ऑर्केस्ट्रल AI, एक नया पाइथन फ्रेमवर्क, इस सप्ताह Github पर जारी किया गया, जो LangChain जैसे जटिल AI ऑर्केस्ट्रेशन टूल के लिए एक विकल्प प्रदान करता है। सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी अलेक्जेंडर रोमन और जैकब रोमन द्वारा विकसित, ऑर्केस्ट्रल AI का उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ काम करने के लिए एक सरल, अधिक पुनरुत्पादनीय दृष्टिकोण प्रदान करना है, खासकर वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए।

यह फ्रेमवर्क सिंक्रोनस निष्पादन और टाइप सेफ्टी को प्राथमिकता देता है, जो मौजूदा AI इकोसिस्टम की अक्सर अनियंत्रित प्रकृति के विपरीत है। VentureBeat के अनुसार, डेवलपर्स ने ऑर्केस्ट्रल AI को एक महत्वपूर्ण चुनौती को संबोधित करने के लिए बनाया: AI टूल का उपयोग करते समय पुनरुत्पादनीय परिणाम प्राप्त करने की कठिनाई।

ऑर्केस्ट्रल AI का विमोचन ऐसे समय में हुआ है जब डेवलपर्स को तेजी से जटिल, सर्वव्यापी फ्रेमवर्क और एंथ्रोपिक या OpenAI जैसे प्रदाताओं से सिंगल-वेंडर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) के बीच एक विकल्प का सामना करना पड़ रहा है। जबकि ये विकल्प कुछ सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए पर्याप्त हो सकते हैं, लेकिन वे उन वैज्ञानिकों के लिए एक बड़ी बाधा पेश करते हैं जिन्हें अपने शोध में नियतात्मक परिणामों की आवश्यकता होती है। ऑर्केस्ट्रल AI एक तीसरा रास्ता बनाने का प्रयास करता है, जो लागत के प्रति जागरूक और पुनरुत्पादनीय विज्ञान के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्रदाता-अज्ञेयवादी समाधान पेश करता है।

पुनरुत्पादकता पर ध्यान केंद्रित करके, ऑर्केस्ट्रल AI AI को अधिक सुलभ और विश्वसनीय बनाने का प्रयास करता है, खासकर उन क्षेत्रों में जहां लगातार परिणाम सर्वोपरि हैं। फ्रेमवर्क का डिज़ाइन स्पष्टता और नियंत्रण पर जोर देता है, उन शोधकर्ताओं की चिंताओं को दूर करता है जो मौजूदा टूल को अत्यधिक जटिल पाते हैं।