LangChain misolini yarating | B4N1

LangChain misolini yarating

5 months ago · b4n1 Read time: 3 min

LangChain va DSPy bilan sun'iy intellektga asoslangan dasturiy ta'minotni ishlab chiqishni tashkil qilish

Kirish

Sun'iy intellekt (AI) va Machine Learning (ML) ning jadal rivojlanishi dasturiy ta'minotni ishlab chiqish landshaftini inqilob qildi. LangChain va DSPy kabi yirik til modellari (LLM) dasturiy ta'minotni ishlab chiqishning turli jihatlarini avtomatlashtirish uchun kuchli vositalar sifatida paydo bo'ldi. Biroq, sun'iy intellektga asoslangan ushbu vositalarni an'anaviy dasturiy ta'minot muhandisligining eng yaxshi amaliyotlari bilan integratsiya qilish qiyin bo'lishi mumkin. Ushbu maqolada biz LangChain va DSPy-dan foydalangan holda dasturiy ta'minotni ishlab chiqishning gibrid yondashuvini o'rganamiz, asosiy e'tiborni LLMlarni dasturiy ta'minot muhandisligining ilg'or tajribalari bilan integratsiyalashuviga va ishlab chiqish jarayonini soddalashtirish uchun orkestrlash vositalaridan foydalanishga qaratamiz.

LangChain nima?

LangChain - bu ochiq kodli kutubxona bo'lib, ishlab chiquvchilarga katta til modellari (LLM) yordamida sun'iy intellektga asoslangan ilovalarni yaratishga imkon beradi. Bu LLMlar bilan o'zaro ishlash uchun oddiy va intuitiv API taqdim etadi, bu ularni dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlariga integratsiyalashni osonlashtiradi. LangChain turli LLMlarni, jumladan LLaMA va BERT kabi mashhurlarni qo'llab-quvvatlaydi.

DSPy nima?

DSPy - bu Python kutubxonasi bo'lib, u katta til modellari (LLM) bilan ishlashning oddiy va samarali usulini ta'minlaydi. Bu ishlab chiquvchilarga matn yaratish, tasniflash va klasterlash kabi vazifalar uchun LLMlardan foydalanish imkonini beradi. DSPy yuqori darajada kengaytiriladigan va katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga mo'ljallangan.

Dasturiy ta'minotni ishlab chiqishga gibrid yondashuv

Dasturiy ta'minotni ishlab chiqishga gibrid yondashuv LangChain va DSPy kabi sun'iy intellekt vositalarini an'anaviy dasturiy ta'minot muhandisligining ilg'or tajribalari bilan birlashtirishni o'z ichiga oladi. Ushbu yondashuv ikkala dunyoning kuchli tomonlarini ishlatib, ishlab chiquvchilarga takrorlanadigan vazifalarni avtomatlashtirishga va yuqori darajadagi dizayn va arxitekturaga e'tibor qaratishga imkon beradi.

Gibrid yondashuvning afzalliklari

Dasturiy ta'minotni ishlab chiqishda gibrid yondashuv bir qator afzalliklarni beradi, jumladan:

  • Hosildorlikni oshirish: Takroriy vazifalarni avtomatlashtirish orqali ishlab chiquvchilar yuqori darajadagi dizayn va arxitekturaga e'tibor qaratishi mumkin, bu esa samaradorlikni oshirishga olib keladi.
  • Yaxshilangan sifat: LangChain va DSPy kabi sunʼiy intellektga asoslangan vositalar xato va nomuvofiqliklarni aniqlashga, dasturiy taʼminotning umumiy sifatini yaxshilashga yordam beradi.
  • Kengaytirilgan hamkorlik: Gibrid yondashuv ishlab chiquvchilarga yanada samaraliroq hamkorlik qilish, bilim va tajriba almashish imkonini beradi.

** Sun'iy intellektga asoslangan dasturiy ta'minotni ishlab chiqishni tashkil qilish**

Sun'iy intellektga asoslangan dasturiy ta'minotni ishlab chiqishni tashkil etish, ishlab chiqish jarayonining turli jihatlarini avtomatlashtirish uchun LangChain va DSPy kabi vositalardan foydalanishni o'z ichiga oladi. Bu quyidagi vazifalarni o'z ichiga olishi mumkin:

  • Kod yaratish: Ma'lumotlarni qayta ishlash yoki API integratsiyasi kabi umumiy vazifalar uchun kod yaratish uchun LLMlardan foydalanish.
  • Kodni ko'rib chiqish: Kodni xato va nomuvofiqliklarni tekshirish uchun sun'iy intellekt vositalaridan foydalanish.
  • Testlash: Test holatlarini yaratish va testlarni avtomatlashtirish uchun LLMlardan foydalanish.

Amaliy misol: kod yaratish uchun LangChain-dan foydalanish

Kod yaratish uchun LangChain-dan foydalanishning oddiy misoli:

import langchain


langchain_instance = langchain.LLMAgent(
    model_name="lambada",
    maksimal_uzunlik=100,
    harorat = 0,7,
)

# Kod yaratish uchun taklifni aniqlang
prompt = "Ikki sonning yig'indisini hisoblash uchun Python funksiyasini yarating."

# LangChain misolidan foydalanib kod yarating
kod = langchain_instance.generate (so'rov)

chop etish (kod)

Ushbu kod LLaMA modelining namunasini yaratish uchun LangChain kutubxonasidan foydalanadi, keyinchalik u oddiy Python funksiyasi uchun kod yaratish uchun ishlatiladi.

Eng koʻp ishlatiladigan 5-10 ta buyruq/parchalar

LangChain va DSPy uchun eng ko'p ishlatiladigan buyruqlar va parchalar:

  • LangChain
  • langchain.LLMAgent(model_name="lambada", maksimal_uzunlik=100, harorat=0,7): LLaMA modelining namunasini yaratadi.
  • langchain_instance.generate(prompt): LangChain misoli yordamida kod yaratadi.
  • DSPy
  • dsp.DSPy(model_name="bert-base-uncased"): BERT modelining namunasini yaratadi.
  • dsp_instance.predict(text): DSPy misoli yordamida bashorat qiladi.

Vizualizatsiya

Mana Chart.js yordamida dasturiy ta'minotni ishlab chiqishga gibrid yondashuvning oddiy vizual tasviri:

{
  "turi": "bar",
  "ma'lumotlar": {
    "yorliqlar": ["Kod yaratish", "Kodni ko'rib chiqish", "Test"],
    "ma'lumotlar to'plami": [
      {
        "label": "LangChain",
        "ma'lumotlar": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "ma'lumotlar": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "variantlar": {
    "sarlavha": {
      "displey": rost,
      "matn": "Dasturiy ta'minotni ishlab chiqishga gibrid yondashuv"
    },
    "tarozi": {
      "yAxes": [
        {
          "tiklash": {
            "beginAtZero": rost
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ushbu jadval dasturiy ta'minotni ishlab chiqishda gibrid yondashuvda kod yaratish, kodni ko'rib chiqish va sinovdan o'tkazishning nisbiy ahamiyatini ko'rsatadi.

Xulosa

LangChain va DSPy-dan foydalangan holda dasturiy ta'minotni ishlab chiqishga gibrid yondashuv ishlab chiqish jarayonining turli jihatlarini avtomatlashtirishning kuchli usulini taklif etadi. Sun'iy intellekt vositalarini an'anaviy dasturiy ta'minot muhandisligining ilg'or tajribalari bilan integratsiyalash orqali ishlab chiquvchilar samaradorlikni oshirishi, sifatni yaxshilashi va hamkorlikni yaxshilashi mumkin. Ushbu maqolada keltirilgan amaliy misol va eng ko'p ishlatiladigan 10 ta eng ko'p ishlatiladigan buyruqlar/parchalar LangChain va DSPy-dan foydalanish qulayligi va moslashuvchanligini namoyish etadi.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn