На этой неделе на Github был выпущен Orchestral AI, новый Python-фреймворк, предлагающий альтернативу сложным инструментам оркестрации ИИ, таким как LangChain. Разработанный исследователями Александром и Яковом Романами, фреймворк призван обеспечить более простой и воспроизводимый подход к работе с большими языковыми моделями (LLM), особенно для научных исследований.

Фреймворк решает проблемы, связанные со сложностью и недостаточной воспроизводимостью современных инструментов ИИ. По данным VentureBeat, разработчики часто сталкивались с выбором между использованием массивных экосистем, таких как LangChain, или привязкой к SDK от одного поставщика, например, Anthropic или OpenAI. Orchestral AI пытается наметить третий путь, уделяя приоритетное внимание синхронному выполнению и типовой безопасности.

Создатели разработали Orchestral AI как независимый от поставщика, позволяя пользователям избежать привязки к конкретному вендору. Это особенно важно для ученых, которым требуются детерминированные результаты и воспроизводимые исследования, где сложность существующих инструментов может стать «решающим фактором», сообщает VentureBeat.

Сосредоточившись на воспроизводимости и экономичной науке, Orchestral AI стремится сделать ИИ более доступным и надежным. Фреймворк контрастирует со сложностью таких инструментов, как LangChain, предлагая более рациональный подход к оркестрации LLM. Выпуск Orchestral AI на Github знаменует собой шаг к решению проблем сложности и контроля в быстро развивающейся области разработки ИИ.