Dialog LLM: vytvoření utility v Go pro srovnání jazykových modelů

Automatizovaný dialog LLM: tvorba grafické utility v Go pro porovnání jazykových modelů

Automatizace dialogu mezi dvěma jazykovými modely otevírá nové možnosti pro testování, porovnání a analýzu chování AI. Vývoj grafické utility v Go pomocí Fyne umožňuje vizualizovat tento proces a poskytuje nástroj pro výzkumníky a vývojáře pracující s lokálními LLM prostřednictvím Ollama.

Architektura aplikace pro dialog LLM

Program je postaven jako grafická aplikace na Fyne, která poskytuje intuitivní rozhraní pro nastavení a správu dialogu. V levé části okna jsou umístěny ovládací prvky: výběr dvou modelů ze seznamu získaného příkazem ollama list, volitelné přiřazení rolí, zadání tématu dialogu, nastavení počtu kol a časového limitu v minutách. Pravá část zobrazuje průběh komunikace s barevnou diferenciací zpráv a časovými razítky.

Klíčové technické vlastnosti:

• Použití lokálního serveru Ollama na portu 11434
• HTTP API pro interakci s modely
• Správa kontextu pro každý model s historií posledních 20 zpráv
• Kontrola časového limitu prostřednictvím kontextu Go pro prevenci zaseknutí
• Mechanismus resetu dialogu s vyčištěním historie

Implementace interakce s modely

Aplikace využívá strukturovaný přístup k řízení dialogu. Pro každý model je udržován samostatný kontext, který zahrnuje systémovou zprávu s rolí a historii korespondence. To zajišťuje konzistentnost komunikace bez nadměrného hromadění kontextu.

Proces dialogu:

• Inicializace kontextu pro oba modely se systémovými zprávami
• Sekvenční výměna replik v nastaveném počtu kol
• Aktualizace historie dialogu pro oba modely po každé odpovědi
• Kontrola času provedení prostřednictvím kontextu s časovým limitem

Příklad kódu pro odeslání požadavku k Ollama:

func callOllamaAPI(ctx context.Context, model string, messages []Message) (string, error) {
    requestBody := ChatRequest{
        Model:    model,
        Messages: messages,
        Stream:   false,
    }
    requestBody.Options.NumPredict = 1024
    
    jsonData, err := json.Marshal(requestBody)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("chyba při marshalingu požadavku: %v", err)
    }
    
    req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST",
        "http://localhost:11434/api/chat",
        bytes.NewBuffer(jsonData))
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("chyba při vytváření požadavku: %v", err)
    }
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
    
    client := &http.Client{Timeout: 0}
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("chyba HTTP požadavku: %v", err)
    }
    defer resp.Body.Close()
    
    body, err := io.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("chyba při čtení odpovědi: %v", err)
    }
    
    var response ChatResponse
    if err := json.Unmarshal(body, &response); err != nil {
        return "", fmt.Errorf("chyba při parsování JSON: %v", err)
    }
    return response.Message.Content, nil
}

Praktické použití utility

Vyvinutý nástroj poskytuje několik scénářů použití pro technické specialisty:

• Srovnávací analýza modelů

- Testování různých LLM na identických promptech

- Hodnocení rozdílů ve stylu, tónu a obsahu odpovědí

- Analýza konzistence a protikladů v dialogu

• Výzkum vlivu rolí

- Přiřazení různých postav modelům

- Pozorování změn chování v závislosti na roli

- Experimenty se sociální dynamikou v dialozích AI

• Testování hraničních případů

- Kontrola stability při dlouhých dialozích

- Analýza zpracování složitých nebo kontroverzních témat

- Hodnocení schopnosti udržet kontext

• Vzdělávací účely

- Demonstrace principů fungování jazykových modelů

- Vizualizace procesu generování textu

- Studium architektonických vzorů pro aplikace AI

Technické detaily implementace

Aplikace je postavena s použitím následujících komponent:

• Fyne pro grafické rozhraní
• Standardní knihovna Go pro síťové požadavky a zpracování JSON
• Ollama API pro interakci s jazykovými modely
• Gorutiny a mutexy pro konkurentní provádění
• Kontexty pro správu času provedení

Struktura dat zahrnuje:

• Message pro reprezentaci jednotlivých zpráv
• ChatRequest a ChatResponse pro API interakci
• ModelContext pro správu kontextu každého modelu
• ConversationState pro sledování stavu dialogu
• guiApp jako hlavní struktura aplikace

Optimalizace a rozšíření funkcionality

Pro zlepšení výkonu a možností utility lze zvážit:

• Ukládání odpovědí modelů do mezipaměti pro opakované požadavky
• Podpora streamování odpovědí v reálném čase
• Export dialogů do různých formátů (JSON, Markdown, PDF)
• Integrace metrik pro analýzu kvality dialogu
• Podpora dalších parametrů generování (temperature, top_p)
• Možnost nahrávání uživatelských promptů ze souborů

Co je důležité

• Utility umožňuje automatizovat dialog mezi dvěma LLM bez lidské účasti
• Grafické rozhraní na Fyne poskytuje pohodlné ovládání parametrů dialogu
• Podpora lokálního serveru Ollama činí nástroj nezávislým na cloudových API
• Správa kontextu a historie zajišťuje konzistentnost dialogu
• Nástroj je užitečný pro srovnávací analýzu, testování a výzkum v oblasti AI

— Editorial Team