Daftar Isi
Potensi Besar Generative AI dan Llama Stack
Generative AI terus berkembang pesat, menawarkan potensi besar dalam menciptakan aplikasi cerdas. Namun, untuk memanfaatkan kekuatan ini, diperlukan alat yang kuat. Memperkenalkan Llama Stack, sebuah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk mengembangkan aplikasi generatif. Apakah Anda sedang merancang chatbot canggih, mesin pencari pintar, atau agen otonom yang kompleks, Llama Stack menyediakan komponen penting. Sebagai contoh, mari kita lihat perusahaan fiktif, Parasol Insurance. Dalam skenario ini, tim operasional branda menghadapi tantangan dalam mengelola kluster Red Hat OpenShift yang semakin banyak, sering kali menghadapi dokumentasi yang terfragmentasi, insiden berulang, dan pemecahan masalah yang berulang. Untuk mengurangi beban kognitif dan mempercepat respons insiden, kami akan menggambarkan bagaimana branda dapat mengembangkan agen canggih menggunakan Llama Stack. Agen ini bertujuan untuk mengintegrasikan generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan (RAG) untuk pengambilan pengetahuan, kontrol OpenShift melalui Model Context Protocol (MCP), dan komunikasi melalui Slack.
Langkah Awal Menggunakan Llama Stack
Memulai dengan kerangka kerja yang kuat bisa menakutkan. Itulah sebabnya kami telah menyusun serangkaian notebook Python yang praktis untuk memandu Anda langkah demi langkah, dari dasar hingga membangun sistem agen multi-komponen yang canggih. Seri ini menceritakan perjalanan peningkatan kemampuan secara progresif untuk agen operasi OpenShift contoh kami, Parasol Insurance. Kami memulai dengan sederhana dan menambahkan konsep, yang berpuncak pada notebook yang mengintegrasikan banyak teknik yang dipelajari sepanjang jalan. Mari kita mulai!
Pengembangan Agen Cerdas dengan Llama Stack
Setiap perjalanan dimulai dengan langkah pertama. Notebook ini membimbing Anda melalui instalasi dan konfigurasi Llama Stack dengan benar. Kami akan membahas konsep dan komponen dasar, menginstal dependensi, menerapkan server Llama Stack, dan mengonfigurasi parameter inferensi yang umum digunakan. Pengaturan dasar ini penting untuk membangun agen cerdas kami untuk Parasol Insurance yang fiktif. RAG adalah aplikasi yang kuat dari AI generatif. Alih-alih hanya mengandalkan pengetahuan yang telah dilatih model, RAG memungkinkan penyediaan data khusus untuk menjawab permintaan pengguna. Untuk agen contoh Parasol Insurance kami, ini berarti mengakses dan mensintesis informasi dari dokumentasi internal OpenShift branda untuk pemecahan masalah yang efisien. Notebook ini memperkenalkan prinsip dasar RAG menggunakan Llama Stack. Anda akan belajar cara mengindeks dokumen, mengambil informasi yang relevan berdasarkan kueri, dan menghasilkan jawaban yang didasarkan pada data Anda.
“`
