Crear un RAG | B4N1

Crear un RAG

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Aproveitamento das ferramentas de orquestración para a arquitectura de software impulsada por IA

Introdución

A crecente demanda de arquitectura de software impulsada por IA levou ao desenvolvemento de varias ferramentas de orquestración que permiten a integración perfecta das capacidades de Intelixencia Artificial (IA) e Machine Learning (ML) nos sistemas de software. Neste artigo, exploraremos a implementación da arquitectura de software baseada na IA utilizando ferramentas de orquestración como LangChain e DSPy, con foco na integración de capacidades RAG (Reasoning and Action Graph) e LLM (Large Language Model) para mellorar a escalabilidade, o rendemento e a seguridade.

Que son as ferramentas de orquestración?

As ferramentas de orquestración son marcos de software que permiten a automatización de fluxos de traballo e procesos complexos integrando múltiples servizos, aplicacións e sistemas. Ofrecen unha plataforma centralizada para xestionar e coordinar as interaccións entre os diferentes compoñentes, garantindo unha execución eficiente e escalable das tarefas.

LangChain: unha ferramenta de orquestración baseada en Python

LangChain é unha biblioteca Python de código aberto que ofrece un marco completo para construír arquitectura de software impulsada por IA. Ofrece unha serie de funcións, incluíndo:

  • Integración RAG (Reasoning and Action Graph): LangChain ofrece unha implementación RAG integrada, que permite a creación de razoamentos complexos e gráficos de acción que se poden usar para modelar e executar fluxos de traballo impulsados pola IA.
  • Integración de LLM (Large Language Model): LangChain admite a integración de LLM, como LLaMA e BERT, para tarefas de procesamento e xeración de linguaxe natural.
  • Escalabilidade e rendemento: LangChain está deseñado para xestionar cargas de traballo de IA a gran escala, proporcionando unha execución eficiente e escalable das tarefas.

Implementación de arquitectura de software impulsada por IA con LangChain

Para demostrar a implementación da arquitectura de software baseada na IA usando LangChain, consideremos un exemplo sinxelo de chatbot que usa un RAG para razoar sobre as consultas dos usuarios e xerar respostas.

importar langchain
de langchain.chains import llm


rag = langchain.RAG(
    nome = "chatbot_rag",
    nodos=[
        {"name": "saúdo", "text": "Ola, en que podo axudarche?"},
        {"name": "adeus", "text": "Adeus, foi un pracer falar contigo."},
    ],
    bordos=[
        {"from": "saúdo", "to": "adeus", "condition": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Crea un LLM
llm = llm.LLM(
    nome = "chatbot_llm",
    modelo = "chama",
    max_tokens=100,
)

# Crea unha cadea de chatbots
cadea = langchain.Chain(
    nome = "chatbot_chain",
    llm=llm,
    trapo = trapo,
)

# Proba o chatbot
user_input = "Ola, como estás?"
resposta = chain.run (entrada_usuario)
imprimir (resposta)

DSPy: unha ferramenta de orquestración baseada en ferruxe

DSPy é unha ferramenta de orquestración baseada en Rust que ofrece un marco escalable e de alto rendemento para crear arquitecturas de software con IA. Ofrece unha serie de funcións, incluíndo:

  • Integración RAG (Reasoning and Action Graph): DSPy proporciona unha implementación RAG integrada, que permite a creación de razoamentos complexos e gráficos de acción que se poden usar para modelar e executar fluxos de traballo impulsados pola IA.
  • Integración de LLM (Large Language Model): DSPy admite a integración de LLM, como LLaMA e BERT, para tarefas de procesamento e xeración de linguaxe natural.
  • Escalabilidade e rendemento: DSPy está deseñado para xestionar cargas de traballo de IA a gran escala, proporcionando unha execución eficiente e escalable das tarefas.

Implementación de arquitectura de software impulsada por IA con DSPy

Para demostrar a implementación da arquitectura de software baseada na IA mediante DSPy, consideremos un exemplo sinxelo de chatbot que usa un RAG para razoar sobre as consultas dos usuarios e xerar respostas.

use dspy::chain;
use dspy::llm;

// Crear un RAG
let rag = cadea::RAG::new(
    "chatbot_rag",
    vec![
        chain::Node::new("saúdo", "Ola, en que podo axudarche?"),
        chain::Node::new("adeus", "Adeus, foi un pracer falar contigo.")
    ],
    vec![
        chain::Edge::new ("saúdo", "adeus", "o usuario_di_adeus"),
    ],
);

// Crear un LLM
deixe llm = llm::LLM::novo(
    "chatbot_llm",
    "chama",
    100,
);

// Crear unha cadea de chatbot
let chain = cadea::Cadea::novo(
    "chatbot_chain",
    llm,
    trapo,
);

// Proba o chatbot
let user_input = "Ola, como estás?";
let response = chain.run (entrada_usuario);
println!("{}", resposta);

Os 5-10 principais comandos/fragmentos máis utilizados

Aquí tes algúns dos comandos e fragmentos máis usados para LangChain e DSPy:

*LangChain: * langchain.RAG(): Crea unha nova instancia de RAG. * langchain.LLM(): crea unha nova instancia de LLM. * langchain.Chain(): crea unha nova instancia de cadea. * rag.run(): executa o RAG e xera unha resposta. * llm.run(): executa o LLM e xera unha resposta.

  • DSPy:
    • dspy::chain::RAG::new(): Crea unha nova instancia de RAG.
    • dspy::llm::LLM::new(): Crea unha nova instancia de LLM.
    • dspy::chain::Chain::new(): Crea unha nova instancia de cadea.
    • chain.run(): executa a cadea e xera unha resposta.

Visualización

Aquí tes unha visualización sinxela das capacidades RAG e LLM usando Chart.js:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const chart = new Chart (ctx, {
    tipo: 'bar',
    datos: {
        etiquetas: ['RAG', 'LLM'],
        conxuntos de datos: [{
            etiqueta: "Capacidades",
            datos: [10, 20],
            Cor de fondo: [
                'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
            ],
            cor do bordo: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            Ancho do bordo: 1
        }]
    },
    opcións: {
        escalas: {
            y: {
                beginAtZero: verdade
            }
        }
    }
});

Conclusión

En conclusión, LangChain e DSPy son poderosas ferramentas de orquestración que permiten a implementación de arquitectura de software impulsada pola IA mediante as capacidades RAG e LLM. Ao aproveitar estas ferramentas, os desenvolvedores poden crear sistemas de software escalables, eficientes e seguros que poden xestionar cargas de traballo complexas de IA. Coa súa facilidade de uso e flexibilidade, LangChain e DSPy son opcións ideais para construír arquitectura de software alimentada por IA.

Recomendacións

Con base na discusión deste artigo, aquí tes algunhas recomendacións para desenvolvedores que queiran implementar unha arquitectura de software baseada na IA usando LangChain e DSPy:

  • Comeza aprendendo os conceptos básicos de LangChain e DSPy, incluíndo as súas capacidades RAG e LLM.
  • Experimenta con exemplos sinxelos, como o exemplo do chatbot, para ter unha idea de como funcionan as ferramentas.
  • Pasar aos poucos a proxectos máis complexos, como a construción dun sistema de recomendación ou unha canalización de procesamento da linguaxe natural.
  • Use a sección 5-10 comandos/fragmentos máis utilizados como guía de referencia para os comandos e fragmentos comúns.
  • Visualice as súas capacidades RAG e LLM usando Chart.js para comprender mellor as relacións entre os diferentes compoñentes.

Seguindo estas recomendacións, os desenvolvedores poden desbloquear todo o potencial de LangChain e DSPy e construír unha arquitectura de software alimentada por IA que poida xestionar cargas de traballo complexas e proporcionar un rendemento e escalabilidade excepcionais.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn