ऑर्केस्ट्रल एआई, एक नया पाइथन फ्रेमवर्क, इस सप्ताह Github पर जारी किया गया, जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक सरल और अधिक पुनरुत्पादनीय दृष्टिकोण प्रदान करता है, जो लैंगचेन जैसे मौजूदा उपकरणों की जटिलता के विपरीत है। सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी अलेक्जेंडर और जैकब रोमन द्वारा विकसित, ऑर्केस्ट्रल एआई का उद्देश्य वेंचरबीट के अनुसार, पुनरुत्पादन क्षमता और लागत के प्रति जागरूक विज्ञान के लिए डिज़ाइन किया गया एक सिंक्रोनस, टाइप-सेफ विकल्प प्रदान करना है।

यह फ्रेमवर्क डेवलपर्स और वैज्ञानिकों के बीच बढ़ती चिंता को दूर करता है, जिन्होंने लैंगचेन जैसे जटिल इकोसिस्टम और एंथ्रोपिक या ओपनएआई जैसे प्रदाताओं से सिंगल-वेंडर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) के बीच चयन करने के लिए मजबूर महसूस किया है। जबकि पूर्व एआई एजेंटों को नियंत्रित करने में चुनौतियां पेश करता है, वहीं बाद वाला उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट विक्रेताओं तक सीमित कर देता है। वैज्ञानिकों के लिए, पुनरुत्पादन क्षमता की यह कमी अनुसंधान में एआई का उपयोग करने में एक महत्वपूर्ण बाधा है।

ऑर्केस्ट्रल एआई सिंक्रोनस निष्पादन और टाइप सुरक्षा को प्राथमिकता देता है, जिसका उद्देश्य एआई को अधिक सुलभ और विश्वसनीय बनाना है, विशेष रूप से वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए जिसके लिए नियतात्मक परिणामों की आवश्यकता होती है, वेंचरबीट ने बताया। फ्रेमवर्क एक तीसरा रास्ता बनाने का प्रयास करता है, जो एक ऐसा समाधान प्रदान करता है जो अत्यधिक जटिल और विक्रेता-लॉक सिस्टम दोनों की कमियों से बचाता है। लक्ष्य पुनरुत्पादनीय ऑर्केस्ट्रेशन के साथ LLM जटिलता को कम करना है।