Nggawe conto LangChain

Ngatur Pangembangan Perangkat Lunak Didukung AI karo LangChain lan DSPy

Pambuka

Kemajuan kanthi cepet saka Artificial Intelligence (AI) lan Machine Learning (ML) wis ngowahi lanskap pangembangan piranti lunak. Model Basa Gedhe (LLM) kaya LangChain lan DSPy wis muncul minangka alat sing kuat kanggo ngotomatisasi macem-macem aspek pangembangan piranti lunak. Nanging, nggabungake alat sing didorong AI iki karo praktik paling apik teknik piranti lunak tradisional bisa dadi tantangan. Ing artikel iki, kita bakal njelajah pendekatan hibrida kanggo pangembangan piranti lunak nggunakake LangChain lan DSPy, fokus ing integrasi LLM karo praktik paling apik teknik piranti lunak lan panggunaan alat orkestrasi kanggo nyepetake proses pangembangan.

Apa iku LangChain?

LangChain minangka perpustakaan open-source sing ngidini pangembang kanggo mbangun aplikasi sing didhukung AI nggunakake Model Basa Gedhe (LLM). Nyedhiyakake API sing prasaja lan intuisi kanggo sesambungan karo LLM, supaya gampang digabungake menyang alur kerja pangembangan piranti lunak. LangChain ndhukung macem-macem LLM, kalebu sing populer kaya LLaMA lan BERT.

Apa DSPy?

DSPy minangka perpustakaan Python sing nyedhiyakake cara sing gampang lan efisien kanggo sesambungan karo Model Basa Gedhe (LLM). Iki ngidini pangembang nggunakake LLM kanggo tugas kaya nggawe teks, klasifikasi, lan clustering. DSPy dirancang supaya bisa diukur lan bisa nangani volume data sing akeh.

Pendekatan Hibrid kanggo Pangembangan Piranti Lunak

Pendekatan hibrida kanggo pangembangan piranti lunak kalebu nggabungake alat sing didorong AI kaya LangChain lan DSPy karo praktik paling apik teknik piranti lunak tradisional. Pendekatan iki nggunakake kekuwatan saka loro jagad iki, ngidini para pangembang ngotomatisasi tugas sing bola-bali lan fokus ing desain lan arsitektur tingkat dhuwur.

Kauntungan saka Pendekatan Hibrida

Pendekatan hibrida kanggo pangembangan piranti lunak nawakake sawetara keuntungan, kalebu:

Produktivitas tambah: Kanthi ngotomatisasi tugas sing bola-bali, pangembang bisa fokus ing desain lan arsitektur tingkat dhuwur, sing nyebabake produktivitas tambah.
Kualitas sing luwih apik: Alat sing didhukung AI kaya LangChain lan DSPy bisa mbantu ngenali kesalahan lan inkonsistensi, nambah kualitas sakabèhé piranti lunak.
Kolaborasi sing ditingkatake: Pendekatan hibrida ngidini pangembang bisa kerja bareng kanthi luwih efektif, nuduhake kawruh lan keahlian kanggo nggawe piranti lunak sing luwih apik.

Pengembangan Piranti Lunak Didukung AI

Ngrancang pangembangan piranti lunak sing didhukung AI kalebu nggunakake alat kaya LangChain lan DSPy kanggo ngotomatisasi macem-macem aspek proses pangembangan. Iki bisa kalebu tugas kaya:

Generasi kode: Nggunakake LLM kanggo ngasilake kode kanggo tugas umum, kayata pangolahan data utawa integrasi API.
Tinjauan kode: Nggunakake alat sing didhukung AI kanggo mriksa kode kanggo kesalahan lan inconsistencies.
Tes: Nggunakake LLM kanggo ngasilake kasus uji lan ngotomatisasi tes.

Conto Praktis: Nggunakake LangChain kanggo Ngasilake Kode

Iki conto prasaja nggunakake LangChain kanggo ngasilake kode:

ngimpor langchain


langchain_instance = langchain.LLMAgent(
    model_name="lambada",
    dawa_maks=100,
    suhu = 0,7,
)

# Netepake pituduh kanggo nggawe kode
prompt = "Nggawe fungsi Python kanggo ngetung jumlah saka rong nomer."

# Gawe kode nggunakake conto LangChain
kode = langchain_instance.generate(prompt)

print (kode)

Kode iki nggunakake perpustakaan LangChain kanggo nggawe conto model LLaMA, kang banjur digunakake kanggo generate kode kanggo fungsi Python prasaja.

Ndhuwur 5-10 Printah / Cuplikan Paling Digunakake

Ing ngisor iki sawetara printah lan potongan sing paling umum digunakake kanggo LangChain lan DSPy:

LangChain

langchain.LLMAgent (model_name = "lambada", max_length = 100, suhu = 0,7): Nggawe conto model LLaMA.
langchain_instance.generate(prompt): Ngasilake kode nggunakake conto LangChain. *DSPy
dsp.DSPy(model_name = "bert-base-uncased"): Nggawe conto saka model BERT.
dsp_instance.predict(text): Nggawe prediksi nggunakake conto DSPy.

** Visualisasi**

Mangkene visualisasi prasaja saka pendekatan hibrida kanggo pangembangan piranti lunak nggunakake Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Kode Generasi", "Kode Review", "Tes"],
    "kumpulan data": [
      {
        "label": "LangChain",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "BorderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "data": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "BorderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "judul": {
      "tampilan": bener,
      "text": "Pendekatan Hibrid kanggo Pangembangan Piranti Lunak"
    },
    "skala": {
      "yAxes": [
        {
          "cekak": {
            "beginAtZero": bener
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Bagan iki nuduhake pentinge relatif saka generasi kode, review kode, lan testing ing pendekatan hibrida kanggo pangembangan piranti lunak.

** Kesimpulan**

Pendekatan hibrida kanggo pangembangan piranti lunak nggunakake LangChain lan DSPy nawakake cara sing kuat kanggo ngotomatisasi macem-macem aspek proses pangembangan. Kanthi nggabungake alat sing didorong AI karo praktik paling apik teknik piranti lunak tradisional, pangembang bisa nambah produktivitas, nambah kualitas, lan nambah kolaborasi. Conto praktis lan 10 printah / potongan sing paling akeh digunakake ing artikel iki nduduhake ease panggunaan lan keluwesan LangChain lan DSPy.

Nggawe conto LangChain

Have Questions?