Wat zijn Samengestelde AI-systemen?

Naarmate AI evolueert, worden systemen geavanceerder en vereisen ze vaak dat meerdere modellen, tools en agents naadloos samenwerken. Dit is waar Samengestelde AI-systemen (Compound AI systems) in het spel komen. In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die onafhankelijk functioneren, combineren samengestelde AI-systemen verschillende AI-componenten, zoals redeneermodellen, geheugenlagen, retrieval-systemen en externe tools, tot één geïntegreerd systeem. Het resultaat is een robuuster, aanpasbaarder en intelligenter systeem dat in staat is om complexe, meerstaps problemen op te lossen. Deze systemen kunnen de prestaties, schaalbaarheid en flexibiliteit in praktijktoepassingen verbeteren. In dit artikel verkennen we de kerncomponenten, architectuur, toepassingen en uitdagingen van het bouwen van Samengestelde AI-systemen, en belichten we hoe ze industrieën transformeren.

Wat zijn Samengestelde AI-systemen?

Bron: DeepSet

Samengestelde AI-systemen zijn geavanceerde frameworks waarin meerdere AI-componenten samenwerken om taken uit te voeren die de capaciteit van een enkel model te boven gaan. In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die onafhankelijk werken, verdelen samengestelde AI-systemen taken in kleinere deeltaken, waarbij elk subsysteem of model zijn specifieke expertise inbrengt. Deze systemen zijn doorgaans modulair, wat betekent dat verschillende AI-modellen, tools, agents en databases kunnen worden gecombineerd en georkestreerd om samen te werken.

In de kern zijn samengestelde AI-systemen gericht op het creëren van een omgeving waarin verschillende componenten intelligent kunnen interageren, of het nu gaat om het ophalen van data, het uitvoeren van berekeningen of het genereren van antwoorden. Zo kan de ene component verantwoordelijk zijn voor redeneren, een andere voor het ophalen van externe kennis, en weer een andere voor het beheren van het geheugen. Deze componenten werken samen en wisselen data en inzichten uit om sneller en nauwkeuriger tot een oplossing te komen dan een enkel model alleen zou kunnen bereiken.

De sleutel tot Samengestelde AI-systemen is de orchestratie die communicatie en coördinatie tussen deze componenten mogelijk maakt. Door verschillende agents en tools in- en uit te kunnen pluggen op basis van de specifieke taak, kunnen deze systemen zich aanpassen aan complexe workflows en omgevingen, zodat elk onderdeel van het systeem op het juiste moment bijdraagt.

Samengestelde AI-systemen vertegenwoordigen een verschuiving van eenvoudige, statische AI-modellen naar dynamische, multifunctionele systemen die complexe problemen uit de echte wereld kunnen afhandelen. Naarmate AI volwassener wordt, zullen deze systemen geavanceerdere toepassingen in verschillende sectoren aandrijven, van autonome agents tot intelligente bedrijfsprocesautomatisering.

De componenten van een Samengesteld AI-systeem begrijpen

Om samengestelde AI-systemen volledig te begrijpen, is het essentieel om de belangrijkste componenten te ontleden waaruit het systeem bestaat. Deze elementen werken in harmonie samen, waarbij elk element een specifieke rol speelt om een intelligentere, flexibelere en meer aanpasbare AI-oplossing mogelijk te maken. Hier is een overzicht van de essentiële componenten:

Kern AI-model: Het hart van een samengesteld AI-systeem is het kern AI-model — of het nu gaat om een taalmodel (LLM) zoals GPT-4, een vision-model voor beeldverwerking of een ander gespecialiseerd model. Deze component voert de primaire taak uit van het begrijpen van de invoer, het genereren van antwoorden en het redeneren op basis van de training. Het is vaak het model dat rechtstreeks met de gebruiker communiceert of verzoeken verwerkt voordat ze naar andere componenten worden doorgegeven.

Geheugen- en contextbeheer: Geheugenbeheer is cruciaal in samengestelde systemen. In tegenstelling tot single-shot modellen vereisen samengestelde systemen componenten die de context in de loop van de tijd kunnen opslaan, ophalen en beheren. Dit kan het opslaan van eerdere interacties, gebruikersvoorkeuren of eerdere beslissingen omvatten. Geheugen stelt het systeem in staat om coherentere, contextbewuste antwoorden te bieden en belangrijke details te onthouden gedurende een interactie of reeks taken.

Tooling en externe integraties: Samengestelde systemen maken vaak gebruik van externe tools om hun mogelijkheden uit te breiden. Deze tools kunnen zoekmachines, databases, API's of zelfs andere AI-systemen omvatten die gespecialiseerd zijn in specifieke taken. Een samengesteld systeem kan bijvoorbeeld een retriever gebruiken om data te verzamelen, een rekenmachine om berekeningen uit te voeren, of een externe kennisbank om het redeneren te ondersteunen. Deze tools breiden de functionaliteit van het kernmodel uit en helpen het systeem taken te verwerken die buiten zijn directe trainingsset liggen.

Orchestrators en Agents: Een orchestratielaag regelt hoe verschillende componenten in het systeem communiceren en samenwerken. Het wijst taken toe aan specifieke agents of modellen op basis van het voorliggende probleem. Deze agents werken vaak autonoom of semiautonoom, nemen beslissingen over de volgende stappen en coördineren het gebruik van externe tools. De orchestrator zorgt ervoor dat alles efficiënt samenwerkt en stuurt modellen, geheugen en tools aan in een geoptimaliseerde workflow.

Veiligheid en Guardrails: Om ervoor te zorgen dat het systeem betrouwbare, veilige en gepaste uitvoer genereert, zijn er veiligheidsmechanismen ingebouwd. Deze omvatten guardrails die het type uitvoer beperken dat het systeem kan genereren, om naleving van ethische richtlijnen, veiligheidsprotocollen en bedrijfsregels te garanderen.

Observabiliteit: In samengestelde AI-systemen is observabiliteit essentieel voor het waarborgen van prestaties en betrouwbaarheid. Het omvat het monitoren en vastleggen van kritieke statistieken zoals systeemprestaties, responstijd, tokengebruik, foutpercentages en het verbruik van hulpbronnen. Observabiliteitstools helpen teams te volgen hoe componenten in real-time interageren, problemen te diagnosticeren en de systeemprestaties te verbeteren door knelpunten of optimalisatiegebieden te identificeren.

Belangrijkste kenmerken van Samengestelde AI-systemen

Samengestelde AI-systemen draaien niet alleen om het stapelen van een paar modellen — het gaat om het creëren van intelligente, gecoördineerde systemen die zich meer gedragen als samenwerkingspartners dan als rekenmachines. Deze systemen onderscheiden zich door een paar bepalende kenmerken die ze krachtig, flexibel en toenemend essentieel maken voor geavanceerde AI-toepassingen.

Modulariteit: Een van de kernkenmerken van een samengesteld systeem is het modulaire ontwerp. Elke component, of het nu een taalmodel, een retriever, een planner of een geheugenlaag is, heeft een duidelijk gedefinieerde rol. Deze scheiding van verantwoordelijkheden maakt systemen eenvoudiger te debuggen, te schalen en in de loop van de tijd te verbeteren. In plaats van het hele systeem opnieuw te bouwen om één probleem op te lossen, kunt u individuele modules aanpassen of vervangen.

Meerstaps redeneren: Samengestelde systemen zijn gebouwd om meer af te handelen dan alleen een enkele prompt en reactie. Ze kunnen een complexe query opsplitsen in kleinere stappen, de benodigde volgorde van acties bepalen en elke stap methodisch afhandelen. Dit vermogen om te plannen, te reflecteren en te itereren is een belangrijke reden waarom samengestelde systemen zo nuttig zijn in praktijktoepassingen zoals onderzoeksagents, codeerassistenten of AI-klantenservice.

Gebruik van tools en interactie met de omgeving: Deze systemen werken niet in isolatie. Ze hebben vaak toegang tot externe tools — zoekmachines, API's, rekenmachines of code-uitvoeringsomgevingen. Deze interactie stelt hen in staat om actuele data op te halen, logica uit te voeren of documenten op te vragen buiten de trainingsset van het model. Hoe meer tools een samengesteld systeem kan gebruiken, hoe veelzijdiger het wordt.

Geheugen en contextbewustzijn: In tegenstelling tot single-shot LLM's kunnen samengestelde systemen het geheugen behouden over een enkele taak of meerdere sessies heen. Ze gebruiken embeddings, databases of zelfs interne contextbuffers om te onthouden wat er al is gebeurd. Dit maakt coherenter en gepersonaliseerder antwoorden mogelijk, vooral in doorlopende workflows.

Coördinatie en autonomie: Samengestelde systemen bevatten vaak een orchestratielaag of een reeks agents die semiautonoom kunnen handelen. Deze agents beslissen welke tools ze gebruiken, wanneer ze vervolgvragen stellen of hoe ze hun uitvoer verfijnen. Dat niveau van coördinatie zorgt ervoor dat het systeem intelligenter, bekwamer en aanpasbaarder aanvoelt.

Architectuur van Samengestelde AI-systemen

De architectuur van een samengesteld AI-systeem is ontworpen om samenwerking tussen meerdere AI-componenten mogelijk te maken. In tegenstelling tot een traditioneel, monolitisch AI-model dat alle taken alleen afhandelt, zijn samengestelde systemen modulair en gedistribueerd. Dit betekent dat verschillende componenten, of het nu een taalmodel, een tool, een geheugenlaag of een orchestratie-agent is, elk specifieke rollen spelen en samenwerken om complexe taken af te handelen.

Invoerlaag
De invoerlaag van een samengesteld AI-systeem bestaat meestal uit voorverwerkingsmechanismen die helpen bij het structureren of formatteren van gebruikersinvoer voordat deze naar andere componenten wordt doorgegeven. Dit kan natural language processing (NLP), intentiedetectie of eenvoudige query-classificatie omvatten om het taaktype te bepalen.

Orchestratielaag
Vervolgens is er de orchestratie-engine, die fungeert als het "brein" van het systeem. Deze is verantwoordelijk voor het beheren van de datastroom tussen verschillende componenten en het bepalen welk model, welke tool of welke agent een specifieke taak moet afhandelen. De orchestratielaag splitst complexe workflows op in kleinere deeltaken en kan deze taken delegeren aan verschillende gespecialiseerde componenten op basis van vooraf gedefinieerde logica of adaptieve besluitvormingsprocessen.

Tool- en Modellaag
Het systeem doet vervolgens een beroep op verschillende modellen en tools. Deze modellen kunnen LLM's, vision-modellen of zelfs op maat getrainde modellen voor specifieke taken omvatten. Tools kunnen externe databases, API's, zoekmachines of zelfs code-uitvoeringsomgevingen omvatten, afhankelijk van de toepassing. Het systeem kan dynamisch informatie ophalen of berekeningen uitvoeren die de kennis van het model uitbreiden tot voorbij de data waarop het is getraind.

Geheugen- en Contextlaag
Voor langdurige of meerstaps taken vereist het samengestelde systeem een geheugen om eerdere interacties of beslissingen te onthouden. Dit geheugen stelt het systeem in staat om de context gedurende een taak te behouden, waardoor antwoorden of acties coherent blijven. Geheugenlagen kunnen technieken gebruiken zoals vector-embeddings of database-opslag om interacties over sessies of stappen heen bij te houden.

Veiligheid en Guardrails
Samengestelde AI-systemen bevatten vaak guardrails en veiligheidslagen die controleren waar modellen toegang toe hebben of wat ze kunnen genereren. Dit waarborgt de naleving van ethische normen, bedrijfsregels of privacyoverwegingen door het type gegenereerde uitvoer te beperken of te controleren welke externe tools kunnen worden gebruikt.

Toepassingen van Samengestelde AI-systemen

Samengestelde AI-systemen worden in verschillende sectoren gebruikt om complexe taken af te handelen en geavanceerde oplossingen te bieden. Hier zijn vijf belangrijke toepassingen:

Autonome Agents
Deze systemen worden veel gebruikt in autonome agents voor besluitvorming, planning en taakuitvoering. Ze kunnen intelligent coördineren tussen modellen en tools om complexe bewerkingen zoals planning, data-analyse en real-time besluitvorming af te handelen, wat leidt tot slimmere, meer aanpasbare agents.

AI-gestuurde Klantenservice
Door taalmodellen te combineren met zoektools en geheugensystemen bieden samengestelde AI-systemen dynamische klantenservice. Ze kunnen meerstaps vragen verwerken, relevante informatie uit databases halen en problemen escaleren naar menselijke medewerkers, wat zorgt voor een naadloze klantervaring.

Gepersonaliseerde Aanbevelingen
Samengestelde AI-systemen worden gebruikt in e-commerce, media en entertainment om aanbevelingen op maat te bieden. Door verschillende modellen te gebruiken voor data-analyse, gebruikersprofilering en contentgeneratie, kunnen ze gepersonaliseerde suggesties leveren op basis van realtime gebruikersgedrag en historische data.

Gezondheidszorg en Diagnostiek
In de gezondheidszorg integreren samengestelde AI-systemen modellen voor beeldherkenning, medische kennis en dataverwerking om te ondersteunen bij diagnostiek en gepersonaliseerde behandelplanning. Ze kunnen medische data analyseren, patiëntgeschiedenissen beoordelen en behandeladviezen genereren.

Onderzoek en Contentgeneratie
Voor onderzoeksdoeleinden verzamelen en verwerken samengestelde AI-systemen grote hoeveelheden data. Ze interageren met externe bronnen, passen redeneermodellen toe en samenvatten bevindingen, wat efficiëntere contentcreatie en kennisontdekking mogelijk maakt.

Voorbeelden van Samengestelde AI-systemen

Verschillende praktijkvoorbeelden van samengestelde AI-systemen hebben met succes complexe uitdagingen aangepakt en de operationele efficiëntie in verschillende domeinen verbeterd. Hier zijn enkele opmerkelijke voorbeelden:

Chatbots en Virtuele Assistenten
Moderne chatbots en virtuele assistenten zijn klassieke voorbeelden van samengestelde AI-systemen. Deze systemen combineren taalmodellen met retrieval-mechanismen, geheugenlagen en externe API's om gepersonaliseerde en intelligente gesprekken te voeren. Ze kunnen interacties over meerdere opeenvolgende vragen verwerken, data uit kennisbanken ophalen en zelfs taken uitvoeren zoals het inplannen van afspraken of het beantwoorden van complexe vragen, wat aantoont hoe verschillende componenten kunnen samenwerken om een bekwamer AI-systeem te creëren.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen
RAG-systemen combineren taalmodellen met retrieval-systemen om het vermogen van het model om relevante, contextueel nauwkeurige antwoorden te genereren te vergroten. Deze systemen halen informatie op uit externe databases of documenten voordat ze een antwoord genereren, wat de nauwkeurigheid en schaalbaarheid verbetert. Een RAG-systeem kan bijvoorbeeld worden gebruikt voor kennisintensieve taken zoals het samenvatten van documenten of het beantwoorden van gedetailleerde vragen op basis van realtime data.

OpenAI’s GPT-4 Agents
OpenAI’s GPT-4 Agents zijn een voorbeeld waarbij een LLM interageert met externe tools zoals databases, zoekmachines en API's van derden om complexe taken te volbrengen. Deze agents gaan verder dan eenvoudige tekstgeneratie en lossen problemen op die meerdere stappen omvatten, zoals het invullen van formulieren, het beantwoorden van meerdelige vragen of het genereren van code op basis van verzoeken van gebruikers.

LangChain
LangChain is een framework dat taalmodellen integreert met externe tools en geheugensystemen om dynamische conversationele agents te creëren. Deze systemen kunnen redeneren, retrieval en externe API's combineren om workflows te bouwen die automatisch antwoorden genereren, gebruikers opvolgen of processen over verschillende platforms triggeren.

Gepersonaliseerde Aanbevelingssystemen
Gepersonaliseerde aanbevelingssystemen combineren AI-modellen voor data-analyse met tools die gebruikersdata en contentvoorkeuren verzamelen. Deze samengestelde systemen analyseren patronen in gebruikersgedrag en gebruiken externe data (zoals beoordelingen of surfgeschiedenis) om gepersonaliseerde content voorstellen te doen, waardoor ze essentieel zijn voor e-commerce en mediastreamingdiensten.

Uitdagingen bij het ontwikkelen van Samengestelde AI-systemen

Hoewel samengestelde AI-systemen krachtige oplossingen bieden, brengt het ontwikkelen en implementeren ervan verschillende uitdagingen met zich mee die zorgvuldige afweging vereisen.

• Integratiecomplexiteit: Een van de belangrijkste uitdagingen bij het bouwen van samengestelde AI-systemen is de integratie van meerdere componenten. Zorgen dat modellen, tools en geheugenlagen naadloos communiceren kan moeilijk zijn, vooral wanneer componenten van verschillende leveranciers of technologieën worden gecombineerd. Een gebrek aan standaardisatie kan leiden tot wrijving tijdens de integratie.
• Schaalbaarheidsproblemen: Omdat samengestelde AI-systemen vaak de verwerking van grote hoeveelheden data en de coördinatie van meerdere modellen vereisen, wordt het efficiënt schalen van het systeem een uitdaging. Het behouden van consistente prestaties over verschillende componenten heen terwijl er meer verkeer of data wordt verwerkt, vereist een robuuste infrastructuur en optimalisatiestrategieën.
• Databeheer en Consistentie: In samengestelde AI-systemen stroomt data over meerdere componenten, van modellen tot tools en geheugenlagen. Dataconsistentie en -integratie zijn cruciaal, aangezien informatie correct moet worden gedeeld en toegankelijk moet zijn over deze lagen heen zonder fouten. Dit is bijzonder uitdagend bij het werken met langetermijngeheugen en realtime data.
• Kostenbeheer: Het beheren van kosten in samengestelde AI-systemen kan complex zijn, vooral bij het gebruik van meerdere modellen of externe tools met uiteenlopende prijsstructuren. Het bijhouden van het gebruik, het beheren van budgetten en het optimaliseren van middelen voor kostenefficiëntie zijn voortdurende uitdagingen.
• Ethische en Compliance-overwegingen: Wanneer meerdere componenten samenwerken, kan het moeilijk zijn om te garanderen dat het systeem voldoet aan ethische richtlijnen en compliance-normen. Guardrails, veiligheidscontroles en continue monitoring zijn essentieel om vertrouwen en verantwoordingsplicht te behouden.

TrueFoundry: Een robuust platform voor schaalbare en adaptieve Samengestelde AI

TrueFoundry is een uitstekend voorbeeld van een platform dat is gebouwd rond de kernprincipes van samengestelde AI-systemen, waarbij meerdere componenten naadloos worden geïntegreerd om complexe, meerstaps taken af te handelen. Ontworpen voor schaalbaarheid en flexibiliteit, stelt het teams in staat om grote taalmodellen (LLM's) te orkestreren, te implementeren en te beheren, terwijl het realtime observabiliteit biedt en dataconsistentie waarborgt.

Het hart van TrueFoundry is de LLM Gateway, die verzoeken routeert naar meer dan 250 modellen, zowel propriëtair als open-source, waardoor het aanpasbaar is voor verschillende toepassingen. Deze model-orchestratiecapaciteit wordt aangevuld met geheugenlagen die de context over meerdere interacties behouden, waardoor het systeem belangrijke details kan onthouden en coherentere, gepersonaliseerdere antwoorden kan genereren.

TrueFoundry gaat verder dan basisbeheer van AI-modellen door externe tools en API's zoals LangChain en AutoGen te integreren. Deze toollaag breidt de mogelijkheden van het systeem uit, waardoor toegang tot live data, het uitvoeren van queries of het aanroepen van externe diensten mogelijk wordt, terwijl een soepele coördinatie tussen modellen en tools behouden blijft. Deze interacties vormen het fundament van dynamische workflows die kunnen evolueren op basis van realtime invoer, wat de flexibiliteit van samengestelde AI aantoont.

Een ander belangrijk kenmerk van TrueFoundry is de realtime observabiliteit. Het platform volgt tokengebruik, prestatiestatistieken en kosten, waardoor teams kritisch inzicht krijgen in hoe hun modellen op schaal functioneren. Dit monitoringsysteem zorgt ervoor dat knelpunten in de prestaties snel worden geïdentificeerd en aangepakt, wat cruciaal is voor schaalbaarheid op de lange termijn.

Samenvattend vertegenwoordigt de architectuur van TrueFoundry — die model-orchestratie, geheugenbeheer, tool-integratie en observabiliteit combineert — de toekomst van samengestelde AI-systemen. Het stelt teams in staat om schaalbare, intelligente systemen te implementeren die meegroeien met de complexiteit van praktijktoepassingen, en biedt een robuust platform voor geavanceerde AI-workflows.

Conclusie

Samengestelde AI-systemen transformeren de manier waarop we complexe taken benaderen, door meerdere modellen, tools en agents te combineren om slimmere, meer aanpasbare oplossingen te leveren. Door meerstaps redeneren, geheugenbeheer en realtime samenwerking tussen componenten mogelijk te maken, leggen deze systemen de basis voor intelligentere, schaalbare toepassingen in verschillende industrieën. Het bouwen en schalen van deze systemen brengt echter de nodige uitdagingen met zich mee, waaronder integratiecomplexiteit, schaalbaarheid en ethische overwegingen. Naarmate AI blijft evolueren, zullen samengestelde systemen een cruciale rol spelen in het vergroten van de mogelijkheden van AI-toepassingen, waardoor teams problemen in de echte wereld efficiënter kunnen oplossen.