DSPy құбырын жасаңыз

DSPy және LangChain көмегімен AI негізіндегі бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуді ұйымдастыру: бағдарламалық құралды жеткізудің автоматтандырылған құбырларына арналған техникалық нұсқаулық

Кіріспе

Бағдарламалық құралмен анықталған көлік (SDV) революциясы тиімділікті арттыруға, шығындарды азайтуға және өнімділікті арттыруға уәде бере отырып, автомобиль өнеркәсібін өзгертеді. Дегенмен, SDV жүйелерінің күрделілігі жасанды интеллект (AI) мен автоматтандырудың күшін пайдаланатын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуге неғұрлым күрделі тәсілді талап етеді. Бұл мақалада біз DSPy және LangChain, AI агенттерін, реляциялық абстрактілі графиктерді (RAG) және үлкен тіл үлгілерін (LLM) DevOps автоматтандыру құралдарымен біріктіруге мүмкіндік беретін екі озық технологияларды пайдалана отырып, AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуді қалай ұйымдастыру керектігін қарастырамыз.

SDV-де бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу қиындықтары

Бағдарламалық құралмен анықталған көліктер автономды жүргізуді, ақпараттық ойын-сауықты және көлікті басқаруды қоса алғанда, өзара байланысты жүйелердің күрделі желісіне сүйенеді. Бұл жүйелердің ауқымдылығы мен күрделілігі бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізудің дәстүрлі әдістерін жеткіліксіз етеді. Қиындықтарға мыналар жатады:

Өлшемділік: SDV жүйелері өзгермелі пайдаланушы талаптарын қанағаттандыру үшін жылдам орналастыруды және масштабтауды қажет етеді.
Өнімділік: бағдарламалық құралды жеткізу оңтайлы өнімділікті, сенімділікті және қауіпсіздікті қамтамасыз етуі керек.
Күрделілігі: SDV жүйелері көптеген мүдделі тараптарды, технологияларды және процестерді қамтиды, бұл бағдарламалық жасақтаманы жеткізуді басқару мен үйлестіруді қиындатады.

DSPy және LangChain таныстыру

DSPy және LangChain - SDV-де бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу мәселелерін шешетін екі инновациялық технология. DSPy - бұл AI басқаратын бағдарламалық жасақтаманы жеткізу құбырларын құруға және орналастыруға арналған Python негізіндегі құрылым, ал LangChain - LLM және RAG файлдарын жасауға және басқаруға арналған Rust негізіндегі кітапхана.

DSPy: AI басқаратын бағдарламалық құралды жеткізуге арналған Python негізіндегі құрылым

DSPy AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу құбырларын құруға және орналастыруға арналған құралдар мен кітапханалардың толық жиынтығын ұсынады. Оның негізгі ерекшеліктеріне мыналар жатады:

Құбырды ұйымдастыру: DSPy тапсырмаларды, жұмыс үрдістерін және тәуелділіктерді қоса алғанда, бағдарламалық құралды жеткізудің күрделі құбырларын құруға және басқаруға мүмкіндік береді.
AI интеграциясы: DSPy TensorFlow және PyTorch сияқты танымал AI құрылымдарымен үздіксіз интеграцияны қамтамасыз етеді.
DevOps автоматтандыру: DSPy Jenkins және GitLab сияқты танымал DevOps құралдарымен интеграцияны қолдайды.

LangChain: LLM және RAG үшін тот негізіндегі кітапхана

LangChain - LLM және RAG құруға және басқаруға арналған Rust негізіндегі кітапхана. Оның негізгі ерекшеліктеріне мыналар жатады:

LLM интеграциясы: LangChain BERT және RoBERTa сияқты танымал LLM-мен үздіксіз интеграцияны қамтамасыз етеді.
RAG басқару: LangChain білім графиктерінің құрылымдық көрінісін қамтамасыз ететін RAGs құруға және басқаруға мүмкіндік береді.
AI пайымдау: LangChain LLM және RAG көмегімен AI пайымдаулары мен қорытындыларын қолдайды.

AI-ге негізделген бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу үшін DSPy және LangChain біріктіру

DSPy және LangChain біріктіру үшін мысал ретінде келесі код блогын пайдалана аламыз:

dspy импорттау
langchain импортынан LLM, RAG


конвейер = dspy.Pipeline(
    name = "ai-driven-software- Delivery",
    тапсырмалар=[
        dspy.Task("құру", "құрастыру-бағдарламалық жасақтама"),
        dspy.Task("сынақ", "тест-бағдарламалық құрал"),
        dspy.Task("орналастыру", "бағдарламалық құралды орналастыру")
    ]
)

# LLM және RAG жасаңыз
llm = LLM («берт-база-қапсыз»)
шүберек = RAG («бағдарламалық құралды жеткізу»)

# LLM және RAG DSPy құбырымен біріктіріңіз
pipeline.add_task(dspy.Task("ai-reasoning", "ai-reasoning", llm, rag))

# Құбырды іске қосыңыз
pipeline.run()

Бұл код блогы DSPy құбырын жасауды, LangChain арқылы LLM және RAG біріктіруді және DSPy арқылы құбырды іске қосу жолын көрсетеді.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, DSPy және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

DSPy
- dspy.Pipeline(): жаңа DSPy құбырын жасаңыз.
- dspy.Task(): құбырда жаңа тапсырма жасаңыз.
- pipeline.add_task(): құбырға тапсырма қосу.
- pipeline.run(): құбырды іске қосыңыз.
LangChain
- LLM(): жаңа LLM жасау.
- RAG(): жаңа RAG жасау.
- llm.train(): LLM дайындаңыз.
- rag.build(): RAG құрастырыңыз.

визуализация

Мұнда Chart.js арқылы DSPy құбырының визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Құру", "Сынақ", "Орналастыру", "AI дәлелдеу"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "құбырдың тапсырмалары",
        "деректер": [10, 20, 30, 40],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «атауы»: {
      «дисплей»: шын,
      "text": "DSPy құбырының тапсырмалары"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация құрастыру, сынау, орналастыру және AI дәлелдеулерін қамтитын құбыр тапсырмаларын көрсетеді.

Қорытынды

Бұл мақалада біз DSPy және LangChain көмегімен AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуді қалай ұйымдастыру керектігін зерттедік. Біз SDV-де бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу қиындықтарын талқыладық және DSPy және LangChain негізгі мүмкіндіктерін таныстырдық. Біз сондай-ақ DSPy және LangChain біріктіру жолын көрсететін код блогын, сондай-ақ DSPy құбырының визуализациясын ұсындық. Жасанды интеллект пен автоматтандырудың күшін пайдалана отырып, біз бағдарламалық жасақтамамен анықталған көліктерде ауқымдылық пен өнімділікті арттыра аламыз.

DSPy құбырын жасаңыз

Have Questions?