LangChain we DSPy bilen AI bilen işleýän programma üpjünçiligini orkestrlemek

Giriş

Emeli intellektiň (AI) we Machine Learning (ML) -iň çalt ösmegi programma üpjünçiligini ösdürmegiň keşbini özgertdi. LangChain we DSPy ýaly uly dil modelleri (LLM) programma üpjünçiligini ösdürmegiň dürli taraplaryny awtomatlaşdyrmak üçin güýçli gural hökmünde ýüze çykdy. Şeýle-de bolsa, AI bilen dolandyrylýan bu gurallary adaty programma üpjünçiligi in engineeringenerçiliginiň öňdebaryjy tejribesi bilen birleşdirmek kyn bolup biler. Bu makalada, LLM-leri programma in engineeringenerçiliginiň öňdebaryjy tejribesi bilen birleşdirmäge we ösüş prosesini tertipleşdirmek üçin orkestr gurallaryny ulanmaga gönükdirilen LangChain we DSPy ulanyp, programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşmäni öwreneris.

LangChain näme?

“LangChain” açyk çeşme kitaphanasy bolup, döredijilere Uly dil modelleri (LLM) ulanyp, AI bilen işleýän programmalary gurmaga mümkinçilik berýär. LLM-ler bilen täsirleşmek üçin ýönekeý we içgin API üpjün edýär, olary programma üpjünçiligini iş proseslerine birleşdirmegi aňsatlaşdyrýar. LangChain, LLaMA we BERT ýaly meşhurlary goşmak bilen dürli LLM-leri goldaýar.

DSPy näme?

DSPy, Uly dil modelleri (LLM) bilen täsirleşmegiň ýönekeý we täsirli usulyny üpjün edýän Python kitaphanasydyr. Döredijilere tekst döretmek, klassifikasiýa we toparlara bölmek ýaly meseleler üçin LLM-leri ulanmaga mümkinçilik berýär. DSPy ýokary göwrümli bolup, köp mukdarda maglumatlary dolandyryp bilýär.

Programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşme

Programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşme, LangChain we DSPy ýaly AI bilen dolandyrylýan gurallary adaty programma in engineeringenerçiliginiň öňdebaryjy tejribesi bilen birleşdirmegi öz içine alýar. Bu çemeleşme, döredijilere gaýtalanýan meseleleri awtomatlaşdyrmaga we ýokary derejeli dizaýn we arhitektura üns bermäge mümkinçilik berýän iki dünýäniň güýçli taraplaryny ulanýar.

Gibrid çemeleşmäniň peýdalary

Programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşme birnäçe peýdany hödürleýär, şol sanda:

• ** Önümçiligiň ýokarlanmagy **: Gaýtalanýan meseleleri awtomatlaşdyrmak bilen, öndürijiler öndürijiligiň ýokarlanmagyna alyp barýan ýokary derejeli dizaýna we arhitektura ünsi jemläp bilerler.
• ** Hiliň gowulaşmagy **: LangChain we DSPy ýaly AI bilen işleýän gurallar programma üpjünçiliginiň umumy hilini ýokarlandyryp, ýalňyşlyklary we gapma-garşylyklary ýüze çykarmaga kömek edip biler.
• ** Giňeldilen hyzmatdaşlyk **: Gibrid çemeleşme, has oňat programma üpjünçiligi döretmek üçin bilimleri we tejribeleri paýlaşyp, döredijilere has netijeli işlemäge mümkinçilik berýär.

AI bilen işleýän programma üpjünçiligini orkestrlemek

AI bilen işleýän programma üpjünçiligini orkestrlemek, ösüş prosesiniň dürli taraplaryny awtomatlaşdyrmak üçin LangChain we DSPy ýaly gurallary ulanmagy öz içine alýar. Munuň ýaly meseleler öz içine alyp biler:

• ** Kod döretmek **: Maglumatlary gaýtadan işlemek ýa-da API integrasiýa ýaly umumy meseleler üçin kod döretmek üçin LLM-leri ulanmak.
• ** Kod gözden geçirmek **: rorsalňyşlyklar we gapma-garşylyklar üçin kody gözden geçirmek üçin AI tarapyndan dolandyrylýan gurallary ulanmak.
• ** Synag **: Synag hadysalaryny döretmek we synagy awtomatlaşdyrmak üçin LLM-leri ulanmak.

Amaly mysal: Kod döretmek üçin LangChain ulanmak

Ine, kod döretmek üçin LangChain-den peýdalanmagyň ýönekeý mysaly: `` piton langchain import ediň

langchain_instance = langchain.LLMAgent ( model_name = "lambada", max_length = 100, temperatura = 0.7, )

Kod döretmek baradaky haýyşy kesgitläň

prompt = "Iki sanyň jemini hasaplamak üçin Python funksiýasyny dörediň."

LangChain mysalyny ulanyp kod dörediň

kod = langchain_instance.generate (gyssagly)

çap et (kod) `` Bu kod, ýönekeý Python funksiýasy üçin kod döretmek üçin ulanylýan LLaMA modeliniň mysalyny döretmek üçin LangChain kitaphanasyny ulanýar.

Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

LangChain we DSPy üçin iň köp ulanylýan buýruklar we bölekler:

• ** LangChain **

• "langchain.LLMAgent (model_name =" lambada ", max_length = 100, temperatura = 0.7)": LLaMA modeliniň mysalyny döredýär.
• "langchain_instance.generate (gyssagly)": LangChain mysalyny ulanyp kod döredýär.

• ** DSPy **

• dsp.DSPy (model_name =" bert-base-ased "): BERT modeliniň mysalyny döredýär.
• "dsp_instance.predict (tekst)": DSPy mysalyny ulanyp çaklamalar edýär.

Wizuallaşdyrma

Ine, Chart.js ulanyp, programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşmäni ýönekeý şekillendirmek: "diagramma { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["Kod döretmek", "Kod gözden geçirmek", "Synag"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "LangChain", "maglumatlar": [10, 20, 30], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 }, { "bellik": "DSPy", "maglumatlar": [20, 30, 40], "backgroundColor": "rgba (54, 162, 235, 0.2)", "borderColor": "rgba (54, 162, 235, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "opsiýalar": { "title": { "görkezmek": dogry, "text": "Programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşme" }, "terezisi": { "yAxes": [ { "bellikler": { "startAtZero": dogry } } ] } } } `` Bu diagramma kod döretmek, kod gözden geçirmek we programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşmede synagyň deňeşdirilen ähmiýetini görkezýär.

Netije

LangChain we DSPy ulanyp, programma üpjünçiligini ösdürmäge gibrid çemeleşme, ösüş prosesiniň dürli taraplaryny awtomatlaşdyrmagyň güýçli usulyny hödürleýär. AI bilen dolandyrylýan gurallary adaty programma in engineeringenerçiliginiň iň oňat tejribeleri bilen birleşdirip, öndürijiler öndürijiligi ýokarlandyryp, hilini ýokarlandyryp we hyzmatdaşlygy ösdürip bilerler. Amaly mysal we bu makalada berlen iň köp ulanylýan 10 buýruk / bölek, LangChain we DSPy ulanmagyň aňsatlygyny we çeýeligini görkezýär.