Kapitel 5

Fabric AI-Erweiterungsframework

Beherrschen Sie die Verwendung des Fabric-Frameworks, verstehen Sie das Patterns-System und die Prompt-Strategie und sind Sie in der Lage, benutzerdefinierte Patterns zu erstellen und in Unternehmens-Workflows zu integrieren.

Fabric-Grundlagen

Fabric ist ein KI-gestütztes Framework, das komplexes Prompt-Engineering durch das Patterns-System in wiederverwendbare Muster vereinfacht.

Fabric-Philosophie

Fabrics zentrales Designkonzept:

  • • Musterbildung：Prompt Engineering systematisieren, um wiederholtes Schreiben zu vermeiden
  • • Wiederverwendbar: Patterns können in verschiedenen Szenarien wiederverwendet werden
  • • Komponierbar: mehrere Patterns können kombiniert verwendet werden
  • • Skalierbar：benutzerdefinierte Patterns einfach erstellen

Patterns-System

Patterns sind ein zentrales Konzept von Fabric, und jedes Pattern steht für eine wiederverwendbare KI-Fähigkeit:

  • • Textverarbeitungs-Patterns：Zusammenfassung, Übersetzung, Informationsgewinnung
  • • Code Patterns: Code-Review, Refactoring, Generierung
  • • Patterns analysieren: Datenanalyse, Trendprognose
  • • Patterns erstellen: Schreiben, kreative Generierung

Installation und Konfiguration

# Fabric installieren
pip install fabric-ai
# API-Schlüssel konfigurieren
export FABRIC_API_KEY="your-api-key"
# Erster Befehl
fabric --pattern summarize "your text"

Verwendung von Patterns

Beherrschen Sie die Verwendung von Patterns, um die Arbeitseffizienz von KI zu verbessern.

Klassifizierung gängiger Patterns

  • • Textverarbeitung：summarize、translate、extract
  • • Codebezogen：review、refactor、generate
  • • Datenanalyse：analyze、predict、visualize
  • • Dokumentenerstellung：document、explain、tutorial

Nutzungstipps

  • • Kombiniert verwenden: mehrere Patterns nacheinander ausführen
  • • Parameterübergabe: Verwenden Sie Variablen, um das Verhalten anzupassen
  • • Streaming-Ausgabe: Den Verarbeitungsfortschritt in Echtzeit anzeigen
  • • Batchverarbeitung：mehrere Dateien auf einmal verarbeiten

Variablen und Parameter

Patterns unterstützt Parametrisierung, sodass sich dasselbe Pattern an unterschiedliche Szenarien anpassen kann:

fabric --pattern translate \
--from en --to zh \
--style formal \
"your text"

Prompt-Strategie

Fabric unterstützt mehrere fortgeschrittene Prompt-Strategien, um die Qualität der KI-Ausgaben zu verbessern.

Chain-of-Thought (CoT)

Lassen Sie die KI den Denkprozess anzeigen, um die Genauigkeit bei komplexen Problemen zu verbessern.

  • • Schritt-für-Schritt-Logik
  • • Zwischenstufen sichtbar
  • • Geeignet für komplexe Probleme
  • • Die Genauigkeit verbessern

Tree-of-Thought (ToT)

Mehrere Schlussfolgerungswege erkunden und die beste Lösung auswählen.

  • • Mehrwege-Erkundung
  • • Pfadbewertung
  • • Auswahl des besten Pfads
  • • Geeignet für kreative Aufgaben

Atom-of-Thought (AoT)

Komplexe Probleme in atomare Denkeinheiten zerlegen.

  • • Problemzerlegung
  • • Verarbeitung auf atomarer Ebene
  • • Ergebniszusammenstellung
  • • Geeignet für systemische Probleme

Leitfaden zur Strategiewahl

  • • Einfache Fragen：Direkt fragen, ohne besondere Strategie
  • • Komplexes Schlussfolgern: CoT verwenden, um den Denkprozess aufzuzeigen
  • • Kreative Aufgaben: Verwenden Sie ToT, um verschiedene Möglichkeiten zu erkunden
  • • Systemanalyse: AoT verwenden, um die Nachbearbeitung zu zerlegen

Benutzerdefinierte Patterns

Benutzerdefinierte Patterns erstellen, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

Ein benutzerdefiniertes Pattern erstellen

1
Pattern definieren: Eine Pattern-Datei mit Anweisungen und Kontext erstellen
2
Testmuster: Beispieldaten verwenden, um die Wirkung von Pattern zu testen
3
Optimierungsiteration: Das Pattern anhand der Testergebnisse optimieren
4
Verwendung teilen：Pattern zur Team-Bibliothek hinzufügen

Pattern-Best Practices

  • • Klare Anweisungen
  • • Eindeutiges Ausgabeformat
  • • Beispiele und Einschränkungen
  • • Fehlerbehandlung

Team-Patterns-Verwaltung

  • • Versionsverwaltung
  • • Dokumentation
  • • Überprüfungsmechanismus
  • • Nutzungsstatistiken

Mehrere KI-Anbieter und Unternehmensintegration

Mehrere KI-Anbieter konfigurieren, um eine Integration auf Enterprise-Niveau zu realisieren.

Konfiguration mehrerer KI-Anbieter

  • • Mehrere API-Keys konfigurieren
  • • Strategie zur Modellauswahl
  • • Automatisches Umschalten
  • • Kostenoptimierung

Lokales Modell (Ollama)

  • • Ollama integrieren
  • • Verwendung lokaler Modelle
  • • Datenschutz
  • • Kostenkontrolle

REST-API und Unternehmensintegration

  • • REST-API-Server: Den Fabric-API-Dienst starten, damit andere Anwendungen ihn aufrufen können
  • • Weboberfläche: Bietet eine Web-UI, die es auch nichttechnischen Benutzern erleichtert, sie zu verwenden
  • • Ollama-Kompatibilitätsmodus: Kompatibel mit der Ollama API, nahtloses Umschalten
  • • Unternehmensintegration: in Unternehmens-Workflows und -Systeme integrieren

Strategie zur Kostenoptimierung

  • • Aufgabenzuweisung: Für einfache Aufgaben leichte Modelle verwenden, für komplexe Aufgaben leistungsstarke Modelle
  • • Local-first：Lokale Modelle (Ollama) bevorzugen
  • • Caching-Mechanismus: Ergebnisse häufiger Muster zwischenspeichern
  • • Überwachung verwenden: API-Aufrufe und Kosten überwachen

Lernergebnisse

Nach Abschluss dieses Kapitels werden Sie:

  • 1Die Verwendung des Fabric-Frameworks beherrschen und das Patterns-System sowie die Designphilosophie verstehen
  • 2Kann benutzerdefinierte Patterns erstellen, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen
  • 3Die Anwendungsszenarien verschiedener Prompt-Strategien (CoT, ToT, AoT) verstehen
  • 4Mehrere KI-Anbieter konfigurieren können, um eine Integration auf Unternehmensniveau und Kostenoptimierung zu erreichen
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