semantic-router: semantic vector space を使用してルーティングを行う LLM およびエージェント向けの超高速な意思決定レイヤー

何を解決するか

Semantic Router は、LLM および AI エージェントに高速な意思決定レイヤーを提供します。どのツールを使用するか、またはリクエストをどのようにルーティングするかを決定するために、低速な LLM の生成を待つ必要がなくなり、レイテンシを削減し、レスポンス時間を向上させます。

仕組み

クエリを分類するために LLM を使用する代わりに、このプロジェクトは semantic vector space を使用します。これにより、開発者は一連の例示的な発話を含む Route オブジェクトを定義できます。ユーザーのクエリが届くと、プロジェクトはクエリをベクトルにエンコードし、ルートの発話と比較して、意味に基づいた最も適切なパスを決定します。

対象者

高価または低速な LLM コールに依存することなく、意図の分類とリクエストのルーティングを高速かつ効率的に処理する方法を必要とする、LLM 駆動型アプリケーションおよび AI エージェントを構築している開発者。

ハイライト

• 高速な意思決定: ルーティングの決定に LLM の生成ではなく、ベクトル埋め込みを使用します。
• 柔軟なエンコーダー: Cohere, OpenAI, Hugging Face, および FastEmbed を含む複数の埋め込みプロバイダーをサポートしています。
• ローカル実行: HuggingFaceEncoder および LlamaCppLLM を使用して、完全にローカルなバージョンを実行する能力があります。
• Vector DB 統合: 発話のベクトル空間を管理するために Pinecone および Qdrant と統合します。
• マルチモーダル対応: マルチモーダル入力（例：画像の識別）に基づいてルーティングが可能です。
• エージェントフレームワーク統合: LangChain Agents と連携します。