EdgeChains 是一个致力于简化生成式人工智能(Generative AI)应用程序部署和配置的项目。与许多框架不同,EdgeChains 构建在由 Cloudflare 和 Google 创建的稳定技术之上,分别是 honojs 和 jsonnet。因此,无需担心其可靠性和稳定性。
在 EdgeChains 项目中,团队认识到生成式 AI 的核心挑战在于如何有效地进行部署和配置管理,而不仅仅是界面和库设计。因此,EdgeChains 采用了 Kubernetes 配置管理领域的解决方案,并将其应用到生成式 AI 中。
简化的执行流程: EdgeChains 极为简洁,只需一个脚本文件和一个 jsonnet 文件即可执行生产级的生成式 AI 应用程序。
提示的版本控制: 提示(Prompts)采用 jsonnet 编写,易于进行版本管理和差异化处理。
自动化并行处理: EdgeChains 利用 WebAssembly 运行时自动将大型语言模型(LLM)链和思维链任务并行化处理至 CPU、GPU 和 TPU。
容错性: EdgeChains 设计时考虑到了容错机制,即使部分请求失败也能继续重试和退避。
可扩展性: EdgeChains 具有良好的扩展性,适用于处理大量 API、提示长短和向量数据集的链式思维应用程序。
很多首次接触生成式 AI 的人认为,只需提问 OpenAI 或其他 LLM 即可得到“神奇”的回复。然而,实际情况却复杂得多。
生成式 AI、OpenAI 和 LLM 需要以特定方式撰写提示,每种撰写提示的方式都十分复杂。例如:
不同 LLM 需要不同的提示和链式方法。这意味着,一个为 GPT-3.5 编写的提示必须重新编写以适应 Llama2,从而导致提示数量激增,难以管理。
随着时间的推移,提示会发生变化,被称为提示漂移。这需要基础设施具备足够的能力来适应这些变化。
在生产环境中,如何快速迭代测试提示和链是一个挑战。在 EdgeChains 中,提示和链逻辑可以保存在 S3 或 API 中,这使得测试过程变得简单。
每个提示或链都有相应的令牌成本。EdgeChains 内建了细粒度的跟踪和测量功能,以管理这些成本。
项目的设置相对简单,开发者只需克隆代码库,设置密钥,然后配置数据库,即可运行例如 ChatWithPdf 的示例。
欢迎开发者参与 EdgeChains 项目的建设。项目使用 GitHub issues 跟踪请求和漏洞,详细的贡献指南和行为守则在相关链接中提供。
EdgeChains 向 Next.js 及所有为该项目做出贡献的个人和社区致以诚挚的感谢。无论是 LangChain、Anthropic、Mosaic,还是其他开源 LLM 社区,感谢你们的知识分享和支持。
EdgeChains 采用 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 以及商业软件许可证。若需商业授权,请通过 GitHub 提问题与我们联系。
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