LangChain болон DSPy бүхий төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектур

Танилцуулга

Хиймэл оюун ухаан (AI), програм хангамжийн инженерчлэл, архитектурын огтлолцол нь төвлөрсөн бус, өргөтгөх боломжтой, бие даасан системүүдийн шинэ давалгааг бий болгож байна. Энэхүү хувьсгалын тэргүүн эгнээнд LangChain болон DSPy хоёр дэвшилтэт технологи байдаг бөгөөд энэ нь урьд өмнө хэзээ ч байгаагүй бие даасан байдал, өргөтгөх боломжтой цогц хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох боломжийг олгодог. Энэ нийтлэлд бид LangChain болон DSPy ашиглан төвлөрсөн бус, өргөтгөх боломжтой, бие даасан системийг бий болгохын тулд хиймэл оюун ухаан, програм хангамжийн инженерчлэл, архитектурын огтлолцлыг судалж, програм хангамжаар тодорхойлогдсон тээврийн хэрэгсэл, хиймэл оюун ухаанаар удирддаг DevOps ажлын урсгалын бодит хэрэглээнд анхаарлаа хандуулах болно.

Дэвсгэр

LangChain бол харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системийг бий болгоход зориулагдсан Python номын сан бол DSPy нь блокчэйн технологийг ашиглан төвлөрсөн бус систем байгуулахад зориулагдсан Python номын сан юм. Эдгээр хоёр технологийг хослуулснаар хөгжүүлэгчид зөвхөн өргөтгөх боломжтой, бие даасан төдийгүй төвлөрсөн бус, аюулгүй байдлын цогц хиймэл оюун ухааны системийг бий болгож чадна.

LangChain

LangChain нь Python номын сан бөгөөд хөгжүүлэгчдэд байгалийн хэл боловсруулах (NLP), машин сурах (ML) болон мэдлэгийн графикт суурилсан арга барил зэрэг олон төрлийн техникийг ашиглан харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох боломжийг олгодог. LangChain нь харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох олон төрлийн хэрэгсэл, API-г санал болгодог бөгөөд үүнд:

Мэдлэгийн график: LangChain нь харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системд зайлшгүй шаардлагатай мэдлэгийн график бүтээх, асуухад зориулсан олон төрлийн хэрэгслээр хангадаг.
NLP: LangChain нь токенизаци, аж ахуйн нэгжийг таних, мэдрэмжийн шинжилгээ зэрэг олон төрлийн NLP хэрэгслүүдээр хангадаг.
ML: LangChain нь ангилал, регресс, кластер хийх зэрэг олон төрлийн ML хэрэглүүрээр хангадаг.

DSPy

DSPy бол блокчэйн технологийг ашиглан төвлөрсөн бус системийг бий болгох Python номын сан юм. DSPy нь төвлөрсөн бус системийг бий болгоход зориулсан олон төрлийн хэрэгсэл, API-г хангадаг бөгөөд үүнд:

Blockchain: DSPy нь Ethereum болон Hyperledger Fabric зэрэг блокчэйн сүлжээнүүдтэй харилцах олон төрлийн хэрэгслээр хангадаг.
Ухаалаг гэрээ: DSPy нь төвлөрсөн бус системд зайлшгүй шаардлагатай ухаалаг гэрээ байгуулах, ашиглах олон төрлийн хэрэгслээр хангадаг.
Төвлөрсөн бус хадгалалт: DSPy нь төвлөрсөн бус системд зайлшгүй шаардлагатай төвлөрсөн бус хадгалах системийг бий болгох олон төрлийн хэрэгслээр хангадаг.

Төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектур

LangChain болон DSPy ашигладаг төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектур нь дараах бүрэлдэхүүн хэсгүүдээс бүрдэнэ.

Мэдлэгийн график: Мэдлэгийн график нь аж ахуйн нэгж хоорондын мэдлэг, харилцааг хадгалдаг графикт суурилсан өгөгдлийн бүтэц юм. Төвлөрсөн бус AI архитектурт мэдлэгийн графикийг систем болон түүний орчны талаарх мэдлэгийг хадгалах, асуухад ашигладаг.
Харилцан ярианы хиймэл оюун ухаан: Харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системийг мэдлэгийн графиктай харилцаж, хэрэглэгчдэд мэдээлэл өгөхөд ашигладаг. Харилцан ярианы AI систем нь NLP болон ML техникийг ашиглан хэрэглэгчийн асуултыг ойлгож, холбогдох хариултуудыг өгдөг.
Төвлөрсөн бус хадгалалт: Төвлөрсөн бус хадгалалт нь систем болон түүний орчны талаарх мэдээлэл, мэдлэгийг хадгалахад ашиглагддаг. Төвлөрсөн бус хадгалалтын системүүд нь өгөгдлийг найдвартай, ил тод хадгалах, хандах боломжийг олгодог тул төвлөрсөн бус AI архитектурт зайлшгүй шаардлагатай.
Ухаалаг гэрээ: Ухаалаг гэрээнүүд нь бизнесийн логикийг автоматжуулж, өгөгдлийг найдвартай, ил тод хадгалж, ашиглахад ашигладаг. Ухаалаг гэрээ нь төвлөрсөн бус AI архитектурт чухал ач холбогдолтой бөгөөд ингэснээр өгөгдлийг найдвартай, ил тод хадгалах, хандах боломжийг олгодог.

Бодит ертөнцийн хэрэглээний програмууд

LangChain болон DSPy ашигладаг төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектурууд нь өргөн хүрээний бодит хэрэглээний програмуудтай байдаг бөгөөд үүнд:

Програм хангамжаар тодорхойлогддог тээврийн хэрэгсэл: Програм хангамжаар тодорхойлсон тээврийн хэрэгсэл нь гүйцэтгэл, аюулгүй байдал, үр ашгийг оновчтой болгохын тулд хиймэл оюун ухаан болон машин сургалтыг ашигладаг тээврийн хэрэгсэл юм. LangChain болон DSPy ашиглан төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектуруудыг зөвхөн өргөтгөх боломжтой, бие даасан төдийгүй төвлөрсөн бус, аюулгүй программ хангамжаар тодорхойлсон тээврийн хэрэгслийг бүтээхэд ашиглаж болно.
AI-д суурилсан DevOps ажлын урсгалууд: AI-д суурилсан DevOps ажлын урсгалууд нь програм хангамж боловсруулах, турших, байршуулахыг автоматжуулахын тулд хиймэл оюун ухаан болон машин сургалтыг ашигладаг. LangChain болон DSPy ашиглан төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектуруудыг зөвхөн өргөтгөх боломжтой, бие даасан төдийгүй төвлөрсөн бус, аюулгүй AI-д суурилсан DevOps ажлын урсгалыг бий болгоход ашиглаж болно.

Кодын жишээ

Төвлөрсөн бус AI архитектурыг бүтээхийн тулд LangChain болон DSPy-ийг хэрхэн ашиглахыг харуулсан энгийн кодын жишээ энд байна.

langchain импортлох
dspy импортоос Blockchain, SmartContract

# Мэдлэгийн график үүсгэх
мэдлэг_граф = langchain.KnowledgeGraph()

# Харилцааны хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох
харилцан ярианы_ai = langchain. Харилцан ярианы AI(мэдлэгийн_график)

# Төвлөрсөн бус хадгалах системийг бий болгох
төвлөрсөн бус хадгалалт = dspy. Төвлөрсөн бус хадгалалт()

# Ухаалаг гэрээ байгуул
ухаалаг_гэрээ = dspy.SmartContract(төвлөрсөн бус_хадгалах)

# Мэдлэгийн графиктай харилцахын тулд харилцан ярианы AI системийг ашиглана уу
suhbatal_ai.query("Өнөөдөр цаг агаар ямар байна?")

# Бизнесийн логикийг автоматжуулахын тулд ухаалаг гэрээг ашигла
smart_contract.execute("Цаг агаарын урьдчилсан мэдээг шинэчлэх")

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

LangChain болон DSPy-д хамгийн их хэрэглэгддэг 5-10 тушаал/хэсэг энд байна:

langchain.KnowledgeGraph(): Мэдлэгийн график үүсгэнэ.
langchain.ConversationalAI(): Харилцааны хиймэл оюун ухааны системийг бий болгоно.
dspy.DecentralizedStorage(): Төвлөрсөн бус хадгалах системийг бий болгодог.
dspy.SmartContract(): Ухаалаг гэрээ үүсгэнэ.
langchain.query(): Мэдлэгийн графиктай харилцахын тулд харилцан ярианы AI системийг ашигладаг.
dspy.execute(): Бизнесийн логикийг автоматжуулахын тулд ухаалаг гэрээг ашигладаг.
langchain.tokenize(): NLP техник ашиглан текстийг токен болгодог.
langchain.entity_recognition(): NLP техникийг ашиглан аж ахуйн нэгжийг хүлээн зөвшөөрөх үйлдлийг гүйцэтгэдэг.
dspy.blockchain_interact(): Блокчейн сүлжээтэй харьцдаг.
dspy.smart_contract_deploy(): Ухаалаг гэрээг байрлуулна.

Дүрслэл

LangChain болон DSPy ашиглан төвлөрсөн бус AI архитектурын дүрслэлийг энд харуулав.

{
  "төрөл": "дүрээ диаграм",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["Мэдлэгийн график", "Харилцан ярианы хиймэл оюун ухаан", "Төвлөрсөн бус хадгалалт", "Ухаалаг гэрээ"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Бүрдэл хэсгүүд",
        "өгөгдөл": [30, 20, 20, 30],
        "арын өнгө": [
          "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0.2)",
          "rgba(75, 192, 192, 0.2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)",
          "rgba(75, 192, 192, 1)"
        ],
        "хилийн өргөн": 1
      }
    ]
  },
  "сонголт": {}
}

Дүгнэлт

LangChain болон DSPy-ийг ашигладаг төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектурууд нь бидний хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох, түүнтэй харилцах аргад хувьсгал хийх боломжтой. LangChain-ийн ярианы хиймэл оюун ухааны чадавхийг DSPy-ийн төвлөрсөн бус хадгалалт, ухаалаг гэрээний чадамжтай хослуулснаар хөгжүүлэгчид зөвхөн өргөтгөх боломжтой, бие даасан төдийгүй төвлөрсөн бус, аюулгүй байдлын цогц хиймэл оюун ухааны системийг бий болгож чадна. Програм хангамжаар тодорхойлогддог тээврийн хэрэгсэл болон AI-д суурилсан DevOps ажлын урсгалын эрэлт нэмэгдэж байгаа тул LangChain болон DSPy ашигладаг төвлөрсөн бус хиймэл оюун ухааны архитектурууд хиймэл оюун ухааны хөгжлийн ирээдүйг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэхэд бэлэн байна.