Adeiladu Systemau Meddalwedd Hunan-Iachau gyda Phensaernïaeth Aml-Asiant AI a LangChain

** Adeiladu Systemau Meddalwedd Hunan-Iachau gyda Phensaernïaeth AI Aml-Asiant a LangChain**

Cyflwyniad

Yn nhirwedd datblygu meddalwedd cyflym heddiw, mae adeiladu systemau meddalwedd hunan-iachau wedi dod yn ofyniad hanfodol ar gyfer sicrhau dibynadwyedd, scalability, a gwytnwch systemau meddalwedd cymhleth. Nid yw pensaernïaeth monolithig traddodiadol bellach yn ddigonol i fodloni gofynion datblygu meddalwedd modern, lle mae'n rhaid i systemau allu addasu i ofynion newidiol, ymdrin â methiannau annisgwyl, ac adfer yn gyflym o wallau. Dyma lle mae pensaernïaeth AI aml-asiant a LangChain yn dod i rym, gan gynnig ateb pwerus ar gyfer adeiladu systemau meddalwedd hunan-iacháu a all ddysgu, addasu ac ymateb i amodau newidiol.

Beth yw Pensaernïaeth AI Aml-Asiant?

Mae pensaernïaeth AI aml-asiant yn fath o system AI ddosbarthedig sy'n cynnwys asiantau ymreolaethol lluosog sy'n rhyngweithio â'i gilydd a'u hamgylchedd i gyflawni nod cyffredin. Mae gan bob asiant ei alluoedd gwneud penderfyniadau, ei wybodaeth, a'i adnoddau ei hun, a gallant gyfathrebu â'i gilydd i rannu gwybodaeth, cydlynu gweithredoedd, ac addasu i amodau newidiol.

Yng nghyd-destun systemau meddalwedd, gellir defnyddio saernïaeth AI aml-asiant i adeiladu systemau hunan-iacháu a all ganfod ac ymateb i wallau, methiannau ac anghysondebau eraill mewn amser real. Trwy ddosbarthu'r broses benderfynu ar draws asiantau lluosog, gall y systemau hyn ddysgu o brofiad, addasu i amodau newidiol, ac adfer yn gyflym ar ôl gwallau.

Beth yw LangChain?

Mae LangChain yn llyfrgell Python ffynhonnell agored ar gyfer adeiladu systemau AI aml-asiant. Mae'n darparu fframwaith syml, hyblyg a graddadwy ar gyfer adeiladu systemau AI cymhleth sy'n gallu dysgu, addasu ac ymateb i amodau newidiol. Mae LangChain wedi'i gynllunio i weithio gydag ystod eang o fframweithiau AI, gan gynnwys TensorFlow, PyTorch, a Keras, a gellir eu defnyddio i adeiladu systemau sy'n integreiddio ag amrywiaeth o ffynonellau data, gan gynnwys cronfeydd data, APIs, a dyfeisiau IoT.

** Adeiladu Systemau Meddalwedd Hunan-Iachau gyda LangChain**

Er mwyn adeiladu system feddalwedd hunan-iacháu gyda LangChain, mae angen i ni ddylunio pensaernïaeth AI aml-asiant a all ganfod ac ymateb i wallau, methiannau, ac anghysondebau eraill mewn amser real. Dyma drosolwg lefel uchel o'r bensaernïaeth:

Dyluniad Asiant: Mae angen i ni ddylunio set o asiantau ymreolaethol a all ryngweithio â'i gilydd a'u hamgylchedd i gyflawni nod cyffredin. Dylai fod gan bob asiant ei alluoedd gwneud penderfyniadau, ei wybodaeth a'i adnoddau ei hun.
Graff Gwybodaeth: Mae angen i ni greu graff gwybodaeth sy'n cynrychioli'r berthynas rhwng y cyfryngau, yr amgylchedd, a nodau'r system. Gellir defnyddio'r graff hwn i resymu am gyflwr y system a gwneud penderfyniadau.
Gwneud Penderfyniadau: Mae angen i ni weithredu proses gwneud penderfyniadau sy'n caniatáu i'r asiantiaid resymu am gyflwr y system a gwneud penderfyniadau ar sail y graff gwybodaeth.
Cyflawni Camau: Mae angen i ni roi proses gweithredu ar waith sy'n caniatáu i'r asiantiaid gyflawni eu penderfyniadau a rhyngweithio â'r amgylchedd.

Dyma enghraifft syml o system feddalwedd hunan-iacháu a adeiladwyd gyda LangChain:

mewnforio langchain
o langchain.agents mewnforio Asiant
o langchain.llms mewnforio LLM


graff = {
    'asiantau': ['asiant1', 'asiant2', 'asiant3'],
    'amgylchedd': ['cronfa ddata', 'API', 'dyfais IoT'],
    'nodau': ['canfod gwallau', 'ymateb i fethiannau', 'adennill o wallau']
}

# Diffinio'r broses benderfynu
def gwneud penderfyniadau (asiant, gwybodaeth_graff):
    # Rheswm am gyflwr y system
    cyflwr = gwybodaeth_graff['asiantau'][asiant]
    # Gwneud penderfyniad yn seiliedig ar y wladwriaeth
    penderfyniad = 'ymateb i fethiant'
    penderfyniad dychwelyd

# Diffiniwch y broses gweithredu
def action_execution(asiant, penderfyniad):
    # Gweithredwch y penderfyniad
    os penderfyniad == 'ymateb i fethiant':
        # Ymateb i fethiant
        print ('Ymateb i fethiant...')
    dychwelyd

# Creu asiant LangChain
asiant = Asiant (
    enw = 'asiant hunan-iachau',
    gwneud penderfyniadau = gwneud penderfyniadau,
    action_execution=gweithredu_gweithredu,
    gwybodaeth_graff = graff
)

# Creu LangChain LLM
llm = LLM(
    enw = 'hunan-iachau-llm',
    model = 'davinci'
)

# Creu system LangChain
system = langchain.System(
    asiant = asiant,
    llm=llm
)

# Rhedeg y system
system.run()

Mae'r enghraifft hon yn dangos system feddalwedd hunan-iacháu syml sy'n gallu canfod gwallau, ymateb i fethiannau, ac adfer ar ôl gwallau yn gyflym. Mae'r system yn cynnwys set o asiantau ymreolaethol sy'n rhyngweithio â'i gilydd a'u hamgylchedd i gyflawni nod cyffredin. Mae'r cyfryngau yn defnyddio graff gwybodaeth i resymu am gyflwr y system a gwneud penderfyniadau ar sail y graff.

Y 5-10 Gorchymyn/Tamaidau a Ddefnyddir Fwyaf

Dyma'r 5-10 gorchymyn / pytiau mwyaf poblogaidd ar gyfer LangChain:

langchain.Agent(): Yn creu asiant LangChain newydd.
langchain.LLM(): Yn creu LangChain LLM newydd.
langchain.System(): Yn creu system LangChain newydd.
agent.decision_making(): Yn rhedeg y broses benderfynu ar gyfer asiant.
agent.action_execution(): Yn rhedeg y broses gweithredu gweithredu ar gyfer asiant.
llm.predict(): Yn gwneud rhagfynegiad gan ddefnyddio'r LLM.
system.run(): Yn rhedeg system LangChain.
graff.add_node(): Yn ychwanegu nod newydd i'r graff gwybodaeth.
graph.add_edge(): Yn ychwanegu ymyl newydd i'r graff gwybodaeth.
graph.remove_node(): Yn tynnu nod o'r graff gwybodaeth.

ddelweddu

Dyma ddelweddiad syml o'r graff gwybodaeth gan ddefnyddio Chart.js:

{
  "math": "graff",
  "data": {
    "nodau": [
      { " id " : " asiant 1 " , " label " : " Asiant 1 " },
      { " id " : " asiant 2 " , " label " : " Asiant 2 " },
      { " id " : " asiant 3 " , " label " : " Asiant 3 " },
      { " id " : " cronfa ddata " , " label " : " Cronfa Ddata " },
      { " id " : " API " , " label " : " API " },
      { " id " : " Dyfais IoT " , " label " : " Dyfais IoT " }
    ],
    "ymylon": [
      { "source": "asiant1", "target": "cronfa ddata"},
      { "source": "asiant2", "target": "API"},
      { "source": "asiant3", "target": "Dyfais IoT"},
      { "source": "asiant1", "target": "asiant2"},
      { "source": "asiant2", "target": "asiant3"}
    ]
  },
  "opsiynau": {
    "cynllun": {
      "type": "cylchlythyr"
    },
    "nodau": {
      "maint": 50
    },
    "ymylon": {
      "lled": 2
    }
  }
}

Mae'r delweddu hwn yn dangos y berthynas rhwng yr asiantau, yr amgylchedd, a nodau'r system.

Casgliad

Adeiladu systemau meddalwedd hunan-iachau gyda phensaernïaeth AI aml-asiant ac mae LangChain yn cynnig ateb pwerus ar gyfer sicrhau dibynadwyedd, scalability, a gwytnwch systemau meddalwedd cymhleth. Trwy ddosbarthu'r broses benderfynu ar draws asiantau lluosog, gall y systemau hyn ddysgu o brofiad, addasu i amodau newidiol, ac adfer yn gyflym ar ôl gwallau. Gyda LangChain, gall datblygwyr adeiladu systemau AI cymhleth sy'n integreiddio ag ystod eang o ffynonellau data, gan gynnwys cronfeydd data, APIs, a dyfeisiau IoT. Trwy ddilyn y cod enghreifftiol a defnyddio'r 5-10 gorchymyn / pytiau mwyaf poblogaidd, gall datblygwyr adeiladu eu systemau meddalwedd hunan-iacháu eu hunain gyda LangChain.

Adeiladu Systemau Meddalwedd Hunan-Iachau gyda Phensaernïaeth Aml-Asiant AI a LangChain

Have Questions?