Яңартылган программа архитектурасы өчен LangChain һәм DSPy белән AI агентларын оркестрлау

Кереш

Бүгенге тиз санлы ландшафтта ясалма интеллект (AI) һәм Machine Learning (ML) мөмкинлекләрен интеграцияләү белән программа системалары көннән-көн катлаулана бара. Нәтиҗәдә, ЯИ агентларын эффектив оркестрлый ала торган масштаблы һәм чыдам системаларны проектлау программа инженерлары өчен актуаль проблемага әйләнде. Бу мәкалә эффектив программа архитектурасын проектлау өчен ЯИ, программа инженериясе, оркестр кораллары киселешен өйрәнә, төп игътибар LangChain һәм DSPy ярдәмендә AI агентларын кертүгә юнәлтелгән.

ЯИ оркестры кирәклеге

Традицион программа системалары еш кына монолит архитектура белән эшләнгән, анда барлык компонентлар тыгыз бәйләнгән һәм сызыклы рәвештә бергә эшлиләр. Ләкин, ЯИ һәм ML барлыкка килү белән, программа системалары көннән-көн таратыла һәм үзәкләштерелә, күп агентлар уртак максатка ирешү өчен бергә эшлиләр. Бу ЯИ оркестры кирәклегенә китерде, бу күп AI агентлары арасындагы үзара бәйләнешне эффектив идарә итә һәм координацияли ала торган системаларны проектлауны үз эченә ала.

LangChain: ЯИ агентларын төзү өчен нигез

LangChain - бер-берсе белән һәм тышкы системалар белән үзара бәйләнештә була торган AI агентларын төзү өчен Python нигезе. Бу уйлап табучыларга фикер йөртә, өйрәнә һәм үзгәрә торган мохиткә яраклаша ала торган агентлар булдырырга мөмкинлек бирүче кораллар һәм китапханәләр җыелмасы белән тәэмин итә. LangChain Рөстәм программалаштыру теле өстендә төзелгән һәм AI агентларын төзү өчен югары дәрәҗәдәге API тәэмин итә.

DSPy: Оркестр өчен нигез

DSPy - күп санлы AI агентларын оркестрлый алган таратылган системалар төзү өчен Python каркасы. Бу инструментлар һәм китапханәләр җыелмасы белән тәэмин итә, бу эшләүчеләргә масштаблы һәм чыдам системаларны эшләргә һәм урнаштырырга мөмкинлек бирә, алар күп агентлар арасында катлаулы үзара бәйләнешне идарә итә ала. DSPy Apache Kafka хәбәр итү системасы өстендә төзелгән һәм таратылган системалар төзү өчен югары дәрәҗәдәге API тәэмин итә.

LangChain һәм DSPy белән AI агентларын тормышка ашыру

LangChain һәм DSPy ярдәмендә AI агентларын тормышка ашыру өчен, без бу адымнарны үтәргә тиеш:

1. ** Агент архитектурасын билгеләгез **: ЯИ агентының архитектурасын билгеләгез, керемнәр, нәтиҗәләр һәм башка агентлар белән үзара бәйләнешне кертеп.
2. ** Агент логикасын тормышка ашырыгыз **: AI агентының логикасын LangChain ярдәмендә тормышка ашырыгыз, шул исәптән фикер йөртү, өйрәнү, адаптация механизмнары.
3. ** Агентның үзара бәйләнешен оркестрлагыз **: DSPy кулланыгыз, күп AI агентлары арасындагы үзара бәйләнешне, шул исәптән элемтә протоколларын һәм мәгълүмат алмашу механизмнарын.
4. ** Системаны урнаштырыгыз **: Системаны болыт платформасы яки Docker кебек контейнеризация базасы ярдәмендә урнаштырыгыз.

Код үрнәге: LangChain белән гади AI агентын тормышка ашыру

LangChain ярдәмендә AI агентын ничек кулланырга икәнен күрсәтүче гади код мисалы: "питон импорт лангчейн langchain.chains LLMChain импортыннан

агент = langchain.Agent ( input_schema = {"текст": str}, output_schema = {"текст": str}, чылбыр = LLMChain ( модель = "davinci: инструкция", max_length = 2048, температура = 0,7, ), )

Агент логикасын тормышка ашырыгыз

def agent_logic (кертү_текст): output_text = agent.run (кертү_текст) кайтару_ текст

Агентны сынап кара

input_text = "Тормышның мәгънәсе нинди?" чыгыш_текст = агент_логик (кертү_текст) бастыру (чыгару_текст) " Бу код үрнәге LangChain ярдәмендә AI агентын ничек билгеләргә, шул исәптән кертү һәм чыгу схемаларын, һәм агент логикасын күрсәтә. Агент Зур тел моделе (LLM) чылбыры ярдәмендә тормышка ашырыла, бу текстны уйлап чыгара ала торган ЯИ агенты.

LangChain һәм DSPy өчен иң күп кулланылган командалар / сниппетлар

LangChain һәм DSPy өчен иң күп кулланылган 5-10 командалар / фрагментлар:

1. ** langchain.Agent () **: яңа AI агент мисалын булдыра. "питон агент = langchain.Agent ( input_schema = {"текст": str}, output_schema = {"текст": str}, чылбыр = LLMChain ( модель = "davinci: инструкция", max_length = 2048, температура = 0,7, ), ) "
2. ** agent.run () **: бирелгән кертү белән AI агентын эшли. "питон output_text = agent.run (кертү_текст) "
3. ** DSPy.create_cluster () **: таратылган система өчен яңа төеннәр кластеры ясый. "питон кластер = DSPy.create_cluster ( num_nodes = 5, node_type = "эшче", ) "
4. ** DSPy.create_agent () **: таратылган система өчен яңа AI агент инстанциясен булдыра. "питон агент = DSPy.create_agent ( кластер = кластер, агент_ тип = "LLM", ) "
5. ** DSPy.deploy_agent () **: ЯИ агентын таратылган системага урнаштыра. "питон DSPy.deploy_agent ( агент = агент, кластер = кластер, ) "
6. ** DSPy.get_agent_status () **: ЯИ агенты статусын ала. "питон статус = DSPy.get_agent_status ( агент = агент, кластер = кластер, ) "
7. ** DSPy.update_agent () **: ЯИ агентын яңа мәгълүматлар яки параметрлар белән яңарта. "питон DSPy.update_agent ( агент = агент, кластер = кластер, new_data = {"текст": "яңа кертү тексты"}, ) "
8. ** DSPy.delete_agent () **: ЯИ агентын таратылган системадан бетерә. "питон DSPy.delete_agent ( агент = агент, кластер = кластер, ) "
9. ** DSPy.create_chain () **: таратылган система өчен ЯИ агентларының яңа чылбырын булдыра. "питон чылбыр = DSPy.create_chain ( агентлар = [агент1, агент2, агент3], ) "
10. ** DSPy.deploy_chain () **: ЯИ агентлары чылбырын таратылган системага урнаштыра. "питон DSPy.deploy_chain ( чылбыр = чылбыр, кластер = кластер, ) " Визуализация

Менә Chart.js ярдәмендә LangChain һәм DSPy архитектурасын визуальләштерү: "json { "тип": "pieChart", "мәгълүмат": { "ярлыклар": ["LangChain", "DSPy"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "ЯИ агентлары", "мәгълүмат": [50, 50], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] } ] }, "вариантлар": { "титул": { "күрсәтү": дөрес, "текст": "LangChain һәм DSPy архитектурасы" }, "легенда": { "күрсәтү": дөрес } } } " Бу визуализация AI агентларының LangChain һәм DSPy арасында бүленүен күрсәтә, агентларның 50% LangChain һәм 50% DSPy белән эшли.

Йомгаклау

LangChain һәм DSPy ЯИ агентларын төзү һәм оркестрлау өчен көчле база бирә, уйлап табучыларга масштаблы һәм чыдам системаларны эшләргә мөмкинлек бирә, алар күп агентлар арасындагы катлаулы бәйләнешне нәтиҗәле идарә итә ала. Бу мәкаләдә күрсәтелгән адымнарны үтәп, уйлап табучылар AI агентларын LangChain һәм DSPy ярдәмендә куллана ала, һәм аларны DSPy ярдәмендә таратылган системага урнаштыра ала. Бирелгән код мисаллары һәм визуализация LangChain һәм DSPy мөмкинлекләрен күрсәтәләр, һәм иң күп кулланылган 5-10 командалар / фрагментлар уйлап табучылар өчен тиз белешмәлек бирә.