FROAV: LLM Ajan Araştırmasına Yeni Bir Çerçeve - Daha Erişilebilir Bir Yol

Yapay Zeka Ajanlarının Geliştirilmesi ve Değerlendirilmesinde Yeni Bir Çağ

Büyük Dil Modelleri (LLM) ve otonom ajan sistemlerine entegrasyonu, belge analizi, karar destek sistemleri ve bilgi erişimi alanlarında benzeri görülmemiş fırsatlar yaratmıştır. Ancak, LLM tabanlı ajan iş akışlarının geliştirilmesi, değerlendirilmesi ve yeniden düzenlenmesi, özellikle yazılım mühendisliği uzmanlığı olmayan araştırmacılar için önemli engeller oluşturmaktadır.

Bu sorunlara çözüm olarak, FROAV (Retrieval-Augmented Generation Gözlem ve Ajan Doğrulama Çerçevesi) adlı açık kaynaklı bir araştırma platformu sunuyoruz. FROAV, görsel iş akışı oluşturma, kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi ve genişletilebilir Python entegrasyonu sunan bir yapı sağlayarak, LLM ajan araştırmasını demokratikleştiriyor.

FROAV: Ajan Araştırmasını Kolaylaştıran Bütünleşik Bir Ekosistem

FROAV, Çoklu Aşamalı Retrieval-Augmented Generation (RAG) Hattı ve "LLM-as-a-Judge" Değerlendirme Sistemi ile donatılmıştır. Bu bileşenler, sezgisel grafik arayüzler aracılığıyla erişilebilir hale getirilmiştir. Platformumuz, n8n için kod yazmadan iş akışı tasarımı, PostgreSQL için veritabanı yönetimi, FastAPI için esnek arka uç mantığı ve Streamlit için insan-merkezli etkileşim sunar.

Finansal Belge Analizi Uygulaması

FROAV'ın kullanışlılığını, finansal belge analizi üzerinden gösteriyoruz. Ancak, çerçevenin malzeme-agnostik mimarisi sayesinde, semantik analiz gerektiren herhangi bir alana uyarlanabilir.

Araştırmacılar İçin Yeni Bir Çağ

FROAV, LLM ajan araştırmasını daha geniş bir bilim topluluğuna açarak, araştırmacıların sistem entegrasyonu zorluklarından ziyade hipotez testi ve algoritmik yeniliğe odaklanmalarını sağlar. Bu, LLM ajan araştırması alanında önemli bir adımdır.