Стварыце асобнік LangChain

Аркестрацыя распрацоўкі праграмнага забеспячэння на базе AI з дапамогай LangChain і DSPy

Уводзіны

Хуткае развіццё штучнага інтэлекту (AI) і машыннага навучання (ML) зрабіла рэвалюцыю ў распрацоўцы праграмнага забеспячэння. Вялікія моўныя мадэлі (LLM), такія як LangChain і DSPy, сталі магутнымі інструментамі для аўтаматызацыі розных аспектаў распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Аднак інтэграцыя гэтых інструментаў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, з перадавымі практыкамі традыцыйнай праграмнай інжынерыі можа быць складанай задачай. У гэтым артыкуле мы вывучым гібрыдны падыход да распрацоўкі праграмнага забеспячэння з выкарыстаннем LangChain і DSPy, засяродзіўшы ўвагу на інтэграцыі LLM з перадавым вопытам распрацоўкі праграмнага забеспячэння і выкарыстанні інструментаў аркестрацыі для аптымізацыі працэсу распрацоўкі.

Што такое LangChain?

LangChain - гэта бібліятэка з адкрытым зыходным кодам, якая дазваляе распрацоўшчыкам ствараць прыкладанні на аснове штучнага інтэлекту з выкарыстаннем вялікіх моўных мадэляў (LLM). Ён забяспечвае просты і інтуітыўна зразумелы API для ўзаемадзеяння з LLM, што дазваляе лёгка інтэграваць іх у працоўныя працэсы распрацоўкі праграмнага забеспячэння. LangChain падтрымлівае розныя праграмы LLM, у тым ліку такія папулярныя, як LLaMA і BERT.

Што такое DSPy?

DSPy - гэта бібліятэка Python, якая забяспечвае просты і эфектыўны спосаб узаемадзеяння з вялікімі моўнымі мадэлямі (LLM). Гэта дазваляе распрацоўшчыкам выкарыстоўваць LLM для такіх задач, як генерацыя тэксту, класіфікацыя і кластэрызацыя. DSPy распрацаваны, каб мець высокую маштабаванасць і можа апрацоўваць вялікія аб'ёмы даных.

Гібрыдны падыход да распрацоўкі праграмнага забеспячэння

Гібрыдны падыход да распрацоўкі праграмнага забеспячэння прадугледжвае інтэграцыю інструментаў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, такіх як LangChain і DSPy, з традыцыйнымі перадавымі практыкамі распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Гэты падыход выкарыстоўвае моцныя бакі абодвух светаў, дазваляючы распрацоўшчыкам аўтаматызаваць паўтаральныя задачы і засяродзіцца на дызайне і архітэктуры высокага ўзроўню.

Перавагі гібрыднага падыходу

Гібрыдны падыход да распрацоўкі праграмнага забеспячэння прапануе некалькі пераваг, у тым ліку:

Павышаная прадукцыйнасць: аўтаматызуючы паўтаральныя задачы, распрацоўшчыкі могуць засяродзіцца на дызайне і архітэктуры высокага ўзроўню, што прыводзіць да павышэння прадукцыйнасці.
Палепшаная якасць: такія інструменты, якія кіруюцца штучным інтэлектам, як LangChain і DSPy, могуць дапамагчы выявіць памылкі і неадпаведнасці, паляпшаючы агульную якасць праграмнага забеспячэння.
Палепшанае супрацоўніцтва: гібрыдны падыход дазваляе распрацоўшчыкам больш эфектыўна працаваць разам, абменьвацца ведамі і вопытам для стварэння лепшага праграмнага забеспячэння.

Аркестрацыя распрацоўкі праграмнага забеспячэння на базе AI

Аркестрацыя распрацоўкі праграмнага забеспячэння на базе штучнага інтэлекту прадугледжвае выкарыстанне такіх інструментаў, як LangChain і DSPy, для аўтаматызацыі розных аспектаў працэсу распрацоўкі. Гэта можа ўключаць такія задачы, як:

Генерацыя кода: выкарыстанне LLM для стварэння кода для звычайных задач, такіх як апрацоўка даных або інтэграцыя API.
Праверка кода: выкарыстанне інструментаў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, для праверкі кода на наяўнасць памылак і неадпаведнасцей.
Тэставанне: выкарыстанне LLM для стварэння тэстаў і аўтаматызацыі тэсціравання.

Практычны прыклад: выкарыстанне LangChain для стварэння кода

Вось просты прыклад выкарыстання LangChain для стварэння кода:

імпарт Langchain


langchain_instance = langchain.LLMAgent(
    model_name="ламбада",
    максімальная_даўжыня=100,
    тэмпература=0,7,
)

# Вызначце падказку для генерацыі кода
prompt = "Стварыце функцыю Python для разліку сумы двух лікаў."

# Стварыце код з дапамогай асобніка LangChain
код = langchain_instance.generate(падказка)

друк (код)

Гэты код выкарыстоўвае бібліятэку LangChain для стварэння асобніка мадэлі LLaMA, які затым выкарыстоўваецца для стварэння кода для простай функцыі Python.

Топ-5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось некаторыя з найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд і фрагментаў для LangChain і DSPy:

LangChain

langchain.LLMAgent(model_name="lambada", max_length=100, temperature=0.7): Стварае асобнік мадэлі LLaMA.
langchain_instance.generate(prompt): Стварае код з выкарыстаннем асобніка LangChain.

DSPy

dsp.DSPy(model_name="bert-base-uncased"): стварае асобнік мадэлі BERT.
dsp_instance.predict(text): Робіць прагнозы з выкарыстаннем асобніка DSPy.

Візуалізацыя

Вось простая візуалізацыя гібрыднага падыходу да распрацоўкі праграмнага забеспячэння з выкарыстаннем Chart.js:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "labels": ["Стварэнне кода", "Агляд кода", "Тэставанне"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "LangChain",
        "дадзеныя": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "дадзеныя": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "назва": {
      "дысплей": праўда,
      "text": "Гібрыдны падыход да распрацоўкі праграмнага забеспячэння"
    },
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "цікі": {
            "beginAtZero": праўда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая дыяграма паказвае адносную важнасць стварэння кода, агляду кода і тэсціравання ў гібрыдным падыходзе да распрацоўкі праграмнага забеспячэння.

Выснова

Гібрыдны падыход да распрацоўкі праграмнага забеспячэння з выкарыстаннем LangChain і DSPy прапануе магутны спосаб аўтаматызацыі розных аспектаў працэсу распрацоўкі. Дзякуючы інтэграцыі інструментаў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, з перадавымі метадамі распрацоўкі праграмнага забеспячэння, распрацоўшчыкі могуць павялічыць прадукцыйнасць, палепшыць якасць і палепшыць супрацоўніцтва. Практычны прыклад і 10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў, прадстаўленыя ў гэтым артыкуле, дэманструюць прастату выкарыстання і гнуткасць LangChain і DSPy.

Стварыце асобнік LangChain

Have Questions?