RAG-i integreerimine LLM-idega täiustatud tarkvaraarenduse töövoogude jaoks

** RAG-i integreerimine LLM-idega täiustatud tarkvaraarenduse töövoogude jaoks**

Sissejuhatus

Tarkvaraarenduse maastik areneb kiiresti tehisintellekti (AI), masinõppe (ML) ja loomuliku keele töötlemise (NLP) edusammude tõttu. Kaks peamist tehnoloogiat, mis muudavad meie tarkvara arendamise revolutsiooni, on RAG (Retrieval-Augmented Generation) ja suured keelemudelid (LLM). Selles artiklis uurime RAG-i integreerimist LLM-idega, et tõhustada tarkvaratehnoloogia protsesse, parandada koodi genereerimist ja arendaja tootlikkust.

Mis on otsingu laiendatud genereerimine (RAG)?

RAG on tehnika, mis ühendab NLP otsingupõhise ja põlvkonnapõhise lähenemisviisi tugevad küljed. See hõlmab asjakohase teabe hankimist suurest tekstikorpusest ja selle kasutamist uue teksti loomise suurendamiseks. See lähenemisviis on osutunud väga tõhusaks mitmesugustes NLP ülesannetes, sealhulgas küsimustele vastamisel, teksti kokkuvõtte tegemisel ja koodi genereerimisel.

Mis on suured keelemudelid (LLM)?

LLM-id on teatud tüüpi närvivõrk, mis on loodud inimesele sarnase keele töötlemiseks ja genereerimiseks. Tavaliselt on nad koolitatud tohutute tekstiandmehulkade alal ja neid saab täpsustada konkreetsete ülesannete jaoks, nagu keele tõlkimine, teksti kokkuvõte ja koodi genereerimine. LLM-id on saavutanud tipptasemel tulemusi paljudes NLP ülesannetes ja neid kasutatakse laialdaselt sellistes rakendustes nagu vestlusrobotid, virtuaalsed assistendid ja keeletõlkesüsteemid.

** RAG-i integreerimine LLM-idega täiustatud tarkvaraarenduse töövoogude jaoks**

Orkestreerimistööriistad: LangChain ja DSPy

RAG-i integreerimiseks LLM-idega vajame orkestreerimistööriistu, mis suudavad hallata andmevoogu ja juhtida RAG-i ja LLM-i komponentide täitmist. Kaks populaarset orkestreerimistööriista, mida saab selleks kasutada, on LangChain ja DSPy.

LangChain

LangChain on avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mis pakub lihtsat ja intuitiivset API-d RAG-põhiste rakenduste loomiseks. See võimaldab arendajatel hõlpsasti integreerida RAG-i LLM-ide ja muude NLP-komponentidega, et luua võimsaid tarkvaraarenduse töövooge.

DSPy

DSPy on veel üks avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mis pakub kõrgetasemelist API-d RAG-põhiste rakenduste loomiseks. See on loodud töötama sujuvalt LLM-ide ja muude NLP-komponentidega, mistõttu on see ideaalne valik RAG-i integreerimiseks LLM-idega.

Koodi näide: RAG-i integreerimine LLM-idega LangChaini abil

Siin on lihtne koodinäide, mis näitab, kuidas integreerida RAG-i LLM-idega LangChaini abil:

importida langchain
alates langchain.chains import RAGChain


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        name="minu_indeks",
        document=["dokument1", "dokument2", "dokument3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        nimi = "minu_retriiver",
        mudel="minu_retriiveri_mudel",
    ),
    generator=langchain.Generator(
        nimi="minu_generaator",
        mudel="minu_generaatori_mudel",
    ),
)

# Määratlege LLM-mudel
llm_mudel = langchain.LLM(
    nimi = "minu_llm",
    model="my_llm_model",
)

# Looge RAG kett
rag_chain = RAGChain(
    name="my_rag_chain",
    mudel=kaltsu_mudel,
    llm=llm_mudel,
)

# Kasutage koodi genereerimiseks RAG-ahelat
kood = rag_chain.generate(
    input_text="Kirjutage funktsioon, mis võtab sisendiks kaks täisarvu ja tagastab nende summa",
)

print (kood)

See koodinäide demonstreerib, kuidas defineerida RAG-mudelit LangChaini abil, määratleda LLM-mudelit, luua RAG-ahelat ja kasutada ahelat koodi genereerimiseks.

5–10 enimkasutatavat käsku/lõigu

Siin on 5–10 enim kasutatud käsku/juppi RAG-i integreerimiseks LLM-idega, kasutades LangChaini ja DSPy:

langchain.RAG(): loob RAG-mudeli eksemplari.
langchain.Index(): loob indeksi eksemplari dokumentide salvestamiseks ja toomiseks.
"langchain.Retriever()": loob retriiveri eksemplari asjakohaste dokumentide toomiseks.
langchain.Generator(): loob generaatori eksemplari uue teksti genereerimiseks.
langchain.LLM(): loob LLM-mudeli eksemplari.
„RAGChain()”: loob RAG-ahela eksemplari.
"rag_chain.generate()": kasutab koodi genereerimiseks RAG-ahelat.
llm_model.generate(): kasutab koodi genereerimiseks LLM-mudelit.
"index.add_document()": lisab registrisse dokumendi.
"retriever.retrieve()": otsib retriiveri abil asjakohased dokumendid.

Visualiseerimine

Siin on RAG-i ja LLM-i komponentide visualiseerimine Chart.js-i abil:

{
  "type": "bar",
  "andmed": {
    "labels": ["RAG", "LLM"],
    "andmestikud": [
      {
        "label": "Komponendid",
        "andmed": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "valikud": {
    "pealkiri": {
      "ekraan": tõsi,
      "text": "RAG ja LLM komponendid"
    },
    "kaalud": {
      "yAxes": [
        {
          "ekraan": tõsi,
          "beginAtZero": tõsi
        }
      ]
    }
  }
}

See visualiseerimine näitab RAG- ja LLM-mudelite komponentide arvu.

Järeldus

RAG-i integreerimine LLM-idega võib muuta meie tarkvara arendamise viisi. Ühendades otsingupõhise ja põlvkonnapõhise lähenemisviisi tugevad küljed, saab RAG aidata LLM-idel luua täpsemat ja asjakohasemat koodi. See võib oluliselt parandada arendaja tootlikkust, koodi kvaliteeti ja üldist tarkvaraarenduse töövoogu. Orkestreerimistööriistade, nagu LangChain ja DSPy, abil saavad arendajad hõlpsasti integreerida RAG-i LLM-ide ja muude NLP-komponentidega, et luua võimsaid tarkvaraarenduse töövooge.

RAG-i integreerimine LLM-idega täiustatud tarkvaraarenduse töövoogude jaoks

Have Questions?