Izveidojiet DSPy cauruļvadu

Ar AI vadītas programmatūras piegādes organizēšana, izmantojot DSPy un LangChain: Tehniskā rokasgrāmata automatizētiem programmatūras piegādes cauruļvadiem

Ievads

Programmatūras definēta transportlīdzekļa (SDV) revolūcija pārveido automobiļu nozari, solot palielināt efektivitāti, samazināt izmaksas un uzlabotu veiktspēju. Tomēr SDV sistēmu sarežģītības dēļ programmatūras piegādei ir nepieciešama sarežģītāka pieeja, kas izmanto mākslīgā intelekta (AI) un automatizācijas iespējas. Šajā rakstā mēs izpētīsim, kā organizēt mākslīgā intelekta vadītas programmatūras piegādi, izmantojot DSPy un LangChain — divas visprogresīvākās tehnoloģijas, kas ļauj integrēt AI aģentus, relāciju abstraktos grafikus (RAG) un lielu valodu modeļus (LLM) ar DevOps automatizācijas rīkiem.

Programmatūras piegādes problēmas SDV ierīcēs

Programmatūras definēti transportlīdzekļi balstās uz sarežģītu savstarpēji savienotu sistēmu tīklu, tostarp autonomu braukšanu, informācijas un izklaides sistēmu un transportlīdzekļa pārvaldību. Šo sistēmu milzīgais mērogs un sarežģītība padara tradicionālās programmatūras piegādes metodes par nepietiekamām. Izaicinājumi ietver:

Mērogojamība: SDV sistēmām ir nepieciešama ātra izvietošana un mērogošana, lai tās atbilstu mainīgajām lietotāju prasībām.
Veiktspēja: programmatūras piegādei ir jānodrošina optimāla veiktspēja, uzticamība un drošība.
Sarežģītība: SDV sistēmās ir iesaistītas vairākas ieinteresētās personas, tehnoloģijas un procesi, kas apgrūtina programmatūras piegādes pārvaldību un koordinēšanu.

Iepazīstinām ar DSPy un LangChain

DSPy un LangChain ir divas novatoriskas tehnoloģijas, kas risina programmatūras piegādes problēmas SDV. DSPy ir uz Python balstīta sistēma mākslīgā intelekta vadītu programmatūras piegādes cauruļvadu veidošanai un izvietošanai, savukārt LangChain ir uz Rust balstīta bibliotēka LLM un RAG izveidei un pārvaldībai.

DSPy: uz Python balstīts ietvars AI vadītas programmatūras piegādei

DSPy nodrošina visaptverošu rīku un bibliotēku komplektu AI vadītu programmatūras piegādes cauruļvadu izveidei un izvietošanai. Tās galvenās funkcijas ietver:

Cauruļvada orķestrēšana: DSPy ļauj izveidot un pārvaldīt sarežģītus programmatūras piegādes cauruļvadus, tostarp uzdevumus, darbplūsmas un atkarības.
AI integrācija: DSPy nodrošina nemanāmu integrāciju ar populāriem AI ietvariem, piemēram, TensorFlow un PyTorch.
DevOps automatizācija: DSPy atbalsta integrāciju ar populāriem DevOps rīkiem, piemēram, Jenkins un GitLab.

LangChain: uz rūsu balstīta bibliotēka LLM un RAG

LangChain ir uz Rust balstīta bibliotēka LLM un RAG izveidei un pārvaldībai. Tās galvenās funkcijas ietver:

LLM integrācija: LangChain nodrošina netraucētu integrāciju ar populāriem LLM, piemēram, BERT un RoBERTa.
RAG pārvaldība: LangChain ļauj izveidot un pārvaldīt RAG, kas nodrošina zināšanu grafiku strukturētu attēlojumu.
AI argumentācija: LangChain atbalsta AI argumentāciju un secinājumus, izmantojot LLM un RAG.

DSPy un LangChain integrēšana AI vadītas programmatūras piegādei

Lai integrētu DSPy un LangChain, kā piemēru varam izmantot šādu koda bloku:

importēt dspy
no langchain importa LLM, RAG


cauruļvads = dspy.Pipeline(
    name = "ai-driven-software-delivery",
    uzdevumi=[
        dspy.Task("build", "build-software"),
        dspy.Task("tests", "test-software"),
        dspy.Task("izvietot", "izvietot-programmatūra")
    ]
)

# Izveidojiet LLM un RAG
llm = LLM("bert-base-uncased")
lupata = RAG("programmatūras piegāde")

# Integrējiet LLM un RAG ar DSPy cauruļvadu
pipeline.add_task(dspy.Task("ai-reasoning", "ai-reasoning", llm, rag))

# Palaidiet cauruļvadu
pipeline.run()

Šis koda bloks parāda, kā izveidot DSPy cauruļvadu, integrēt LLM un RAG, izmantojot LangChain, un palaist cauruļvadu, izmantojot DSPy.

5–10 populārākās komandas/fragmenti

Šeit ir 5–10 populārākās DSPy un LangChain komandas/fragmenti:

DSPy + dspy.Pipeline(): izveidojiet jaunu DSPy konveijeru. + dspy.Task(): izveidojiet jaunu uzdevumu konveijerā. + pipeline.add_task(): pievienojiet uzdevumu konveijeram. + pipeline.run(): palaist konveijeru. LangChain + LLM(): izveidojiet jaunu LLM. + RAG(): izveidojiet jaunu RAG. + llm.train(): apmācīt LLM. + "rag.build()": izveidojiet RAG.

Vizualizācija

Šeit ir DSPy konveijera vizualizācija, izmantojot Chart.js:

{
  "tips": "josla",
  "dati": {
    "labels": ["Build", "Test", "Deploy", "AI Reasoning"],
    "datu kopas": [
      {
        "label": "Cauruļvada uzdevumi",
        "dati": [10, 20, 30, 40],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "opcijas": {
    "title": {
      "displejs": patiess,
      "text": "DSPy cauruļvada uzdevumi"
    },
    "svari": {
      "yAxes": [
        {
          "ērces": {
            "beginAtZero": taisnība
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Šī vizualizācija parāda konveijera uzdevumus, tostarp veidošanu, testēšanu, izvietošanu un AI argumentāciju.

Secinājums

Šajā rakstā mēs izpētījām, kā organizēt AI vadītas programmatūras piegādi, izmantojot DSPy un LangChain. Mēs apspriedām problēmas, kas saistītas ar programmatūras piegādi SDV, un iepazīstinājām ar galvenajām DSPy un LangChain funkcijām. Mēs nodrošinājām arī koda bloku, kas parāda, kā integrēt DSPy un LangChain, kā arī DSPy konveijera vizualizāciju. Izmantojot AI un automatizācijas jaudu, mēs varam uzlabot mērogojamību un veiktspēju programmatūras definētos transportlīdzekļos.

Izveidojiet DSPy cauruļvadu

Have Questions?