LLMRouter, büyük dil modellerinin (LLM) çıkarım süreçlerini optimize etmek amacıyla tasarlanmış açık kaynaklı, akıllı bir yönlendirme sistemidir. Bu kütüphane, her sorgu için en uygun modeli dinamik olarak seçerek maliyet, performans ve görev karmaşıklığı gibi faktörleri göz önünde bulundurur. Akıllı yönlendirme yeteneği sayesinde, geliştiricilerin ve araştırmacıların farklı LLM'ler arasında en verimli geçişi yapmasını sağlar.
LLMRouter, 16'dan fazla farklı yönlendirme modelini destekler ve bunları tek turlu, çok turlu, ajans tabanlı ve kişiselleştirilmiş yönlendiriciler olmak üzere dört ana kategoriye ayırır. KNN, SVM, MLP, Matrix Factorization, Elo Rating, grafik tabanlı ve BERT tabanlı yönlendirme gibi çeşitli stratejileri içerir. Kütüphane, eğitim verisi oluşturma için 11 farklı benchmark veri setinden otomatik API çağrımı ve değerlendirme yapabilen kapsamlı bir veri üretim hattı sunar. Ayrıca, eğitim, çıkarım ve Gradio tabanlı kullanıcı arayüzü ile interaktif sohbet için birleşik bir komut satırı arayüzü (CLI) ile birlikte gelir.
LLMRouter, kullanıcıların kendi veri setlerini kullanarak yönlendiricileri eğitmesine, çıkarım yapmasına ve hatta kendi özel yönlendiricilerini veya görevlerini eklemesine olanak tanıyan esnek bir yapıya sahiptir. Bu özellikler, LLM tabanlı uygulamaların geliştirilmesinde büyük bir esneklik ve verimlilik sunar. Projenin 2025 sonunda resmi olarak yayınlanması planlanmaktadır ve akıllı, maliyet odaklı LLM yönlendirmesini kolaylaştırmayı hedeflemektedir.
LLMRouter, büyük dil modellerinin kullanımında maliyet ve performans optimizasyonu sağlayarak yapay zeka uygulamalarının verimliliğini önemli ölçüde artırıyor.