Creeu un RAG | B4N1

Creeu un RAG

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Aprofitant les eines d'orquestració per a l'arquitectura de programari impulsada per IA

Introducció

La creixent demanda d'arquitectura de programari impulsada per IA ha portat al desenvolupament de diverses eines d'orquestració que permeten una integració perfecta de les capacitats d'Intel·ligència Artificial (IA) i d'Aprenentatge automàtic (ML) als sistemes de programari. En aquest article, explorarem la implementació de l'arquitectura de programari basada en IA mitjançant eines d'orquestració com LangChain i DSPy, centrant-nos en la integració de capacitats RAG (Reasoning and Action Graph) i LLM (Large Language Model) per millorar l'escalabilitat, el rendiment i la seguretat.

Què són les eines d'orquestració?

Les eines d'orquestració són marcs de programari que permeten l'automatització de fluxos de treball i processos complexos mitjançant la integració de múltiples serveis, aplicacions i sistemes. Proporcionen una plataforma centralitzada per gestionar i coordinar les interaccions entre diferents components, garantint una execució eficient i escalable de les tasques.

LangChain: una eina d'orquestració basada en Python

LangChain és una biblioteca Python de codi obert que proporciona un marc complet per crear arquitectura de programari impulsada per IA. Ofereix una varietat de funcions, com ara:

  • Integració RAG (Reasoning and Action Graph): LangChain proporciona una implementació RAG integrada, que permet la creació de raonaments complexos i gràfics d'acció que es poden utilitzar per modelar i executar fluxos de treball basats en IA.
  • Integració de LLM (Large Language Model): LangChain admet la integració de LLM, com ara LLaMA i BERT, per a tasques de processament i generació de llenguatge natural.
  • Escalabilitat i rendiment: LangChain està dissenyat per gestionar càrregues de treball d'IA a gran escala, proporcionant una execució eficient i escalable de les tasques.

Implementació de l'arquitectura de programari basada en IA amb LangChain

Per demostrar la implementació de l'arquitectura de programari basada en IA mitjançant LangChain, considerem un exemple senzill d'un chatbot que utilitza un RAG per raonar les consultes dels usuaris i generar respostes.

importar langchain
de langchain.chains import llm


rag = langchain.RAG(
    name="chatbot_rag",
    nodes=[
        {"name": "salutació", "text": "Hola, com et puc ajudar?"},
        {"name": "adéu", "text": "Adéu, ha estat un plaer xerrar amb tu."},
    ],
    vores=[
        {"from": "salut", "to": "adéu", "condition": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Creeu un LLM
llm = llm.LLM(
    name="chatbot_llm",
    model="llama",
    max_tokens=100,
)

# Crea una cadena de chatbots
cadena = langchain.Chain(
    name="chatbot_chain",
    llm=llm,
    drap = drap,
)

# Prova el chatbot
user_input = "Hola, com estàs?"
resposta = chain.run (entrada_usuari)
imprimir (resposta)

DSPy: una eina d'orquestració basada en òxid

DSPy és una eina d'orquestració basada en Rust que proporciona un marc escalable i d'alt rendiment per crear una arquitectura de programari basada en IA. Ofereix una varietat de funcions, com ara:

  • Integració RAG (Reasoning and Action Graph): DSPy proporciona una implementació RAG integrada, que permet la creació de raonaments complexos i gràfics d'acció que es poden utilitzar per modelar i executar fluxos de treball basats en IA.
  • Integració de LLM (Large Language Model): DSPy admet la integració de LLM, com ara LLaMA i BERT, per a tasques de processament i generació de llenguatge natural.
  • Escalabilitat i rendiment: DSPy està dissenyat per gestionar càrregues de treball d'IA a gran escala, proporcionant una execució eficient i escalable de les tasques.

Implementació de l'arquitectura de programari basada en IA amb DSPy

Per demostrar la implementació de l'arquitectura de programari basada en IA mitjançant DSPy, considerem un exemple senzill d'un chatbot que utilitza un RAG per raonar les consultes dels usuaris i generar respostes.

utilitzar dspy::chain;
utilitzar dspy::llm;

// Crear un RAG
deixar drap = cadena::RAG::nou(
    "chatbot_rag",
    vec![
        chain::Node::new("salutació", "Hola, com et puc ajudar?"),
        chain::Node::new("adéu", "Adéu, ha estat un plaer xerrar amb tu.")
    ],
    vec![
        chain::Edge::new ("salutació", "adéu", "l'usuari_diu_adéu"),
    ],
);

// Crear un LLM
deixa llm = llm::LLM::nou(
    "chatbot_llm",
    "llama",
    100,
);

// Crear una cadena de chatbots
deixar cadena = cadena::cadena::nou(
    "chatbot_chain",
    llm,
    drap,
);

// Prova el chatbot
let user_input = "Hola, com estàs?";
deixar resposta = chain.run(user_input);
println!("{}", resposta);

Les 5-10 ordres/fragments més utilitzats

A continuació es mostren algunes de les ordres i fragments més utilitzats per a LangChain i DSPy:

  • LangChain:
    • langchain.RAG(): crea una nova instància RAG.
    • langchain.LLM(): crea una nova instància de LLM.
    • langchain.Chain(): crea una nova instància de cadena.
    • rag.run(): executa el RAG i genera una resposta.
    • llm.run(): executa el LLM i genera una resposta.
  • DSPy:
    • dspy::chain::RAG::new(): crea una nova instància RAG.
    • dspy::llm::LLM::new(): crea una nova instància de LLM.
    • dspy::chain::Chain::new(): crea una nova instància de cadena.
    • chain.run(): executa la cadena i genera una resposta.

Visualització

Aquí teniu una visualització senzilla de les capacitats RAG i LLM mitjançant Chart.js:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
gràfic const = gràfic nou (ctx, {
    tipus: 'bar',
    dades: {
        etiquetes: ['RAG', 'LLM'],
        conjunts de dades: [{
            etiqueta: "Capacitats",
            dades: [10, 20],
            Color de fons: [
                'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
            ],
            borderColor: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            Amplada de la vora: 1
        }]
    },
    opcions: {
        escales: {
            y: {
                beginAtZero: cert
            }
        }
    }
});

Conclusió

En conclusió, LangChain i DSPy són potents eines d'orquestració que permeten la implementació d'arquitectura de programari impulsada per IA mitjançant capacitats RAG i LLM. Aprofitant aquestes eines, els desenvolupadors poden crear sistemes de programari escalables, eficients i segurs que puguin gestionar càrregues de treball complexes d'IA. Amb la seva facilitat d'ús i flexibilitat, LangChain i DSPy són opcions ideals per crear una arquitectura de programari impulsada per IA.

Recomanacions

A partir de la discussió d'aquest article, aquí hi ha algunes recomanacions per als desenvolupadors que volen implementar una arquitectura de programari basada en IA mitjançant LangChain i DSPy:

  • Comença per aprendre els conceptes bàsics de LangChain i DSPy, incloses les seves capacitats RAG i LLM.
  • Experimenta amb exemples senzills, com ara l'exemple de chatbot, per tenir una idea de com funcionen les eines.
  • Passeu gradualment a projectes més complexos, com ara la construcció d'un sistema de recomanacions o un pipeline de processament del llenguatge natural.
  • Utilitzeu la secció Top 5-10 Commands/Snippets més utilitzats com a guia de referència per a ordres i fragments habituals.
  • Visualitzeu les vostres capacitats RAG i LLM mitjançant Chart.js per entendre millor les relacions entre diferents components.

Seguint aquestes recomanacions, els desenvolupadors poden desbloquejar tot el potencial de LangChain i DSPy i crear una arquitectura de programari impulsada per IA que pugui gestionar càrregues de treball complexes i proporcionar un rendiment i una escalabilitat excepcionals.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn