Dialogue LLM : Création d'un utilitaire Go pour comparer les modèles de langage

Dialogues automatisés avec LLM : utilitaire Go GUI pour comparer les modèles de langage

Automatiser les conversations entre deux modèles de langage ouvre des possibilités passionnantes pour tester, comparer et analyser le comportement des IA. Cet utilitaire GUI basé sur Go, propulsé par Fyne, visualise le processus et offre aux chercheurs et développeurs un outil pratique pour travailler avec des LLM locaux via Ollama.

Architecture de l'application pour les dialogues LLM

Le programme est une application de bureau basée sur Fyne avec une interface intuitive pour configurer et contrôler les conversations. Le panneau de gauche propose les commandes : sélectionnez deux modèles dans la sortie de ollama list, attribuez-leur optionnellement des rôles, saisissez un sujet de conversation, définissez le nombre de tours et les délais en minutes. Le côté droit affiche le flux de la discussion avec des messages codés par couleur et horodatés.

Points techniques clés :

• Exploite le serveur Ollama local sur le port 11434
• API HTTP pour les interactions avec les modèles
• Gestion du contexte par modèle avec les 20 derniers messages
• Gestion des délais via les contextes Go pour éviter les blocages
• Mécanisme de réinitialisation pour effacer l'historique de conversation

Mise en œuvre des interactions avec les modèles

L'application adopte une approche structurée pour la gestion des conversations. Chaque modèle maintient son propre contexte, incluant un message système avec son rôle et l'historique des échanges, garantissant des interactions cohérentes sans gonflement du contexte.

Flux de conversation :

• Initialiser les contextes des deux modèles avec des invites système
• Alterner les tours pour le nombre de rounds défini
• Mettre à jour les historiques des deux modèles après chaque réponse
• Imposer des délais via les contextes

Voici un exemple de code pour appeler l'API 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("request marshal error: %v", err)
    }
    
    req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST",
        "http://localhost:11434/api/chat",
        bytes.NewBuffer(jsonData))
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("request creation error: %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("HTTP request error: %v", err)
    }
    defer resp.Body.Close()
    
    body, err := io.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("response read error: %v", err)
    }
    
    var response ChatResponse
    if err := json.Unmarshal(body, &response); err != nil {
        return "", fmt.Errorf("JSON parse error: %v", err)
    }
    return response.Message.Content, nil
}

Cas d'usage pratiques

Cet outil brille pour les professionnels de la tech de plusieurs façons :

• Comparaison de modèles

- Tester les LLM sur des invites identiques

- Repérer les différences de style, de ton et de contenu

- Analyser la cohérence et les contradictions dans les discussions

• Études d'impact des rôles

- Attribuer des personas aux modèles

- Observer les changements de comportement selon le rôle

- Expérimenter les dynamiques sociales de l'IA

• Tests de cas limites

- Vérifier la stabilité dans les longues conversations

- Sonder la gestion des sujets délicats ou conflictuels

- Évaluer la rétention du contexte

• Éducation et démonstrations

- Mettre en scène les mécanismes des LLM

- Visualiser la génération de texte

- Explorer les patrons de conception d'apps IA

Détails de mise en œuvre

Construit avec :

• Fyne pour l'interface graphique
• Bibliothèque standard Go pour le réseau et JSON
• API Ollama pour les LLM
• Goroutines et mutex pour la concurrence
• Contextes pour le contrôle des délais

Structures de données principales :

• Message pour les messages individuels
• ChatRequest et ChatResponse pour les appels API
• ModelContext pour l'état par modèle
• ConversationState pour le suivi de la discussion
• guiApp comme structure principale de l'app

Optimisations et améliorations

Pour booster les performances et les fonctionnalités :

• Mettre en cache les réponses des modèles pour les répétitions
• Ajouter le streaming en temps réel
• Exporter les discussions en JSON, Markdown, PDF
• Intégrer des métriques de qualité des dialogues
• Prendre en charge les paramètres de génération (température, top_p)
• Charger des invites personnalisées depuis des fichiers

Points clés à retenir

• Automatise les discussions tête-à-tête entre LLM sans intervention humaine
• L'interface Fyne facilite le réglage des paramètres
• Le support d'Ollama local évite la dépendance au cloud
• La gestion intelligente du contexte et de l'historique assure la cohérence
• Idéal pour les comparaisons, tests et recherches en IA

— Editorial Team