Dialog LLM: tworzenie narzędzia w Go do porównywania modeli językowych

Zautomatyzowany dialog LLM: tworzenie narzędzia graficznego w Go do porównywania modeli językowych

Automatyzacja dialogu między dwoma modelami językowymi otwiera nowe możliwości dla testowania, porównywania i analizy zachowania AI. Rozwój narzędzia graficznego w Go z wykorzystaniem Fyne pozwala wizualizować ten proces, dostarczając narzędzie dla badaczy i deweloperów pracujących z lokalnymi LLM przez Ollama.

Architektura aplikacji do dialogu LLM

Program zbudowany jest jako aplikacja graficzna na Fyne, zapewniająca intuicyjny interfejs do konfiguracji i zarządzania dialogiem. W lewej części okna znajdują się elementy sterujące: wybór dwóch modeli z listy uzyskanej komendą ollama list, opcjonalne przypisanie ról, wprowadzenie tematu dialogu, ustawienie liczby rund i timeoutu w minutach. Prawa część wyświetla przebieg komunikacji z kolorową różnicą wiadomości i znacznikami czasu.

Kluczowe cechy techniczne:

• Użycie lokalnego serwera Ollama na porcie 11434
• HTTP API do interakcji z modelami
• Zarządzanie kontekstem dla każdego modelu z historią ostatnich 20 wiadomości
• Kontrola timeoutu przez kontekst Go do zapobiegania zawieszaniu
• Mechanizm resetu dialogu z czyszczeniem historii

Implementacja interakcji z modelami

Aplikacja używa strukturalnego podejścia do zarządzania dialogiem. Dla każdego modelu utrzymywany jest oddzielny kontekst, obejmujący systemową wiadomość z rolą i historię korespondencji. To zapewnia spójność komunikacji bez nadmiernego gromadzenia kontekstu.

Proces dialogu:

• Inicjalizacja kontekstu dla obu modeli z wiadomościami systemowymi
• Sekwencyjna wymiana replik w ustalonej liczbie rund
• Aktualizacja historii dialogu dla obu modeli po każdej odpowiedzi
• Kontrola czasu wykonania przez kontekst z timeoutem

Przykład kodu do wysyłania zapytania do 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("błąd serializacji żądania: %v", err)
    }
    
    req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST",
        "http://localhost:11434/api/chat",
        bytes.NewBuffer(jsonData))
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("błąd tworzenia żądania: %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("błąd żądania HTTP: %v", err)
    }
    defer resp.Body.Close()
    
    body, err := io.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("błąd odczytu odpowiedzi: %v", err)
    }
    
    var response ChatResponse
    if err := json.Unmarshal(body, &response); err != nil {
        return "", fmt.Errorf("błąd parsowania JSON: %v", err)
    }
    return response.Message.Content, nil
}

Praktyczne zastosowanie narzędzia

Opracowane narzędzie dostarcza kilka scenariuszy użycia dla specjalistów technicznych:

• Analityka porównawcza modeli

- Testowanie różnych LLM na identycznych promptach

- Ocena różnic w stylu, tonie i treści odpowiedzi

- Analiza spójności i sprzeczności w dialogu

• Badanie wpływu ról

- Przypisywanie różnych ról modelom

- Obserwacja zmiany zachowania w zależności od roli

- Eksperymenty z dynamiką społeczną w dialogach AI

• Testowanie przypadków granicznych

- Sprawdzanie stabilności przy długotrwałych dialogach

- Analiza przetwarzania złożonych lub kontrowersyjnych tematów

- Ocena zdolności do utrzymania kontekstu

• Cele edukacyjne

- Demonstracja zasad działania modeli językowych

- Wizualizacja procesu generowania tekstu

- Studium wzorców architektonicznych dla aplikacji AI

Szczegóły techniczne implementacji

Aplikacja zbudowana jest z użyciem następujących komponentów:

• Fyne dla interfejsu graficznego
• Standardowa biblioteka Go do zapytań sieciowych i przetwarzania JSON
• API Ollama do interakcji z modelami językowymi
• Gorutyny i mutexy dla współbieżnego wykonania
• Konteksty do zarządzania czasem wykonania

Struktura danych obejmuje:

• Message dla reprezentacji pojedynczych wiadomości
• ChatRequest i ChatResponse dla interakcji API
• ModelContext dla zarządzania kontekstem każdego modelu
• ConversationState dla śledzenia stanu dialogu
• guiApp jako główna struktura aplikacji

Optymalizacja i rozszerzenie funkcjonalności

Dla poprawy wydajności i możliwości narzędzia można rozważyć:

• Buforowanie odpowiedzi modeli dla powtarzających się zapytań
• Wsparcie strumieniowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym
• Eksport dialogów do różnych formatów (JSON, Markdown, PDF)
• Integracja metryk do analizy jakości dialogu
• Wsparcie dodatkowych parametrów generacji (temperature, top_p)
• Możliwość ładowania własnych promptów z plików

Co jest ważne

• Narzędzie pozwala zautomatyzować dialog między dwoma LLM bez udziału człowieka
• Interfejs graficzny na Fyne zapewnia wygodne zarządzanie parametrami dialogu
• Wsparcie lokalnego serwera Ollama czyni narzędzie niezależnym od chmurowych API
• Zarządzanie kontekstem i historią zapewnia spójność dialogu
• Narzędzie przydatne dla analizy porównawczej, testowania i badań w dziedzinie AI

— Editorial Team