LangChain болон DSPy-тэй хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн системийг зохион байгуулах: Өргөтгөх боломжтой архитектур, автоматжуулалт руу гүнзгий шумбах. | B4N1

LangChain болон DSPy-тэй хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн системийг зохион байгуулах: Өргөтгөх боломжтой архитектур, автоматжуулалт руу гүнзгий шумбах.

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Танилцуулга

Өнөөгийн хурдацтай хөгжиж буй дижитал орчинд програм хангамжийн системүүд улам бүр төвөгтэй болж, үр ашигтай автоматжуулалт, зохион байгуулалтын хэрэгцээ улам бүр нэмэгдсээр байна. Хиймэл оюун ухаан (AI) болон Машины сургалтын (ML) нэгдмэл байдал нь бидний програм хангамжийн системийг зохион бүтээх, хэрэгжүүлэх аргад хувьсгал хийсэн. Гэсэн хэдий ч эдгээр системүүд цар хүрээ, нарийн төвөгтэй байдлаар өсөхийн хэрээр тэдгээрийг удирдах нь хэцүү ажил болдог.

Энд LangChain болон DSPy гарч ирдэг. LangChain нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн системийг бий болгох боломжийг олгодог Python номын сан бөгөөд DSPy нь өргөтгөх боломжтой, бие даасан програм хангамжийн архитектурыг бий болгох Rust дээр суурилсан хүрээ юм. Энэ нийтлэлд бид LangChain болон DSPy-ийн ертөнцийг судалж, том хэмжээний програм хангамжийн системд үр ашигтай автоматжуулалт, зохион байгуулалтад зориулж AI агент, LangChain, DSPy ашиглан өргөтгөх боломжтой, бие даасан програм хангамжийн архитектурыг хэрхэн боловсруулж, хэрэгжүүлэх талаар судлах болно.

LangChain гэж юу вэ?

LangChain нь AI-д суурилсан програм хангамжийн системийг бий болгоход зориулсан олон тооны хэрэгсэл, API-уудыг хангадаг Python номын сан юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд энгийн бөгөөд ойлгомжтой API ашиглан хиймэл оюун ухааны нарийн төвөгтэй ажлын урсгалыг бий болгох, олон AI загварыг нэгтгэх, даалгавруудыг автоматжуулах боломжийг олгодог. LangChain нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP), компьютерийн хараа, бататгах сургалт зэрэг олон төрлийн хиймэл оюун ухааны загваруудыг дэмждэг.

LangChain-ийн гол онцлогуудын зарим нь:

  • ** AI ажлын урсгалын менежмент**: LangChain нь хиймэл оюун ухааны нарийн төвөгтэй ажлын урсгалыг бий болгох энгийн бөгөөд ойлгомжтой API-ээр хангаснаар хөгжүүлэгчдэд олон хиймэл оюун ухааны загварыг нэгтгэх, даалгавруудыг автоматжуулах боломжийг олгодог.
  • Загвар интеграци: LangChain нь NLP, компьютерийн хараа, бататгах сургалт зэрэг олон төрлийн AI загваруудыг дэмждэг.
  • Автоматжуулалт: LangChain нь хөгжүүлэгчдэд хиймэл оюун ухааны загвар ашиглан даалгавруудыг автоматжуулах боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр гар ажиллагаатай холбоотой хэрэгцээг багасгадаг.

DSPy гэж юу вэ?

DSPy нь өргөтгөх боломжтой, бие даасан програм хангамжийн архитектурыг бий болгох Rust-д суурилсан хүрээ юм. Энэ нь нарийн төвөгтэй програм хангамжийн систем, түүний дотор хиймэл оюун ухаанаар удирддаг системүүдийг бий болгоход зориулсан багц хэрэгсэл, API-г өгдөг. DSPy нь том хэмжээний програм хангамжийн системийг удирдахад зориулагдсан бөгөөд дараахь функцуудыг хангадаг.

  • ** Өргөтгөх чадвар**: DSPy нь том хэмжээний програм хангамжийн системийг зохицуулах зориулалттай бөгөөд хэвтээ масштаблах, ачааллыг тэнцвэржүүлэх зэрэг функцуудыг хангадаг.
  • Бие даасан байдал: DSPy нь хөгжүүлэгчдэд бие даасан програм хангамжийн системийг бий болгох боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр гарын авлагын оролцооны хэрэгцээг багасгадаг.
  • AI интеграци: DSPy нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн системийг бий болгох боломжийг хөгжүүлэгчдэд AI загваруудыг нэгтгэх API-уудын багцаар хангадаг.

LangChain болон DSPy ашиглан өргөтгөх боломжтой, бие даасан програм хангамжийн архитектурыг зохион бүтээх

LangChain болон DSPy ашиглан өргөтгөх боломжтой, бие даасан програм хангамжийн архитектурыг зохион бүтээхийн тулд бид алхам алхмаар арга барилыг дагах хэрэгтэй. Энэ үйл явцын дээд түвшний тойм:

  1. Шаардлагаа тодорхойлох: Автоматжуулах шаардлагатай ажлууд, нэгтгэх шаардлагатай хиймэл оюун ухааны загваруудыг багтаасан програм хангамжийн системийн шаардлагыг тодорхойлох.
  2. ** AI загваруудыг сонгох**: Нарийвчлал, өргөтгөх чадвар, засвар үйлчилгээ зэрэг хүчин зүйлсийг харгалзан програм хангамжийн системд ашиглах AI загваруудыг сонгоно.
  3. ** AI ажлын урсгалыг зохион бүтээх**: LangChain ашиглан хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалыг зохиож, олон AI загварыг нэгтгэж, шаардлагатай бол даалгавруудыг автоматжуулах.
  4. ** AI ажлын урсгалыг хэрэгжүүлэх**: Сонгосон хиймэл оюун ухааны загварууд болон API-уудыг ашиглан LangChain ашиглан хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалыг хэрэгжүүлээрэй.
  5. DSPy-г нэгтгэх: DSPy-г програм хангамжийн системд нэгтгэж, өргөтгөх чадвар, бие даасан байдал зэрэг функцуудыг хангана.
  6. Туршилт хийх ба байршуулах: Програм хангамжийн системийг шаардлагад нийцэж, өргөтгөх боломжтой, бие даасан эсэхийг шалган туршиж, байрлуул.

Жишээ код: LangChain-тэй хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалыг хэрэгжүүлэх

LangChain ашиглан AI ажлын урсгалыг хэрхэн хэрэгжүүлэхийг харуулсан жишээ кодын блок энд байна.

langchain импортлох
langchain.chains-аас LMChain импортлох

# AI загваруудыг тодорхойлох
nlp_model = langchain.load_model("nlp_model")
cv_model = langchain.load_model("cv_model")

# AI ажлын урсгалыг тодорхойлох
ажлын урсгал = LMCchain(
    оролтын_загвар=nlp_загвар,
    гаралтын_загвар = cv_загвар,
    prompt = "Текстэд дүн шинжилгээ хийж, дүгнэлт гарга"
)

# AI ажлын урсгалыг ажиллуул
үр дүн = workflow.run("Энэ бол жишээ текст")

# Үр дүнг хэвлэ
хэвлэх (үр дүн)

Энэхүү кодын блок нь LangChain ашиглан хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалыг хэрхэн тодорхойлох, олон AI загварыг нэгтгэж, шаардлагатай бол даалгавруудыг автоматжуулахыг харуулж байна.

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

LangChain болон DSPy-д хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг энд байна:

  1. langchain.load_model(): LangChain ашиглан AI загварыг ачаална.
nlp_model = langchain.load_model("nlp_model")
  1. LLMCain(): LangChain ашиглан хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалыг тодорхойлдог.
ажлын урсгал = LMCchain(
    оролтын_загвар=nlp_загвар,
    гаралтын_загвар = cv_загвар,
    prompt = "Текстэд дүн шинжилгээ хийж, дүгнэлт гарга"
)
  1. workflow.run(): LangChain ашиглан AI ажлын урсгалыг ажиллуулдаг.
үр дүн = workflow.run("Энэ бол жишээ текст")
  1. dspy.init(): DSPy-г эхлүүлнэ.
dspy.init()
  1. dspy.create_agent(): DSPy ашиглан AI агент үүсгэнэ.
агент = dspy.create_agent("nlp_model")
  1. dspy.create_workflow(): DSPy ашиглан хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалыг тодорхойлно.
ажлын урсгал = dspy.create_workflow(
    оролтын_загвар=nlp_загвар,
    гаралтын_загвар = cv_загвар,
    prompt = "Текстэд дүн шинжилгээ хийж, дүгнэлт гарга"
)
  1. dspy.run_workflow(): DSPy ашиглан AI ажлын урсгалыг ажиллуулдаг.
үр дүн = dspy.run_workflow(ажлын урсгал, "Энэ бол жишээ текст")
  1. langchain.chain(): LangChain ашиглан AI загваруудын гинжийг тодорхойлно.
хэлхээ = langchain.chain(
    nlp_загвар,
    cv_загвар,
    prompt = "Текстэд дүн шинжилгээ хийж, дүгнэлт гарга"
)
  1. langchain.run_chain(): LangChain ашиглан AI загваруудын хэлхээг ажиллуулдаг.
үр дүн = langchain.run_chain(гинж, "Энэ бол жишээ текст")
  1. dspy.create_cluster(): DSPy ашиглан AI агентуудын кластер үүсгэнэ.
кластер = dspy.create_cluster("nlp_model")

Дүрслэл

Chart.js ашиглан хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалын дүрслэл энд байна:

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["NLP загвар", "CV загвар", "AI ажлын урсгал"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Загварын нарийвчлал",
        "өгөгдөл": [0.9, 0.8, 0.95],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "текст": "AI ажлын урсгалын нарийвчлал"
    },
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь NLP загвар, CV загвар болон AI ажлын урсгалын нарийвчлалыг харуулдаг.

Дүгнэлт

Энэ нийтлэлд бид AI агентуудыг ашиглан өргөтгөх боломжтой, бие даасан програм хангамжийн архитектурыг бий болгох хүчирхэг хоёр хэрэгсэл болох LangChain болон DSPy-ийн ертөнцийг судалсан. Бид LangChain болон DSPy ашиглан өргөтгөх боломжтой, бие даасан програм хангамжийн архитектурыг боловсруулж хэрэгжүүлсэн бөгөөд энгийн бөгөөд ойлгомжтой API ашиглан хиймэл оюун ухааны олон загваруудыг хэрхэн нэгтгэж, даалгавруудыг хэрхэн автоматжуулахыг харуулсан. Мөн бид LangChain болон DSPy-д зориулсан хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг, мөн Chart.js ашиглан хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалын дүрслэлийг өгсөн. LangChain болон DSPy-ийн тусламжтайгаар хөгжүүлэгчид том хэмжээний програм хангамжийн системийн хэрэгцээнд нийцсэн үр ашигтай, өргөтгөх боломжтой хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн системийг бий болгож чадна.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn