Oltre il sovraccarico del contesto: Come Parlant × Milvus porta controllo e chiarezza al comportamento dell'agente LLM

Immaginate di dover completare un'attività che coinvolge 200 regole aziendali, 50 strumenti e 30 demo, e di avere solo un'ora di tempo per farlo. È semplicemente impossibile. Eppure spesso ci aspettiamo che i modelli linguistici di grandi dimensioni facciano esattamente questo, trasformandoli in "agenti" e sovraccaricandoli di istruzioni.

In pratica, questo approccio si rompe rapidamente. I framework tradizionali per agenti, come LangChain o LlamaIndex, iniettano tutte le regole e gli strumenti nel contesto del modello in una volta sola, il che porta a conflitti di regole, sovraccarico del contesto e comportamento imprevedibile in produzione.

Per risolvere questo problema, un framework open-source per agenti chiamato Parlant ha recentemente guadagnato terreno su GitHub. Introduce un nuovo approccio chiamato Alignment Modeling, insieme a un meccanismo di supervisione e a transizioni condizionali che rendono il comportamento degli agenti molto più controllabile e spiegabile.

Se abbinato a Milvus, un database vettoriale open-source, Parlant diventa ancora più capace. Milvus aggiunge intelligenza semantica, consentendo agli agenti di recuperare dinamicamente le regole e il contesto più rilevanti in tempo reale, mantenendoli accurati, efficienti e pronti per la produzione.

In questo post analizzeremo come funziona Parlant sotto la luce del sole e come l'integrazione con Milvus consente di raggiungere il livello di produzione.

Perché i framework di agenti tradizionali cadono a pezzi

I framework di agenti tradizionali amano le grandi dimensioni: centinaia di regole, dozzine di strumenti e una manciata di demo, il tutto stipato in un unico prompt sovraccarico. Può sembrare ottimo in una demo o in un piccolo test sandbox, ma una volta che lo si spinge in produzione, le crepe iniziano a manifestarsi rapidamente.

• Regole contrastanti portano al caos: Quando si applicano due o più regole contemporaneamente, questi framework non hanno un modo integrato per decidere quale vince. A volte ne scelgono una. A volte le fonde entrambe. A volte fa qualcosa di totalmente imprevedibile.

• I casi limite evidenziano le lacune: Non è possibile prevedere tutto ciò che un utente potrebbe dire. E quando il modello si imbatte in qualcosa che non rientra nei suoi dati di addestramento, si orienta verso risposte generiche e non impegnative.

• Il debug è doloroso e costoso: Quando un agente si comporta male, è quasi impossibile individuare la regola che ha causato il problema. Poiché tutto vive all'interno di un enorme prompt di sistema, l'unico modo per risolvere il problema è riscrivere il prompt e testare nuovamente tutto da zero.

Cos'è Parlant e come funziona

Parlant è un motore di allineamento open-source per agenti LLM. È possibile controllare con precisione il comportamento di un agente in diversi scenari, modellando il suo processo decisionale in modo strutturato e basato su regole.

Per risolvere i problemi riscontrati nei framework di agenti tradizionali, Parlant introduce un nuovo e potente approccio: Alignment Modeling. La sua idea centrale è quella di separare la definizione delle regole dall'esecuzione delle stesse, garantendo che solo le regole più rilevanti vengano iniettate nel contesto dell'LLM in qualsiasi momento.

Linee guida granulari: Il cuore della modellazione dell'allineamento

Il cuore del modello di allineamento di Parlant è il concetto di linee guida granulari. Invece di scrivere un'enorme richiesta di sistema piena di regole, si definiscono piccole linee guida modulari, ognuna delle quali descrive come l'agente dovrebbe gestire un tipo specifico di situazione.

Ogni linea guida è composta da tre parti:

• Condizione - Una descrizione in linguaggio naturale di quando la regola dovrebbe essere applicata. Parlant converte questa condizione in un vettore semantico e la confronta con l'input dell'utente per capire se è rilevante.

• Azione - Un'istruzione chiara che definisce come l'agente deve rispondere una volta soddisfatta la condizione. Questa azione viene iniettata nel contesto dell'LLM solo quando viene attivata.

• Strumenti - Qualsiasi funzione o API esterna legata a quella specifica regola. Sono esposti all'agente solo quando la linea guida è attiva, mantenendo l'uso degli strumenti controllato e consapevole del contesto.

await agent.create_guideline(
    condition="The user asks about a refund and the order amount exceeds 500 RMB",
    action="First call the order status check tool to confirm whether the refund conditions are met, then provide a detailed explanation of the refund process",
    tools=[check_order_status, calculate_refund_amount]
)

Ogni volta che un utente interagisce con l'agente, Parlant esegue una fase di corrispondenza leggera per trovare le tre-cinque linee guida più rilevanti. Solo queste regole vengono inserite nel contesto del modello, mantenendo i suggerimenti concisi e mirati e garantendo che l'agente segua sempre le regole giuste.

Meccanismo di supervisione per precisione e coerenza

Per mantenere ulteriormente l'accuratezza e la coerenza, Parlant introduce un meccanismo di supervisione che agisce come un secondo livello di controllo della qualità. Il processo si svolge in tre fasi:

1. L'agente creauna risposta iniziale in base alle linee guida e al contesto della conversazione in corso.

2. Verifica della conformità - La risposta viene confrontata con le linee guida attive per verificare che ogni istruzione sia stata seguita correttamente.

3. Revisione o conferma - Se si riscontrano problemi, il sistema corregge l'output; se tutto è a posto, la risposta viene approvata e inviata all'utente.

Questo meccanismo di supervisione assicura che l'agente non solo comprenda le regole, ma le rispetti effettivamente prima di rispondere, migliorando sia l'affidabilità che il controllo.

Transizioni condizionali per il controllo e la sicurezza

Nei framework di agenti tradizionali, ogni strumento disponibile è sempre esposto all'LLM. Questo approccio "tutto sul tavolo" porta spesso a richieste sovraccariche e a chiamate di strumenti non volute. Parlant risolve questo problema con le transizioni condizionali. Analogamente al funzionamento delle macchine a stati, un'azione o uno strumento viene attivato solo quando viene soddisfatta una condizione specifica. Ogni strumento è strettamente legato alla linea guida corrispondente e diventa disponibile solo quando la condizione di quella linea guida è attivata.

# The balance inquiry tool is exposed only when the condition "the user wants to make a transfer" is met
await agent.create_guideline(
    condition="The user wants to make a transfer",
    action="First check the account balance. If the balance is below 500 RMB, remind the user that an overdraft fee may apply.",
    tools=[get_user_account_balance]
)

Questo meccanismo trasforma l'invocazione di uno strumento in una transizione condizionale: gli strumenti passano da "inattivi" ad "attivi" solo quando le loro condizioni di attivazione sono soddisfatte. Strutturando l'esecuzione in questo modo, Parlant garantisce che ogni azione avvenga in modo deliberato e contestuale, prevenendo gli abusi e migliorando l'efficienza e la sicurezza del sistema.

Come Milvus alimenta Parlant

Quando guardiamo sotto il cofano del processo di abbinamento delle linee guida di Parlant, una sfida tecnica fondamentale diventa chiara: come può il sistema trovare le tre o cinque regole più rilevanti tra centinaia o addirittura migliaia di opzioni in pochi millisecondi? È proprio qui che entra in gioco un database vettoriale. Il reperimento semantico è ciò che lo rende possibile.

Come Milvus supporta il processo di abbinamento delle linee guida di Parlant

La corrispondenza delle linee guida funziona attraverso la similarità semantica. Il campo Condizione di ogni linea guida viene convertito in un embedding vettoriale, che ne cattura il significato piuttosto che il solo testo letterale. Quando un utente invia un messaggio, Parlant confronta la semantica del messaggio con tutte le incorporazioni di linee guida memorizzate per trovare quelle più rilevanti.

Ecco come funziona il processo, passo dopo passo:

1. Codifica della richiesta - Il messaggio dell'utente e la cronologia delle conversazioni recenti vengono trasformati in un vettore di richieste.

2. Ricerca della somiglianza - Il sistema esegue una ricerca di somiglianza all'interno del vettore di linee guida per trovare le corrispondenze più vicine.

3. Recupero dei risultati Top-K - Vengono restituite le tre-cinque linee guida semanticamente più rilevanti.

4. Iniezione nel contesto - Queste linee guida corrispondenti vengono inserite dinamicamente nel contesto dell'LLM, in modo che il modello possa agire secondo le regole corrette.

Per rendere possibile questo flusso di lavoro, il database vettoriale deve offrire tre funzionalità fondamentali: ricerca approssimata dei vicini (ANN) ad alte prestazioni, filtraggio flessibile dei metadati e aggiornamenti in tempo reale dei vettori. Milvus, il database vettoriale open-source e cloud-native, offre prestazioni di livello produttivo in tutte e tre le aree.

Per capire come funziona Milvus in scenari reali, prendiamo come esempio un agente di servizi finanziari.

Supponiamo che il sistema definisca 800 linee guida aziendali che coprono attività come la richiesta di un conto, il trasferimento di fondi e la consultazione di prodotti di gestione patrimoniale. In questa configurazione, Milvus funge da livello di archiviazione e recupero di tutti i dati delle linee guida.

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType
import parlant.sdk as p
# Connect to Milvus
connections.connect(host=“localhost”, port=“19530”)
# Define the schema for the guideline collection
fields = [
FieldSchema(name=“guideline_id”, dtype=DataType.VARCHAR, max_length=100, is_primary=True),
FieldSchema(name=“condition_vector”, dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768),
FieldSchema(name=“condition_text”, dtype=DataType.VARCHAR, max_length=1000),
FieldSchema(name=“action_text”, dtype=DataType.VARCHAR, max_length=2000),
FieldSchema(name=“priority”, dtype=DataType.INT64),
FieldSchema(name=“business_domain”, dtype=DataType.VARCHAR, max_length=50)
]
schema = CollectionSchema(fields=fields, description=“Agent Guidelines”)
guideline_collection = Collection(name=“agent_guidelines”, schema=schema)
# Create an HNSW index for high-performance retrieval
index_params = {
“index_type”: “HNSW”,
“metric_type”: “COSINE”,
“params”: {“M”: 16, “efConstruction”: 200}
}
guideline_collection.create_index(field_name=“condition_vector”, index_params=index_params)

Ora, quando un utente dice "Voglio trasferire 100.000 RMB sul conto di mia madre", il flusso di runtime è:

1. Rettifica della query - Converte l'input dell'utente in un vettore a 768 dimensioni.

2. Recupero ibrido - Eseguire una ricerca di similarità vettoriale in Milvus con filtraggio dei metadati (ad esempio, business_domain="transfer").

3. Classifica dei risultati - Classifica le linee guida candidate in base ai punteggi di somiglianza combinati con i loro valori di priorità.

4. Iniezione del contesto - Iniettare il sito action_text delle prime tre linee guida nel contesto dell'agente Parlant.

In questa configurazione, Milvus offre una latenza P99 inferiore a 15 ms, anche quando la libreria di linee guida raggiunge le 100.000 voci. In confronto, l'uso di un database relazionale tradizionale con la corrispondenza delle parole chiave comporta in genere una latenza superiore a 200 ms e un'accuratezza di corrispondenza significativamente inferiore.

Come Milvus permette la memoria a lungo termine e la personalizzazione

Milvus fa molto di più della corrispondenza alle linee guida. In scenari in cui gli agenti hanno bisogno di una memoria a lungo termine e di risposte personalizzate, Milvus può fungere da strato di memoria che memorizza e recupera le interazioni passate degli utenti come embeddings vettoriali, aiutando l'agente a ricordare ciò che è stato discusso in precedenza.

# store user’s past interactions
user_memory_fields = [
    FieldSchema(name="interaction_id", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=100, is_primary=True),
    FieldSchema(name="user_id", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=50),
    FieldSchema(name="interaction_vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768),
    FieldSchema(name="interaction_summary", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=500),
    FieldSchema(name="timestamp", dtype=DataType.INT64)
]
memory_collection = Collection(name="user_memory", schema=CollectionSchema(user_memory_fields))

Quando lo stesso utente ritorna, l'agente può recuperare le interazioni storiche più rilevanti da Milvus e usarle per generare un'esperienza più connessa e simile a quella umana. Ad esempio, se un utente ha chiesto informazioni su un fondo di investimento la settimana scorsa, l'agente può ricordare quel contesto e rispondere in modo proattivo: "Bentornato! Ha ancora domande sul fondo di cui abbiamo parlato l'ultima volta?".

Come ottimizzare le prestazioni dei sistemi di agenti alimentati da Milvus

Quando si implementa un sistema di agenti alimentato da Milvus in un ambiente di produzione, la messa a punto delle prestazioni diventa fondamentale. Per ottenere una bassa latenza e un elevato throughput, è necessario prestare attenzione a diversi parametri chiave:

1. Scelta del tipo di indice giusto

È importante selezionare la struttura di indice appropriata. Ad esempio, HNSW (Hierarchical Navigable Small World) è ideale per gli scenari ad alto richiamo, come la finanza o la sanità, dove la precisione è fondamentale. IVF_FLAT funziona meglio per applicazioni su larga scala come le raccomandazioni del commercio elettronico, dove un richiamo leggermente inferiore è accettabile in cambio di prestazioni più veloci e di un uso ridotto della memoria.

2. Strategia di sharding

Quando il numero di linee guida memorizzate supera il milione di voci, si consiglia di utilizzare la partizione per dividere i dati in base al dominio aziendale o al caso d'uso. Il partizionamento riduce lo spazio di ricerca per ogni query, migliorando la velocità di recupero e mantenendo stabile la latenza anche quando il set di dati cresce.

3. Configurazione della cache

Per le linee guida ad accesso frequente, come le query standard dei clienti o i flussi di lavoro ad alto traffico, è possibile utilizzare la cache dei risultati delle query di Milvus. Ciò consente al sistema di riutilizzare i risultati precedenti, riducendo la latenza a meno di 5 millisecondi per le ricerche ripetute.

Dimostrazione pratica: Come costruire un sistema intelligente di domande e risposte con Parlant e Milvus Lite

Milvus Lite è una versione leggera di Milvus, una libreria Python che può essere facilmente integrata nelle applicazioni. È ideale per la prototipazione rapida in ambienti come Jupyter Notebook o per l'esecuzione su dispositivi edge e smart con risorse di calcolo limitate. Nonostante l'ingombro ridotto, Milvus Lite supporta le stesse API delle altre distribuzioni Milvus. Ciò significa che il codice lato client scritto per Milvus Lite può essere collegato senza problemi a un'istanza completa di Milvus o Zilliz Cloud in un secondo momento, senza bisogno di refactoring.

In questa demo, utilizzeremo Milvus Lite insieme a Parlant per dimostrare come costruire un sistema intelligente di domande e risposte che fornisca risposte rapide e consapevoli del contesto con una configurazione minima.

Prerequisiti: 1.Parlant GitHub

1.Parlant GitHub: https://github.com/emcie-co/parlant

2.Documentazione di Parlant: https://parlant.io/docs

3.python3.10+

4.OpenAI_key

5.MlivusLite

Passo 1: Installare le dipendenze

# Install required Python packages
pip install pymilvus parlant openai
# Or, if you’re using a Conda environment:
conda activate your_env_name
pip install pymilvus parlant openai

Passo 2: Configurare le variabili d'ambiente

# Set your OpenAI API key
export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key_here"
# Verify that the variable is set correctly
echo $OPENAI_API_KEY

Passo 3: implementare il codice principale

• Creare un embedder OpenAI personalizzato

class OpenAIEmbedder(p.Embedder):
    # Converts text into vector embeddings with built-in timeout and retry
    # Dimension: 1536 (text-embedding-3-small)
    # Timeout: 60 seconds; Retries: up to 2 times

• Inizializzare la base di conoscenza

1. Creare una raccolta Milvus denominata kb_articles.

2. Inserire dati di esempio (ad es. politica di rimborso, politica di cambio, tempi di spedizione).

3. Creare un indice HNSW per accelerare il recupero.

• Costruire lo strumento di ricerca vettoriale

@p.tool
async def vector_search(query: str, top_k: int = 5, min_score: float = 0.35):
    # 1. Convert user query into a vector
    # 2. Perform similarity search in Milvus
    # 3. Return results with relevance above threshold

• Configurare l'agente Parlant

Linea guida 1: Per le domande relative ai fatti o alle politiche, l'agente deve prima eseguire una ricerca vettoriale.

Linea guida 2: Quando viene trovata una prova, l'agente deve rispondere utilizzando un modello strutturato (riassunto + punti chiave + fonti).

# Guideline 1: Run vector search for factual or policy-related questions
await agent.create_guideline(
            condition="User asks a factual question about policy, refund, exchange, or shipping",
            action=(
                "Call vector_search with the user's query. "
                "If evidence is found, synthesize an answer by quoting key sentences and cite doc_id/title. "
                "If evidence is insufficient, ask a clarifying question before answering."
            ),
            tools=[vector_search],
# Guideline 2: Use a standardized, structured response when evidence is available
await agent.create_guideline(
condition=“Evidence is available”,
action=(
“Answer with the following template:\n”
“Summary: provide a concise conclusion.\n”
“Key points: 2-3 bullets distilled from evidence.\n”
“Sources: list doc_id and title.\n”
“Note: if confidence is low, state limitations and ask for clarification.”
),
tools=[],
)
tools=[],

)

• Scrivere il codice completo

import os
import asyncio
import json
from typing import List, Dict, Any
import parlant.sdk as p
from pymilvus import MilvusClient, DataType
# 1) Environment variables: using OpenAI (as both the default generation model and embedding service)
# Make sure the OPENAI_API_KEY is set
OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
if not OPENAI_API_KEY:
    raise RuntimeError("Please set OPENAI_API_KEY environment variable")
# 2) Initialize Milvus Lite (runs locally, no standalone service required)
# MilvusClient runs in Lite mode using a local file path (requires pymilvus >= 2.x)
client = MilvusClient("./milvus_demo.db")  # Lite mode uses a local file path
COLLECTION = "kb_articles"
# 3) Example data: three policy or FAQ entries (in practice, you can load and chunk data from files)
DOCS = [
    {"doc_id": "POLICY-001", "title": "Refund Policy", "chunk": "Refunds are available within 30 days of purchase if the product is unused."},
    {"doc_id": "POLICY-002", "title": "Exchange Policy", "chunk": "Exchanges are permitted within 15 days; original packaging required."},
    {"doc_id": "FAQ-101", "title": "Shipping Time", "chunk": "Standard shipping usually takes 3–5 business days within the country."},
]
# 4) Generate embeddings using OpenAI (you can replace this with another embedding service)
# Here we use Parlant’s built-in OpenAI embedder for simplicity, but you could also call the OpenAI SDK directly.
class OpenAIEmbedder(p.Embedder):
    async def embed(self, texts: List[str], hints: Dict[str, Any] = {}) -> p.EmbeddingResult:
        # Generate text embeddings using the OpenAI API, with timeout and retry handling
        import openai
        try:
            client = openai.AsyncOpenAI(
                api_key=OPENAI_API_KEY,
                timeout=60.0,  # 60-second timeout
                max_retries=2  # Retry up to 2 times
            )
            print(f"Generating embeddings for {len(texts)} texts...")
            response = await client.embeddings.create(
                model="text-embedding-3-small",
                input=texts
            )
            vectors = [data.embedding for data in response.data]
            print(f"Successfully generated {len(vectors)} embeddings.")
            return p.EmbeddingResult(vectors=vectors)
        except Exception as e:
            print(f"OpenAI API call failed: {e}")
            # Return mock vectors for testing Milvus connectivity
            print("Using mock vectors for testing...")
            import random
            vectors = [[random.random() for _ in range(1536)] for _ in texts]
            return p.EmbeddingResult(vectors=vectors)
    @property
    def id(self) -> str:
        return "text-embedding-3-small"
    @property
    def max_tokens(self) -> int:
        return 8192
    @property
    def tokenizer(self) -> p.EstimatingTokenizer:
        from parlant.core.nlp.tokenization import ZeroEstimatingTokenizer
        return ZeroEstimatingTokenizer()
    @property
    def dimensions(self) -> int:
        return 1536
embedder = OpenAIEmbedder()
async def ensure_collection_and_load():
    # Create the collection (schema: primary key, vector field, additional fields)
    if not client.has_collection(COLLECTION):
        client.create_collection(
            collection_name=COLLECTION,
            dimension=len((await embedder.embed(["dimension_probe"])).vectors[0]),
            # Default metric: COSINE (can be changed with metric_type="COSINE")
            auto_id=True,
        )
        # Create an index to speed up retrieval (HNSW used here as an example)
        client.create_index(
            collection_name=COLLECTION,
            field_name="vector",
            index_type="HNSW",
            metric_type="COSINE",
            params={"M": 32, "efConstruction": 200}
        )
    # Insert data (skip if already exists; simple idempotent logic for the demo)
    # Generate embeddings
    chunks = [d["chunk"] for d in DOCS]
    embedding_result = await embedder.embed(chunks)
    vectors = embedding_result.vectors
    # Check if the same doc_id already exists; this is for demo purposes only — real applications should use stricter deduplication
    # Here we insert directly. In production, use an upsert operation or an explicit primary key
    client.insert(
        COLLECTION,
        data=[
            {"vector": vectors[i], "doc_id": DOCS[i]["doc_id"], "title": DOCS[i]["title"], "chunk": DOCS[i]["chunk"]}
            for i in range(len(DOCS))
        ],
    )
    # Load into memory
    client.load_collection(COLLECTION)
# 5) Define the vector search tool (Parlant Tool)
@p.tool
async def vector_search(context: p.ToolContext, query: str, top_k: int = 5, min_score: float = 0.35) -> p.ToolResult:
    # 5.1 Generate the query vector
    embed_res = await embedder.embed([query])
    qvec = embed_res.vectors[0]
    # 5.2 Search Milvus
    results = client.search(
        collection_name=COLLECTION,
        data=[qvec],
        limit=top_k,
        output_fields=["doc_id", "title", "chunk"],
        search_params={"metric_type": "COSINE", "params": {"ef": 128}},
    )
    # 5.3 Assemble structured evidence and filter by score threshold
    hits = []
    for hit in results[0]:
        score = hit["distance"] if "distance" in hit else hit.get("score", 0.0)
        if score >= min_score:
            hits.append({
                "doc_id": hit["entity"]["doc_id"],
                "title": hit["entity"]["title"],
                "chunk": hit["entity"]["chunk"],
                "score": float(score),
            })
    return p.ToolResult({"evidence": hits})
# 6) Run Parlant Server and create the Agent + Guidelines
async def main():
    await ensure_collection_and_load()
    async with p.Server() as server:
        agent = await server.create_agent(
            name="Policy Assistant",
            description="Rule-controlled RAG assistant with Milvus Lite",
        )
        # Example variable: current time (can be used in templates or logs)
        @p.tool
        async def get_datetime(context: p.ToolContext) -> p.ToolResult:
            from datetime import datetime
            return p.ToolResult({"now": datetime.now().isoformat()})
        await agent.create_variable(name="current-datetime", tool=get_datetime)
        # Core Guideline 1: Run vector search for factual or policy-related questions
        await agent.create_guideline(
            condition="User asks a factual question about policy, refund, exchange, or shipping",
            action=(
                "Call vector_search with the user's query. "
                "If evidence is found, synthesize an answer by quoting key sentences and cite doc_id/title. "
                "If evidence is insufficient, ask a clarifying question before answering."
            ),
            tools=[vector_search],
        )
        # Core Guideline 2: Use a standardized, structured response when evidence is available
        await agent.create_guideline(
            condition="Evidence is available",
            action=(
                "Answer with the following template:\\n"
                "Summary: provide a concise conclusion.\\n"
                "Key points: 2-3 bullets distilled from evidence.\\n"
                "Sources: list doc_id and title.\\n"
                "Note: if confidence is low, state limitations and ask for clarification."
            ),
            tools=[],
        )
        # Hint: Local Playground URL
        print("Playground: <http://localhost:8800>")
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Fase 4: Eseguire il codice

# Run the main program
python main.py

• Visitare il parco giochi:

<http://localhost:8800>

Avete costruito con successo un sistema intelligente di domande e risposte utilizzando Parlant e Milvus.

Parlant vs. LangChain/LlamaIndex: Come si differenziano e come lavorano insieme

Rispetto ai framework di agenti esistenti come LangChain o LlamaIndex, in cosa si differenzia Parlant?

LangChain e LlamaIndex sono framework di uso generale. Offrono un'ampia gamma di componenti e integrazioni, che li rendono ideali per la prototipazione rapida e gli esperimenti di ricerca. Tuttavia, quando si tratta di distribuire in produzione, gli sviluppatori devono spesso costruire da soli dei livelli aggiuntivi, come la gestione delle regole, i controlli di conformità e i meccanismi di affidabilità, per mantenere gli agenti coerenti e affidabili.

Parlant offre una gestione delle linee guida integrata, meccanismi di autocritica e strumenti di spiegabilità che aiutano gli sviluppatori a gestire il comportamento, le risposte e le motivazioni di un agente. Ciò rende Parlant particolarmente adatto a casi d'uso ad alto rischio e rivolti al cliente, in cui l'accuratezza e la responsabilità sono importanti, come nel settore finanziario, sanitario e legale.

In effetti, questi framework possono lavorare insieme:

• Utilizzate LangChain per costruire complesse pipeline di elaborazione dei dati o flussi di lavoro di recupero.

• Usate Parlant per gestire il livello finale di interazione, assicurando che i risultati seguano le regole aziendali e rimangano interpretabili.

• Usare Milvus come base del database vettoriale per fornire ricerca semantica in tempo reale, memoria e recupero della conoscenza in tutto il sistema.

Conclusione

Nel momento in cui gli agenti LLM passano dalla sperimentazione alla produzione, la domanda chiave non è più cosa possono fare, ma quanto possono farlo in modo affidabile e sicuro. Parlant fornisce la struttura e il controllo per l'affidabilità, mentre Milvus offre un'infrastruttura vettoriale scalabile che mantiene tutto veloce e consapevole del contesto.

Insieme, consentono agli sviluppatori di creare agenti di intelligenza artificiale non solo capaci, ma anche affidabili, spiegabili e pronti per la produzione.

🚀 Scoprite Parlant su GitHub e integratelo con Milvus per costruire il vostro sistema di agenti intelligenti e guidati da regole.

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