Búðu til LangChain dæmi

** Að skipuleggja AI-knúna hugbúnaðarþróun með LangChain og DSPy**

Kynning

Hröð framþróun gervigreindar (AI) og vélanáms (ML) hefur gjörbylt landslagi hugbúnaðarþróunar. Stór tungumálalíkön (LLM) eins og LangChain og DSPy hafa komið fram sem öflug tæki til að gera sjálfvirkan ýmsa þætti hugbúnaðarþróunar. Hins vegar getur verið krefjandi að samþætta þessi gervigreindardrifnu verkfæri við hefðbundnar bestu starfsvenjur í hugbúnaðarverkfræði. Í þessari grein munum við kanna blandaða nálgun við hugbúnaðarþróun með LangChain og DSPy, með áherslu á samþættingu LLMs við bestu starfsvenjur hugbúnaðarverkfræði og notkun á hljómsveitarverkfærum til að hagræða þróunarferlið.

Hvað er LangChain?

LangChain er opinn uppspretta bókasafn sem gerir forriturum kleift að smíða gervigreindarforrit með því að nota Large Language Models (LLM). Það býður upp á einfalt og leiðandi API til að hafa samskipti við LLM, sem gerir það auðvelt að samþætta þau inn í verkflæði hugbúnaðarþróunar. LangChain styður ýmis LLM, þar á meðal vinsæl eins og LLaMA og BERT.

Hvað er DSPy?

DSPy er Python bókasafn sem veitir einfalda og skilvirka leið til að hafa samskipti við Large Language Models (LLM). Það gerir forriturum kleift að nota LLM fyrir verkefni eins og textagerð, flokkun og þyrping. DSPy er hannað til að vera mjög stigstærð og getur séð um mikið magn af gögnum.

Hybrid nálgun við hugbúnaðarþróun

Blönduð nálgun við hugbúnaðarþróun felur í sér að samþætta gervigreindardrifin verkfæri eins og LangChain og DSPy við hefðbundnar bestu starfsvenjur í hugbúnaðarverkfræði. Þessi nálgun nýtir styrkleika beggja heima, gerir forriturum kleift að gera sjálfvirkan endurtekin verkefni og einbeita sér að hönnun og arkitektúr á háu stigi.

Ávinningur af Hybrid nálguninni

Hybrid nálgun við hugbúnaðarþróun býður upp á nokkra kosti, þar á meðal:

Aukin framleiðni: Með því að gera endurtekin verkefni sjálfvirk, geta verktaki einbeitt sér að hönnun og arkitektúr á háu stigi, sem leiðir til aukinnar framleiðni.
Bætt gæði: AI-drifin verkfæri eins og LangChain og DSPy geta hjálpað til við að bera kennsl á villur og ósamræmi og bæta heildargæði hugbúnaðarins.
Aukið samstarf: Blandað nálgun gerir forriturum kleift að vinna saman á skilvirkari hátt, deila þekkingu og sérfræðiþekkingu til að búa til betri hugbúnað.

Að skipuleggja gervigreindarhugbúnaðarþróun

Skipulagning AI-knúnrar hugbúnaðarþróunar felur í sér að nota verkfæri eins og LangChain og DSPy til að gera sjálfvirkan ýmsa þætti þróunarferlisins. Þetta getur falið í sér verkefni eins og:

Kóðagerð: Notkun LLM til að búa til kóða fyrir algeng verkefni, svo sem gagnavinnslu eða API samþættingu.
Kóðaendurskoðun: Notkun gervigreindarknúinna verkfæra til að skoða kóða fyrir villur og ósamræmi.
Próf: Notkun LLMs til að búa til prófunartilvik og sjálfvirka prófun.

** Hagnýt dæmi: Notkun LangChain til að búa til kóða**

Hér er einfalt dæmi um notkun LangChain til að búa til kóða:

flytja inn langkeðju


langchain_instance = langchain.LLMAgent(
    model_name="lambada",
    hámarkslengd=100,
    hitastig=0,7,
)

# Skilgreindu boð um kóðagerð
prompt = "Búðu til Python fall til að reikna út summan af tveimur tölum."

# Búðu til kóða með LangChain tilvikinu
kóða = langchain_instance.generate(prompt)

print (kóði)

Þessi kóði notar LangChain bókasafnið til að búa til tilvik af LLaMA líkaninu, sem síðan er notað til að búa til kóða fyrir einfalda Python aðgerð.

Top 5-10 mest notuðu skipanir/bútar

Hér eru nokkrar af algengustu skipunum og bútunum fyrir LangChain og DSPy:

LangChain

langchain.LLMAgent(model_name="lambada", max_length=100, temperature=0.7): Býr til tilvik af LLaMA líkaninu.
langchain_instance.generate(prompt): Býr til kóða með því að nota LangChain tilvikið. DSPy
dsp.DSPy(model_name="bert-base-uncased"): Býr til tilvik af BERT líkaninu.
dsp_instance.predict(text): Gerir spár með því að nota DSPy tilvikið.

Sjónræn

Hér er einföld mynd af blendingunni við hugbúnaðarþróun með því að nota Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "gögn": {
    "labels": ["Kóðagerð", "Kóðaskoðun", "Prófun"],
    "gagnasett": [
      {
        "label": "LangChain",
        "gögn": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "gögn": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "valkostir": {
    "titill": {
      "display": satt,
      "text": "Hybrid nálgun við hugbúnaðarþróun"
    },
    "vog": {
      "yAxes": [
        {
          "tikkar": {
            "beginAtZero": satt
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Þessi mynd sýnir hlutfallslegt mikilvægi kóðaframleiðslu, kóðaendurskoðunar og prófunar í blendingunni við hugbúnaðarþróun.

Niðurstaða

Blönduð nálgun við hugbúnaðarþróun með LangChain og DSPy býður upp á öfluga leið til að gera ýmsa þætti þróunarferlisins sjálfvirka. Með því að samþætta gervigreindardrifin verkfæri við hefðbundnar bestu starfsvenjur hugbúnaðarverkfræði geta verktaki aukið framleiðni, bætt gæði og aukið samvinnu. Hagnýta dæmið og topp 10 mest notuðu skipanirnar/bútarnir sem gefnir eru upp í þessari grein sýna fram á auðvelda notkun og sveigjanleika LangChain og DSPy.

Búðu til LangChain dæmi

Have Questions?