Өркүндөтүлгөн программалык камсыздоону иштеп чыгуу процесстери үчүн RAG менен LLMs интеграциялоо

Өркүндөтүлгөн программалык камсыздоону иштеп чыгуу процесстери үчүн RAG менен LLMлерди интеграциялоо

Танышуу

Жасалма интеллект (AI), машина үйрөнүү (ML) жана табигый тилди иштетүүдө (NLP) жетишкендиктер менен шартталган программалык камсыздоону иштеп чыгуу ландшафты тездик менен өнүгүп жатат. Программалык камсыздоону иштеп чыгуу жолун өзгөртүп жаткан эки негизги технология - бул Retrieval-Augmented Generation (RAG) жана Large Language Models (LLMs). Бул макалада биз программалык камсыздоо процесстерин тартипке келтирүү, коддун жаралышын жакшыртуу жана иштеп чыгуучунун өндүрүмдүүлүгүн жогорулатуу үчүн LLM менен RAG интеграциясын изилдейбиз.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) деген эмне?

RAG - бул NLP үчүн издөөгө негизделген жана муунга негизделген ыкмалардын күчтүү жактарын айкалыштырган ыкма. Бул тексттин чоң корпусунан тиешелүү маалыматты алууну жана аны жаңы тексттин жаралышын көбөйтүү үчүн колдонууну камтыйт. Бул ыкма суроолорго жооп берүү, текстти жалпылоо жана кодду түзүү, анын ичинде NLP ар кандай тапшырмаларында абдан натыйжалуу экени көрсөтүлдү.

Чоң тил моделдери (LLMs) деген эмне?

LLMs адам сыяктуу тилди иштетүү жана түзүү үчүн иштелип чыккан нейрон тармагынын бир түрү болуп саналат. Алар, адатта, тексттин массалык маалымат топтомдору боюнча үйрөтүлгөн жана тилди которуу, текстти жалпылоо жана кодду түзүү сыяктуу конкреттүү тапшырмалар үчүн жакшылап жөндөөгө болот. LLMs көптөгөн NLP тапшырмаларында заманбап натыйжаларга жетишти жана чатботтор, виртуалдык жардамчылар жана тил которуу системалары сыяктуу тиркемелерде кеңири колдонулат.

Өркүндөтүлгөн программалык камсыздоону иштеп чыгуу процесстери үчүн RAG менен LLMлерди интеграциялоо

Оркестрация куралдары: LangChain жана DSPy

RAGди LLM менен интеграциялоо үчүн бизге маалыматтардын агымын башкара турган жана RAG жана LLM компоненттеринин аткарылышын көзөмөлдөй турган оркестрдик аспаптар керек. Бул максат үчүн колдонулушу мүмкүн эки популярдуу оркестр аспаптар LangChain жана DSPy болуп саналат.

LangChain

LangChain бул RAG негизиндеги тиркемелерди куруу үчүн жөнөкөй жана интуитивдик API менен камсыз кылган ачык булактуу Python китепканасы. Бул иштеп чыгуучуларга күчтүү программалык камсыздоону иштеп чыгуу процесстерин түзүү үчүн RAGди LLMs жана башка NLP компоненттери менен оңой интеграциялоого мүмкүндүк берет.

DSPy

DSPy RAG негизиндеги тиркемелерди куруу үчүн жогорку деңгээлдеги API менен камсыз кылган дагы бир ачык булак Python китепканасы. Бул LLMs жана башка NLP компоненттери менен үзгүлтүксүз иштөө үчүн иштелип чыккан, бул RAGди LLMs менен интеграциялоо үчүн идеалдуу тандоо.

Коддун мисалы: LangChainди колдонуу менен RAGди LLM менен интеграциялоо

Бул жерде LangChain аркылуу LLM менен RAGды кантип интеграциялоону көрсөткөн жөнөкөй код мисалы:

импорттук langchain
langchain.chains импорттоо RAGChain тартып


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        аты = "менин_индекс",
        документтер =["document1", "document2", "document3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        аты = "менин_алуучу",
        модель = "менин_ретривердин_моделим",
    ),
    генератор=langchain.Generator(
        аты = "менин_генераторум",
        модель = "менин_генераторум_модел",
    ),
)

# LLM моделин аныктоо
llm_model = langchain.LLM(
    name="my_llm",
    модели = "менин_ллм_моделим",
)

# RAG чынжырын түзүү
rag_chain = RAGChain(
    аты-жөнү = "менин_чынжырчам",
    модель=рак_модель,
    llm=llm_model,
)

# Кодду түзүү үчүн RAG чынжырын колдонуңуз
код = rag_chain.generate(
    input_text="Эки бүтүн санды киргизүү катары кабыл алып, алардын суммасын кайтарган функцияны жаз",
)

басып чыгаруу (код)

Бул код мисалында LangChain аркылуу RAG моделин кантип аныктоо, LLM моделин аныктоо, RAG чынжырын түзүү жана кодду түзүү үчүн чынжырды колдонуу көрсөтүлөт.

Эң көп колдонулган 5-10 буйруктар/үзүндүлөр

Бул жерде LangChain жана DSPy аркылуу LLMлер менен RAG интеграциялоо үчүн эң көп колдонулган 5-10 командалар/үзүндүлөр:

langchain.RAG(): RAG үлгү нускасын түзөт.
langchain.Index(): Документтерди сактоо жана алуу үчүн индекстин инстанциясын түзөт.
langchain.Retriever(): Тиешелүү документтерди алуу үчүн ретривердин инстанциясын түзөт.
langchain.Generator(): Жаңы текстти түзүү үчүн генератордун мисалын түзөт.
langchain.LLM(): LLM үлгү нускасын түзөт.
RAGChain(): RAG чынжыр инстанциясын түзөт.
rag_chain.generate(): кодду түзүү үчүн RAG чынжырын колдонот.
llm_model.generate(): кодду түзүү үчүн LLM моделин колдонот.
index.add_document(): Документти индекске кошот.
retriever.retrieve(): Ретриверди колдонуу менен тиешелүү документтерди чыгарат.

Визуализация

Бул жерде Chart.js аркылуу RAG жана LLM компоненттеринин визуализациясы келтирилген:

{
  "type": "бар",
  "маалымат": {
    "labels": ["RAG", "LLM"],
    "маалымат топтомдору": [
      {
        "label": "Компоненттер",
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    "аталышы": {
      "дисплей": чын,
      "text": "RAG жана LLM компоненттери"
    },
    "тараза": {
      "yAxes": [
        {
          "дисплей": чын,
          "beginAtZero": чын
        }
      ]
    }
  }
}

Бул визуализация RAG жана LLM моделдериндеги компоненттердин санын көрсөтөт.

Корутунду

RAG менен LLMs интеграциясы программалык камсыздоону иштеп чыгуу жолубузду өзгөртүүгө мүмкүнчүлүк берет. Издөө жана муунга негизделген ыкмалардын күчтүү жактарын айкалыштыруу менен, RAG LLMге так жана тиешелүү кодду түзүүгө жардам берет. Бул иштеп чыгуучунун өндүрүмдүүлүгүн, коддун сапатын жана жалпы программалык камсыздоону иштеп чыгуу процессинин олуттуу жакшырышына алып келиши мүмкүн. LangChain жана DSPy сыяктуу оркестрдик инструменттердин жардамы менен иштеп чыгуучулар RAGди LLM жана башка NLP компоненттери менен оңой бириктирип, программалык камсыздоону иштеп чыгуунун күчтүү агымдарын түзө алышат.

Өркүндөтүлгөн программалык камсыздоону иштеп чыгуу процесстери үчүн RAG менен LLMs интеграциялоо

Have Questions?