Tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin orkestrointityökalujen hyödyntäminen

Esittely

Tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin kasvava kysyntä on johtanut erilaisten orkestrointityökalujen kehittämiseen, jotka mahdollistavat tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) ominaisuuksien saumattoman integroinnin ohjelmistojärjestelmiin. Tässä artikkelissa tutkimme tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin toteutusta käyttämällä orkestrointityökaluja, kuten LangChain ja DSPy, keskittyen RAG- (Reasoning and Action Graph)- ja LLM-ominaisuuksien (Large Language Model) integrointiin skaalautuvuuden, suorituskyvyn ja turvallisuuden parantamiseksi.

Mitä ovat orkestrointityökalut?

Orkesterityökalut ovat ohjelmistokehyksiä, jotka mahdollistavat monimutkaisten työnkulkujen ja prosessien automatisoinnin integroimalla useita palveluita, sovelluksia ja järjestelmiä. Ne tarjoavat keskitetyn alustan eri komponenttien välisen vuorovaikutuksen hallintaan ja koordinointiin, mikä varmistaa tehtävien tehokkaan ja skaalautuvan suorituksen.

LangChain: Python-pohjainen orkestrointityökalu

LangChain on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, joka tarjoaa kattavan kehyksen tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin rakentamiseen. Se tarjoaa valikoiman ominaisuuksia, mukaan lukien:

RAG (Reasoning and Action Graph) -integraatio: LangChain tarjoaa sisäänrakennetun RAG-toteutuksen, jonka avulla voidaan luoda monimutkaisia päättely- ja toimintakaavioita, joita voidaan käyttää tekoälypohjaisten työnkulkujen mallintamiseen ja suorittamiseen.
LLM (Large Language Model) -integrointi: LangChain tukee LLM:ien, kuten LLaMA:n ja BERT:n, integrointia luonnollisen kielen käsittelyyn ja luomiseen.
Skaalautuvuus ja suorituskyky: LangChain on suunniteltu käsittelemään suuria tekoälyn työkuormia, mikä tarjoaa tehokkaan ja skaalautuvan tehtävien suorittamisen.

Tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin käyttöönotto LangChainilla

Havainnollistaaksemme tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin toteuttamista LangChainilla, tarkastellaan yksinkertaista esimerkkiä chatbotista, joka käyttää RAG:ta käyttäjien kyselyjen perustelemiseen ja vastausten luomiseen.

tuoda langchain
osoitteesta langchain.chains import llm


rag = langchain.RAG(
    name="chatbot_rag",
    solmut=[
        {"name": "tervehdys", "text": "Hei, kuinka voin auttaa sinua?"},
        {"name": "näkemiin", "text": "Hyvästi, oli mukava jutella kanssasi."},
    ],
    reunat=[
        {"from": "tervehdys", "to": "näkemiin", "condition": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Luo LLM
llm = llm.LLM(
    name="chatbot_llm",
    malli = "laama",
    max_tokens=100,
)

# Luo chatbot-ketju
ketju = langchain.Chain(
    name="chatbot_chain",
    llm = llm,
    rag = rag,
)

# Testaa chatbottia
user_input = "Hei, mitä kuuluu?"
vastaus = chain.run(user_input)
tulosta (vastaus)

DSPy: ruosteeseen perustuva orkestrointityökalu

DSPy on Rust-pohjainen orkestrointityökalu, joka tarjoaa tehokkaan ja skaalautuvan kehyksen tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin rakentamiseen. Se tarjoaa valikoiman ominaisuuksia, mukaan lukien:

RAG (Reasoning and Action Graph) -integrointi: DSPy tarjoaa sisäänrakennetun RAG-toteutuksen, jonka avulla voidaan luoda monimutkaisia päättely- ja toimintakaavioita, joita voidaan käyttää tekoälypohjaisten työnkulkujen mallintamiseen ja suorittamiseen.
LLM (Large Language Model) -integrointi: DSPy tukee LLM:ien, kuten LLaMA:n ja BERT:n, integrointia luonnollisen kielen käsittelyyn ja luomiseen.
Skaalautuvuus ja suorituskyky: DSPy on suunniteltu käsittelemään suuria tekoälyn työkuormia, mikä tarjoaa tehokkaan ja skaalautuvan tehtävien suorittamisen.

Tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin käyttöönotto DSPyllä

Tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin toteuttamisen havainnollistamiseksi DSPy:n avulla tarkastellaan yksinkertaista esimerkkiä chatbotista, joka käyttää RAG:ta käyttäjien kyselyjen perustelemiseen ja vastausten luomiseen.

käytä dspy::chain;
käytä dspy::llm;

// Luo RAG
let rag = ketju::RAG::new(
    "chatbot_rag",
    vec![
        chain::Node::new("tervehdys", "Hei, kuinka voin auttaa?"),
        chain::Node::new("näkemiin", "näkemiin, oli mukava jutella kanssasi."),
    ],
    vec![
        chain::Edge::new("tervehdys", "näkemiin", "user_says_goodbye"),
    ],
);

// Luo LLM
anna llm = llm::LLM::uusi(
    "chatbot_llm",
    "laama",
    100,
);

// Luo chatbot-ketju
anna ketju = ketju::ketju::uusi(
    "chatbot_chain",
    llm,
    rätti,
);

// Testaa chatbottia
let user_input = "Hei, mitä kuuluu?";
anna vastaus = ketju.run(käyttäjän_syöttö);
println!("{}", vastaus);

5–10 eniten käytettyä komentoa/katkelmaa

Tässä on joitain LangChainin ja DSPyn yleisimmin käytettyjä komentoja ja katkelmia:

LangChain:
- langchain.RAG(): Luo uuden RAG-ilmentymän.
- langchain.LLM(): Luo uuden LLM-ilmentymän.
- langchain.Chain(): Luo uuden ketjuinstanssin.
- rag.run(): Suorittaa RAG:n ja luo vastauksen.
- llm.run(): Suorittaa LLM:n ja luo vastauksen.
DSPy:
- dspy::chain::RAG::new(): Luo uuden RAG-ilmentymän.
- dspy::llm::LLM::new(): Luo uuden LLM-ilmentymän.
- dspy::chain::Chain::new(): Luo uuden ketjuinstanssin.
- chain.run(): Suorittaa ketjun ja luo vastauksen.

Visualisointi

Tässä on yksinkertainen visualisointi RAG- ja LLM-ominaisuuksista Chart.js:n avulla:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const chart = new Chart(ctx, {
    tyyppi: "baari",
    tiedot: {
        tunnisteet: ['RAG', 'LLM'],
        tietojoukot: [{
            otsikko: "Ominaisuudet",
            tiedot: [10, 20],
            taustaväri: [
                "rgba(255; 99; 132; 0,2)",
                "rgba(54; 162; 235; 0,2)",
            ],
            borderColor: [
                "rgba(255, 99, 132, 1)",
                "rgba(54, 162, 235, 1)",
            ],
            reunan leveys: 1
        }]
    },
    vaihtoehdot: {
        asteikot: {
            y: {
                beginAtZero: totta
            }
        }
    }
});

Johtopäätös

Yhteenvetona voidaan todeta, että LangChain ja DSPy ovat tehokkaita orkestrointityökaluja, jotka mahdollistavat tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin toteuttamisen RAG- ja LLM-ominaisuuksien avulla. Käyttämällä näitä työkaluja kehittäjät voivat luoda skaalautuvia, tehokkaita ja turvallisia ohjelmistojärjestelmiä, jotka pystyvät käsittelemään monimutkaisia tekoälyn työkuormia. Helppokäyttöisyytensä ja joustavuutensa ansiosta LangChain ja DSPy ovat ihanteellisia valintoja tekoälypohjaisen ohjelmistoarkkitehtuurin rakentamiseen.

Suositukset

Tässä artikkelissa käydyn keskustelun perusteella tässä on joitain suosituksia kehittäjille, jotka haluavat toteuttaa tekoälypohjaista ohjelmistoarkkitehtuuria LangChainin ja DSPyn avulla:

Aloita oppimalla LangChainin ja DSPyn perusteet, mukaan lukien niiden RAG- ja LLM-ominaisuudet.
Kokeile yksinkertaisia esimerkkejä, kuten chatbot-esimerkkiä, saadaksesi käsityksen työkalujen toiminnasta.
Siirry vähitellen monimutkaisempiin projekteihin, kuten suositusjärjestelmän tai luonnollisen kielen käsittelyputkiston rakentamiseen.
Käytä 5-10 eniten käytettyä komentoa/katkelmaa -osiota yleisten komentojen ja katkelmien viiteoppaana.
Visualisoi RAG- ja LLM-kykysi Chart.js:n avulla saadaksesi paremman käsityksen eri komponenttien välisistä suhteista.

Näitä suosituksia noudattamalla kehittäjät voivat hyödyntää LangChainin ja DSPyn täyden potentiaalin ja rakentaa tekoälypohjaista ohjelmistoarkkitehtuuria, joka pystyy käsittelemään monimutkaisia työkuormia ja tarjoamaan poikkeuksellisen suorituskyvyn ja skaalautuvuuden.

Luo RAG