미의 도움으로 개발되었습니다.
LLM Assistant로 개발
- 클로드와 함께하는 프로젝트 개발::
  1. 새 프로젝트 만들기 및 문서 업로드
  2. 프로젝트 사용자 지정 지침 설정
  3. Claude가 설계 및 구현을 도와드립니다.
- ChatGPT로 개발하기::
  1. 전문 GPT 도우미 사용
  2. 코드 개발을 위한 최신 모델 사용 옵션