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完整技術文件

框架架構與背景​

LLMBrick 框架採用模組化設計，通過標準化的 Brick（積木）組件和明確的協定定義，實現靈活且可擴展的 LLM 應用開發。本文件將深入介紹框架的核心概念、架構設計和實作細節。

核心概念解析​

1. Brick 組件系統​

基礎 Brick 類型​

  • CommonBrick：通用基礎組件
  • LLMBrick：語言模型整合組件
  • ComposeBrick：組合邏輯組件
  • GuardBrick：安全防護組件
  • IntentionBrick：意圖識別組件
  • RectifyBrick：文本糾正組件
  • RetrievalBrick：資訊檢索組件
  • TranslateBrick：翻譯處理組件

組件特性​

  • 標準化介面定義
  • 非同步操作支援
  • 錯誤處理機制
  • 可擴展設計

2. 協定系統​

通訊協定支援​

  • SSE（Server-Sent Events）
  • gRPC

資料協定​

  • 明確的型別定義
  • 標準化的錯誤碼
  • 一致的資料流結構

詳細文件導覽​

1. API 參考​

  • 完整 API 文件
  • 型別定義說明
  • 錯誤碼對照表

2. 最佳實踐​

  • 架構設計建議
  • 自定義 Brick 開發
  • 開發規範與準則

框架配置詳解​

1. 基礎配置​

from llmbrick import OpenAILLM
from llmbrick.servers.sse import SSEServer

# LLM 配置
llm_brick = OpenAILLM(
    api_key="your-api-key",
    model="gpt-3.5-turbo"
)

# 伺服器配置
server = SSEServer(
    llm_brick,
    host="0.0.0.0",
    port=8000,
    enable_test_page=True
)

2. 進階配置​

  • 日誌設定
  • 效能監控
  • 錯誤處理

使用情境分析​

1. 聊天機器人開發​

from llmbrick.bricks.llm.openai_llm import OpenAILLM
from llmbrick.servers.sse import SSEServer

# 建立聊天機器人
chatbot = OpenAILLM(api_key="your-api-key")
server = SSEServer(chatbot, enable_test_page=True)
server.run(host="0.0.0.0", port=8000)

2. 多語言翻譯服務​

from llmbrick.bricks.translate.base_translate import TranslateBrick
from llmbrick.servers.grpc import GrpcServer

# 建立翻譯服務
translator = TranslateBrick()
server = GrpcServer(translator, port=50051)
server.run()

3. 知識檢索系統​

from llmbrick.bricks.retrieval.base_retrieval import RetrievalBrick
from llmbrick.bricks.llm.openai_llm import OpenAILLM

# 建立檢索系統
retrieval = RetrievalBrick()
llm = OpenAILLM(api_key="your-api-key")

效能與監控​

1. 效能指標收集​

from llmbrick.utils.metrics import measure_time, measure_memory

@measure_time
@measure_memory
async def process_request(request):
    # 處理邏輯
    pass

2. 系統監控​

  • CPU 使用率
  • 記憶體消耗
  • 請求延遲
  • 錯誤率統計

延伸學習資源​

1. 官方資源​

2. 社群資源​

3. 相關技術文件​