Integreiddio RAG gyda LLMs ar gyfer Llifau Gwaith Datblygu Meddalwedd Gwell

Integreiddio RAG ag LLMs ar gyfer Llifau Gwaith Datblygu Meddalwedd Gwell

Cyflwyniad

Mae'r dirwedd datblygu meddalwedd yn datblygu'n gyflym, wedi'i hysgogi gan ddatblygiadau mewn deallusrwydd artiffisial (AI), dysgu peiriannau (ML), a phrosesu iaith naturiol (NLP). Dwy dechnoleg allweddol sy’n chwyldroi’r ffordd yr ydym yn datblygu meddalwedd yw Cenhedlaeth Adalw-Ychwanegol (RAG) a Modelau Iaith Mawr (LLMs). Yn yr erthygl hon, byddwn yn archwilio integreiddio RAG ag LLMs i symleiddio prosesau peirianneg meddalwedd, gwella cynhyrchu cod, a gwella cynhyrchiant datblygwyr.

Beth yw Cenhedlaeth Adalw-Ychwanegol (RAG)?

Mae RAG yn dechneg sy'n cyfuno cryfderau dulliau adalw a chenhedlaeth at NLP. Mae'n golygu adalw gwybodaeth berthnasol o gorpws mawr o destun a'i ddefnyddio i ychwanegu at gynhyrchu testun newydd. Dangoswyd bod y dull hwn yn hynod effeithiol mewn amrywiaeth o dasgau NLP, gan gynnwys ateb cwestiynau, crynhoi testun, a chynhyrchu cod.

Beth yw Modelau Iaith Mawr (LLMs)?

Mae LLMs yn fath o rwydwaith niwral sydd wedi'i gynllunio i brosesu a chynhyrchu iaith debyg i ddyn. Maent fel arfer yn cael eu hyfforddi ar setiau data enfawr o destun a gellir eu mireinio ar gyfer tasgau penodol megis cyfieithu iaith, crynhoi testun, a chynhyrchu cod. Mae LLMs wedi cyflawni canlyniadau o'r radd flaenaf mewn llawer o dasgau NLP ac fe'u defnyddir yn eang mewn cymwysiadau fel chatbots, cynorthwywyr rhithwir, a systemau cyfieithu iaith.

Integreiddio RAG ag LLMs ar gyfer Llifau Gwaith Datblygu Meddalwedd Gwell

Offer Cerddorfa: LangChain a DSPy

Er mwyn integreiddio RAG gyda LLMs, mae angen offer cerddorfaol a all reoli llif data a rheoli gweithrediad y cydrannau RAG ac LLM. Dau offeryn cerddorfaol poblogaidd y gellir eu defnyddio at y diben hwn yw LangChain a DSPy.

Cadwyn Lang

Mae LangChain yn llyfrgell Python ffynhonnell agored sy'n darparu API syml a greddfol ar gyfer adeiladu cymwysiadau sy'n seiliedig ar RAG. Mae'n caniatáu i ddatblygwyr integreiddio RAG yn hawdd â LLMs a chydrannau NLP eraill i greu llifoedd gwaith datblygu meddalwedd pwerus.

DSPy

Mae DSPy yn llyfrgell Python ffynhonnell agored arall sy'n darparu API lefel uchel ar gyfer adeiladu cymwysiadau sy'n seiliedig ar RAG. Fe'i cynlluniwyd i weithio'n ddi-dor gyda LLMs a chydrannau NLP eraill, gan ei wneud yn ddewis delfrydol ar gyfer integreiddio RAG gyda LLMs.

** Enghraifft o God: Integreiddio RAG gyda LLMs gan ddefnyddio LangChain**

Dyma enghraifft cod syml sy'n dangos sut i integreiddio RAG gyda LLMs gan ddefnyddio LangChain:

mewnforio langchain
o langchain.chains mewnforio RAGChain


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        name="fy_mynegai",
        documents=["document1", "document2", "document3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        name="fy_retriever",
        model = "my_retriever_model",
    ),
    generadur=langchain.Generator(
        enw = "fy_generadur",
        model = "fy_generator_model",
    ),
)

# Diffiniwch y model LLM
llm_model = langchain.LLM(
    enw = "my_llm",
    model = "my_llm_model",
)

# Creu cadwyn RAG
rag_chain = RAGChain(
    enw = "my_rag_chain",
    model=rag_model,
    llm=llm_model,
)

# Defnyddiwch y gadwyn RAG i gynhyrchu cod
cod = rag_chain.generate(
    mewnbwn_text = "Ysgrifennwch ffwythiant sy'n cymryd dau gyfanrif fel mewnbwn ac yn dychwelyd eu swm",
)

argraffu (cod)

Mae'r enghraifft cod hon yn dangos sut i ddiffinio model RAG gan ddefnyddio LangChain, diffinio model LLM, creu cadwyn RAG, a defnyddio'r gadwyn i gynhyrchu cod.

Y 5-10 Gorchymyn/Pytiau a Ddefnyddir Fwyaf

Dyma'r 5-10 gorchymyn / pytiau mwyaf poblogaidd ar gyfer integreiddio RAG gyda LLMs gan ddefnyddio LangChain a DSPy:

langchain.RAG(): Yn creu enghraifft model RAG.
langchain.Index(): Yn creu enghraifft mynegai ar gyfer storio ac adalw dogfennau.
langchain.Retriever(): Yn creu enghraifft adalw ar gyfer adalw dogfennau perthnasol.
langchain.Generator(): Yn creu enghraifft generadur ar gyfer cynhyrchu testun newydd.
langchain.LLM(): Yn creu enghraifft model LLM.
RAGChain(): Yn creu enghraifft cadwyn RAG.
rag_chain.generate(): Yn defnyddio'r gadwyn RAG i gynhyrchu cod.
llm_model.generate(): Yn defnyddio'r model LLM i gynhyrchu cod.
index.add_document(): Yn ychwanegu dogfen i'r mynegai.
retriever.retrieve(): Adalw dogfennau perthnasol gan ddefnyddio'r adalw.

ddelweddu

Dyma ddelweddiad o'r cydrannau RAG ac LLM gan ddefnyddio Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": [ "RAG", "LLM"],
    "setiau data": [
      {
        " label " : " Cydrannau " ,
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "opsiynau": {
    "title": {
      "arddangos": gwir,
      "text": "Cydrannau RAG ac LLM"
    },
    "graddfeydd": {
      "yEchelin": [
        {
          "arddangos": gwir,
          "dechrau AtZero": gwir
        }
      ]
    }
  }
}

Mae'r delweddu hwn yn dangos nifer y cydrannau yn y modelau RAG ac LLM.

Casgliad

Mae gan integreiddio RAG gyda LLMs y potensial i chwyldroi'r ffordd yr ydym yn datblygu meddalwedd. Trwy gyfuno cryfderau dulliau sy'n seiliedig ar adalw a chynhyrchu, gall RAG helpu LLMs i gynhyrchu cod mwy cywir a pherthnasol. Gall hyn arwain at welliannau sylweddol mewn cynhyrchiant datblygwyr, ansawdd y cod, a llifoedd gwaith datblygu meddalwedd cyffredinol. Gydag offer offeryniaeth fel LangChain a DSPy, gall datblygwyr integreiddio RAG yn hawdd â LLMs a chydrannau NLP eraill i greu llifoedd gwaith datblygu meddalwedd pwerus.

Integreiddio RAG gyda LLMs ar gyfer Llifau Gwaith Datblygu Meddalwedd Gwell

Have Questions?