Vytvorte kanál DSPy

Organizovanie dodávania softvéru riadeného umelou inteligenciou pomocou DSPy a LangChain: Technická príručka k automatizovaným kanálom dodávania softvéru

Úvod

Revolúcia softvérovo definovaných vozidiel (SDV) transformuje automobilový priemysel s prísľubom zvýšenej účinnosti, znížených nákladov a zvýšeného výkonu. Zložitosť systémov SDV si však vyžaduje sofistikovanejší prístup k poskytovaniu softvéru, ktorý využíva silu umelej inteligencie (AI) a automatizácie. V tomto článku preskúmame, ako organizovať poskytovanie softvéru riadeného AI pomocou DSPy a LangChain, dvoch špičkových technológií, ktoré umožňujú integráciu agentov AI, relačných abstraktných grafov (RAG) a veľkých jazykových modelov (LLM) s automatizačnými nástrojmi DevOps.

Výzvy dodávania softvéru v SDV

Vozidlá definované softvérom sa spoliehajú na komplexnú sieť vzájomne prepojených systémov vrátane autonómneho riadenia, infotainmentu a správy vozidiel. Vzhľadom na rozsah a zložitosť týchto systémov sú tradičné metódy dodávania softvéru nedostatočné. Výzvy zahŕňajú:

Škálovateľnosť: Systémy SDV vyžadujú rýchle nasadenie a škálovanie, aby vyhovovali meniacim sa požiadavkám používateľov.
Výkon: Dodávka softvéru musí zabezpečiť optimálny výkon, spoľahlivosť a bezpečnosť.
Komplexnosť: Systémy SDV zahŕňajú viacero zainteresovaných strán, technológií a procesov, čo sťažuje správu a koordináciu dodávania softvéru.

Predstavujeme DSPy a LangChain

DSPy a LangChain sú dve inovatívne technológie, ktoré riešia výzvy dodávania softvéru v SDV. DSPy je rámec založený na Pythone na vytváranie a nasadzovanie kanálov poskytovania softvéru poháňaných AI, zatiaľ čo LangChain je knižnica založená na Ruste na vytváranie a správu LLM a RAG.

DSPy: Rámec založený na Pythone pre poskytovanie softvéru riadeného AI

DSPy poskytuje komplexnú sadu nástrojov a knižníc na vytváranie a nasadzovanie kanálov poskytovania softvéru riadeného AI. Medzi jeho kľúčové vlastnosti patrí:

** Orchesterizácia kanálov**: DSPy umožňuje vytváranie a správu zložitých kanálov dodávania softvéru vrátane úloh, pracovných postupov a závislostí.
Integrácia AI: DSPy poskytuje bezproblémovú integráciu s populárnymi rámcami AI, ako sú TensorFlow a PyTorch.
** Automatizácia DevOps**: DSPy podporuje integráciu s populárnymi nástrojmi DevOps, ako sú Jenkins a GitLab.

LangChain: Knižnica založená na hrdze pre LLM a RAG

LangChain je knižnica založená na Ruste na vytváranie a správu LLM a RAG. Medzi jeho kľúčové vlastnosti patrí:

LLM integrácia: LangChain poskytuje bezproblémovú integráciu s populárnymi LLM, ako sú BERT a RoBERTa.
Riadenie RAG: LangChain umožňuje vytváranie a správu RAG, ktoré poskytujú štruktúrovanú reprezentáciu znalostných grafov.
Uvažovanie AI: LangChain podporuje uvažovanie a odvodzovanie AI pomocou LLM a RAG.

Integrácia DSPy a LangChain pre poskytovanie softvéru riadeného AI

Na integráciu DSPy a LangChain môžeme ako príklad použiť nasledujúci blok kódu:

importovať dspy
z langchain import LLM, RAG


pipeline = dspy.Pipeline(
    name="ai-driven-software-delivery",
    úlohy=[
        dspy.Task("zostaviť", "zostaviť-softvér"),
        dspy.Task("test", "test-softvér"),
        dspy.Task("nasadiť", "nasadiť-softvér")
    ]
)

# Vytvorte LLM a RAG
llm = LLM("bert-base-uncased")
handra = RAG("dodanie softvéru")

# Integrujte LLM a RAG s potrubím DSPy
pipeline.add_task(dspy.Task("ai-reasoning", "ai-reasoning", llm, handra))

# Spustite potrubie
pipeline.run()

Tento blok kódu ukazuje, ako vytvoriť kanál DSPy, integrovať LLM a RAG pomocou LangChain a spustiť kanál pomocou DSPy.

Najlepších 5 až 10 najpoužívanejších príkazov/úryvkov

Tu je 5 až 10 najpoužívanejších príkazov/úryvkov pre DSPy a LangChain:

DSPy + dspy.Pipeline(): Vytvorí nový kanál DSPy. + dspy.Task(): Vytvorenie novej úlohy v potrubí. + pipeline.add_task(): Pridanie úlohy do potrubia. + pipeline.run(): Spustite potrubie. LangChain + LLM(): Vytvorenie nového LLM. + RAG(): Vytvorenie nového RAG. + llm.train(): Trénujte LLM. + rag.build(): Zostavte RAG.

Vizualizácia

Tu je vizualizácia kanála DSPy pomocou Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Build", "Test", "Deploy", "AI Reasoning"],
    "datasets": [
      {
        "label": "Úlohy potrubia",
        "údaje": [10, 20, 30, 40],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "možnosti": {
    "title": {
      "zobraziť": pravda,
      "text": "DSPy Pipeline Tasks"
    },
    "váhy": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": pravda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Táto vizualizácia zobrazuje úlohy potrubia vrátane zostavovania, testovania, nasadenia a uvažovania AI.

Záver

V tomto článku sme skúmali, ako organizovať poskytovanie softvéru riadeného AI pomocou DSPy a LangChain. Diskutovali sme o výzvach poskytovania softvéru v SDV a predstavili sme kľúčové funkcie DSPy a LangChain. Poskytli sme tiež blok kódu, ktorý demonštruje, ako integrovať DSPy a LangChain, ako aj vizualizáciu potrubia DSPy. Využitím sily AI a automatizácie môžeme zlepšiť škálovateľnosť a výkon v softvérovo definovaných vozidlách.

Vytvorte kanál DSPy

Have Questions?