Wykorzystywanie narzędzi orkiestracyjnych w architekturze oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji

Wprowadzenie

Rosnące zapotrzebowanie na architekturę oprogramowania opartą na sztucznej inteligencji doprowadziło do opracowania różnych narzędzi do orkiestracji, które umożliwiają bezproblemową integrację możliwości sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) z systemami oprogramowania. W tym artykule przyjrzymy się wdrażaniu architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji przy użyciu narzędzi do orkiestracji, takich jak LangChain i DSPy, ze szczególnym naciskiem na integrację możliwości RAG (Reasoning and Action Graph) i LLM (Large Language Model) w celu zwiększenia skalowalności, wydajności i bezpieczeństwa.

Co to są narzędzia do orkiestracji?

Narzędzia do orkiestracji to struktury oprogramowania, które umożliwiają automatyzację złożonych przepływów pracy i procesów poprzez integrację wielu usług, aplikacji i systemów. Stanowią scentralizowaną platformę do zarządzania i koordynowania interakcji pomiędzy różnymi komponentami, zapewniając wydajną i skalowalną realizację zadań.

LangChain: narzędzie do orkiestracji oparte na języku Python

LangChain to biblioteka języka Python typu open source, która zapewnia kompleksową platformę do tworzenia architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji. Oferuje szereg funkcji, w tym:

Integracja RAG (wykres rozumowania i działania): LangChain zapewnia wbudowaną implementację RAG, umożliwiającą tworzenie złożonych wykresów rozumowania i działań, które można wykorzystać do modelowania i wykonywania przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji.
Integracja LLM (Large Language Model): LangChain obsługuje integrację LLM, takich jak LLaMA i BERT, do zadań związanych z przetwarzaniem i generowaniem języka naturalnego.
Skalowalność i wydajność: LangChain został zaprojektowany do obsługi obciążeń AI na dużą skalę, zapewniając wydajną i skalowalną realizację zadań.

Wdrażanie architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji za pomocą LangChain

Aby zademonstrować wdrożenie architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji przy użyciu LangChain, rozważmy prosty przykład chatbota, który wykorzystuje RAG do rozpatrywania zapytań użytkowników i generowania odpowiedzi.

zaimportuj łańcuch językowy
z langchain.chains import llm


szmata = langchain.RAG(
    nazwa="chatbot_rag",
    węzły=[
        {"name": "greeting", "text": "Witam, w czym mogę pomóc?"},
        {"name": "goodbye", "text": "Do widzenia, miło było z tobą porozmawiać."},
    ],
    krawędzie=[
        {"od": "pozdrowienia", "do": "do widzenia", "stan": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Utwórz LLM
llm = llm.LLM(
    nazwa="chatbot_llm",
    model="lama",
    max_tokens=100,
)

# Utwórz łańcuch chatbotów
łańcuch = langchain.Chain(
    nazwa="chatbot_chain",
    llm=llm,
    szmata=szmata,
)

# Przetestuj chatbota
user_input = "Witam, jak się masz?"
odpowiedź = chain.run(wejście_użytkownika)
wydrukuj (odpowiedź)

DSPy: narzędzie do orkiestracji oparte na rdzy

DSPy to oparte na Rust narzędzie do orkiestracji, które zapewnia wysokowydajną i skalowalną platformę do tworzenia architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji. Oferuje szereg funkcji, w tym:

Integracja RAG (wykres rozumowania i działania): DSPy zapewnia wbudowaną implementację RAG, umożliwiającą tworzenie złożonych wykresów rozumowania i działań, które można wykorzystać do modelowania i wykonywania przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji.
Integracja LLM (Large Language Model): DSPy obsługuje integrację LLM, takich jak LLaMA i BERT, do zadań przetwarzania i generowania języka naturalnego.
Skalowalność i wydajność: DSPy został zaprojektowany do obsługi obciążeń AI na dużą skalę, zapewniając wydajną i skalowalną realizację zadań.

Wdrażanie architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji za pomocą DSPy

Aby zademonstrować implementację architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji przy użyciu DSPy, rozważmy prosty przykład chatbota, który wykorzystuje RAG do rozpatrywania zapytań użytkowników i generowania odpowiedzi.

„rdza”. użyj dspy::chain; użyj dspy::llm;

// Utwórz RAG niech szmata = łańcuch::RAG::nowy( "chatbot_rag", bardzo![ chain::Node::new("pozdrowienia", "Witam, w czym mogę pomóc?"), chain::Node::new("do widzenia", "Do widzenia, miło było z tobą porozmawiać."), ], bardzo![ chain::Edge::new("powitanie", "do widzenia", "użytkownik_mówi_do widzenia"), ], );

// Utwórz LLM niech llm = llm::LLM::nowy( "chatbot_llm", "lama", 100, );

// Utwórz łańcuch chatbotów niech łańcuch = łańcuch::Łańcuch::nowy( "łańcuch chatbota", llm, szmata, );

// Przetestuj chatbota let user_input = "Witam, jak się masz?"; niech odpowiedź = chain.run(user_input); println!("{}", odpowiedź);


**Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów**


Oto niektóre z najczęściej używanych poleceń i fragmentów dla LangChain i DSPy:

* LangChain:
    * `langchain.RAG()`: Tworzy nową instancję RAG.
    * `langchain.LLM()`: Tworzy nową instancję LLM.
    * `langchain.Chain()`: Tworzy nową instancję łańcucha.
    * `rag.run()`: Uruchamia RAG i generuje odpowiedź.
    * `llm.run()`: Uruchamia LLM i generuje odpowiedź.
* DSPy:
    * `dspy::chain::RAG::new()`: Tworzy nową instancję RAG.
    * `dspy::llm::LLM::new()`: Tworzy nową instancję LLM.
    * `dspy::chain::Chain::new()`: Tworzy nową instancję łańcucha.
    * `chain.run()`: Uruchamia łańcuch i generuje odpowiedź.

**Wizualizacja**


Oto prosta wizualizacja możliwości RAG i LLM przy użyciu Chart.js:

```javascript
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const wykres = nowy wykres (ctx, {
    wpisz: „pasek”,
    dane: {
        etykiety: ['RAG', 'LLM'],
        zbiory danych: [{
            etykieta: „Możliwości”,
            dane: [10, 20],
            kolor tła: [
                'rgba(255, 99, 132, 0,2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0,2)',
            ],
            obramowanieKolor: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            szerokość obramowania: 1
        }]
    },
    opcje: {
        skale: {
            y: {
                BeginAtZero: prawda
            }
        }
    }
});

Wniosek

LangChain i DSPy to potężne narzędzia do orkiestracji, które umożliwiają wdrażanie architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji z wykorzystaniem możliwości RAG i LLM. Wykorzystując te narzędzia, programiści mogą tworzyć skalowalne, wydajne i bezpieczne systemy oprogramowania, które poradzą sobie ze złożonymi obciążeniami AI. Dzięki łatwości obsługi i elastyczności LangChain i DSPy są idealnym wyborem do tworzenia architektury oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji.

Zalecenia

Na podstawie dyskusji w tym artykule podajemy kilka zaleceń dla programistów, którzy chcą wdrożyć architekturę oprogramowania opartą na sztucznej inteligencji przy użyciu LangChain i DSPy:

Zacznij od poznania podstaw LangChain i DSPy, w tym ich możliwości RAG i LLM.
Eksperymentuj z prostymi przykładami, takimi jak przykład chatbota, aby poczuć, jak działają narzędzia.
Stopniowo przechodź do bardziej złożonych projektów, takich jak budowanie systemu rekomendacji lub potoku przetwarzania języka naturalnego.
Użyj sekcji 5–10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów jako przewodnika po typowych poleceniach i fragmentach.
Wizualizuj swoje możliwości RAG i LLM za pomocą Chart.js, aby lepiej zrozumieć relacje między różnymi komponentami.

Postępując zgodnie z tymi zaleceniami, programiści mogą uwolnić pełny potencjał LangChain i DSPy oraz zbudować architekturę oprogramowania opartą na sztucznej inteligencji, która poradzi sobie ze złożonymi obciążeniami oraz zapewni wyjątkową wydajność i skalowalność.

Utwórz RAG

Wykorzystywanie narzędzi orkiestracyjnych w architekturze oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji

Have Questions?