كۈچەيتىلگەن يۇمشاق دېتال قۇرۇلمىسى ئۈچۈن LangChain ۋە DSPy بىلەن سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى تەشكىللەش

تونۇشتۇرۇش

بۈگۈنكى تېز سۈرئەتلىك رەقەملىك مەنزىرە رايونىدا ، سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) ئىقتىدارىنىڭ بىرىكىشى بىلەن يۇمشاق دېتال سىستېمىسى كۈنسېرى مۇرەككەپلەشمەكتە. نەتىجىدە ، سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى ئۈنۈملۈك تەشكىللىيەلەيدىغان كۆلەملەشتۈرگىلى ۋە چىداملىق سىستېمىلارنى لايىھىلەش يۇمشاق دېتال ئىنژېنېرلىرىنىڭ كۆڭۈل بۆلىدىغان مەسىلىسىگە ئايلاندى. بۇ ماقالە سۈنئىي ئەقىل ، يۇمشاق دېتال قۇرۇلۇشى ۋە ئوركېستىرلاش قوراللىرىنىڭ كېسىشىش ئېغىزى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، ئۈنۈملۈك يۇمشاق دېتال قۇرۇلمىسىنى لايىھىلەپ ، LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى يولغا قويۇشنى ئاساس قىلغان.

سۈنئىي ئەقىل تەشكىللەشنىڭ ئېھتىياجى

ئەنئەنىۋى يۇمشاق دېتال سىستېمىسى ھەمىشە مونوپوللۇق بىناكارلىق بىلەن لايىھەلەنگەن بولۇپ ، بۇ يەردە بارلىق زاپچاسلار زىچ بىرلەشتۈرۈلۈپ ، تۈز ھالەتتە ئىشلەيدۇ. قانداقلا بولمىسۇن ، سۈنئىي ئەقىل ۋە ML نىڭ بارلىققا كېلىشىگە ئەگىشىپ ، يۇمشاق دېتال سىستېمىسى كۈنسېرى تارقىلىپ ، تارقاقلاشتۇرۇلدى ، كۆپ خىل ۋاكالەتچىلەر ئورتاق نىشاننى ئەمەلگە ئاشۇردى. بۇ سۈنئىي ئەقىل تەشكىللەشنىڭ ئېھتىياجىنى كەلتۈرۈپ چىقاردى ، بۇ سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ئوتتۇرىسىدىكى ئۆز-ئارا تەسىرنى ئۈنۈملۈك باشقۇرىدىغان ۋە ماسلاشتۇرالايدىغان سىستېمىلارنى لايىھىلەشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.

LangChain: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشنىڭ رامكىسى

LangChain سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشنىڭ Python رامكىسى بولۇپ ، ئۆز-ئارا ۋە تاشقى سىستېمىلار بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدۇ. ئۇ بىر يۈرۈش قورال ۋە كۈتۈپخانىلار بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئۇ پروگراممېرلارنىڭ مۇھىتنى ئۆزگەرتەلەيدىغان مۇھىتقا ماسلىشالايدىغان ، ئۆگىنىدىغان ۋە ماسلىشالايدىغان ۋاكالەتچى قۇرالايدۇ. LangChain Rust پروگرامما تىلىنىڭ ئۈستىگە ياسالغان بولۇپ ، سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇش ئۈچۈن يۇقىرى دەرىجىلىك API بىلەن تەمىنلەيدۇ.

DSPy: ئوركېستىرنىڭ رامكىسى

DSPy كۆپ خىل سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى تەشكىللىيەلەيدىغان تەقسىملەنگەن سىستېما قۇرۇشنىڭ Python رامكىسى. ئۇ بىر يۈرۈش قوراللار ۋە كۈتۈپخانىلار بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئۇ پروگراممېرلارنى كۆپ خىل ۋاكالەتچىلەر ئوتتۇرىسىدىكى مۇرەككەپ ئۆز-ئارا تەسىرنى كونترول قىلالايدىغان كۆلەملەشتۈرگىلى ۋە چىداملىق سىستېمىلارنى لايىھىلەيدۇ ۋە ئورۇنلاشتۇرالايدۇ. DSPy Apache Kafka ئۇچۇر سىستېمىسىنىڭ ئۈستىگە ياسالغان بولۇپ ، تارقىتىلغان سىستېما قۇرۇش ئۈچۈن يۇقىرى دەرىجىلىك API بىلەن تەمىنلەيدۇ.

LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى يولغا قويۇش

LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، بىز بۇ باسقۇچلارنى قوللىنىشىمىز كېرەك:

4. ** سىستېمىنى ئورۇنلاشتۇرۇش **: بۇلۇت سۇپىسى ياكى Docker غا ئوخشاش كونتېينېرلاش رامكىسى ئارقىلىق سىستېمىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ.

كود مىسالى: LangChain بىلەن ئاددىي سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىنى يولغا قويۇش

بۇ يەردە LangChain ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىنى قانداق يولغا قويۇشنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان ئاددىي كود مىسالى: `` python import langchain from langchain.chains import LLMChain

agent = langchain.Agent ( input_schema = {"text": str}, output_schema = {"text": str}, chain = LLMChain ( model = "davinci: instrix", max_length = 2048, temperature = 0.7, ), )

ۋاكالەتچى لوگىكىسىنى يولغا قويۇڭ

def agent_logic (input_text): output_text = agent.run (input_text) return output_text

ۋاكالەتچىنى سىناپ بېقىڭ

input_text = "ھاياتنىڭ مەنىسى نېمە؟" output_text = agent_logic (input_text) print (output_text) `` ` بۇ كود مىسالى كىرگۈزۈش ۋە چىقىرىش لايىھىسى ۋە ۋاكالەتچىنىڭ لوگىكىسىنى ئۆز ئىچىگە ئالغان LangChain ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىنى قانداق ئېنىقلاشنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. بۇ ۋاكالەتچى چوڭ تىل مودېلى (LLM) زەنجىرى ئارقىلىق يولغا قويۇلغان بولۇپ ، ئۇ تېكىستنى ئوتتۇرىغا قويالايدىغان ۋە ھاسىل قىلالايدىغان AI ۋاكالەتچىسىنىڭ بىر تۈرى.

LangChain ۋە DSPy ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە LangChain ۋە DSPy ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:

1. ** langchain. جىددىي () **: يېڭى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇردى. python agent = langchain.Agent ( input_schema = {"text": str}, output_schema = {"text": str}, chain = LLMChain ( model = "davinci: instrix", max_length = 2048, temperature = 0.7, ), ) `
2. ** agent.run () **: بېرىلگەن كىرگۈزۈش ئارقىلىق AI ۋاكالەتچىسىنى ئىجرا قىلىدۇ. python output_text = agent.run (input_text) `
3. ** DSPy.create_cluster () **: تارقىتىلغان سىستېما ئۈچۈن يېڭى تۈگۈن ھاسىل قىلىدۇ. python cluster = DSPy.create_cluster ( num_nodes = 5, node_type = "ئىشچى", ) `
4. ** DSPy.create_agent () **: تارقىتىلغان سىستېما ئۈچۈن يېڭى AI ۋاكالەتچىسى قۇردى. python agent = DSPy.create_agent ( cluster = cluster, agent_type = "LLM", ) `
5. ** DSPy.deploy_agent () **: AI ۋاكالەتچىسىنى تەقسىملەنگەن سىستېمىغا ئورۇنلاشتۇرىدۇ. python DSPy.deploy_agent ( ۋاكالەتچى = ۋاكالەتچى ، cluster = cluster, ) `
6. ** DSPy.get_agent_status () **: AI ۋاكالەتچىسىنىڭ ئورنىنى ئالىدۇ. python status = DSPy.get_agent_status ( ۋاكالەتچى = ۋاكالەتچى ، cluster = cluster, ) `
7. ** DSPy.update_agent () **: AI ۋاكالەتچىسىنى يېڭى سانلىق مەلۇمات ياكى پارامېتىرلار بىلەن يېڭىلايدۇ. python DSPy.update_agent ( ۋاكالەتچى = ۋاكالەتچى ، cluster = cluster, new_data = {"text": "يېڭى كىرگۈزۈش تېكىستى"}, ) `
8. ** DSPy.delete_agent () **: تارقىتىلغان سىستېمىدىن AI ۋاكالەتچىسىنى ئۆچۈرىدۇ. python DSPy.delete_agent ( ۋاكالەتچى = ۋاكالەتچى ، cluster = cluster, ) `
9. ** DSPy.create_chain () **: تارقىتىلغان سىستېما ئۈچۈن سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ يېڭى زەنجىرىنى بارلىققا كەلتۈرىدۇ. python chain = DSPy.create_chain ( ۋاكالەتچىلەر = [ۋاكالەتچى 1 ، ۋاكالەتچى 2 ، ۋاكالەتچى 3] ، ) `
10. ** DSPy.deploy_chain () **: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ زەنجىرىنى تارقىتىلغان سىستېمىغا ئورۇنلاشتۇرىدۇ. python DSPy.deploy_chain ( زەنجىر = زەنجىر ، cluster = cluster, ) ` Visualization

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق LangChain ۋە DSPy قۇرۇلمىسىنىڭ تەسۋىرلىنىشى: json { "type": "pieChart", "data": { "بەلگە": ["LangChain", "DSPy"], "datasets": [ { "label": "AI ۋاكالەتچىلىرى", "data": [50, 50], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "LangChain and DSPy Architecture" }, "رىۋايەت": { "display": true } } } ` بۇ تەسۋىر سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ LangChain بىلەن DSPy ئارىسىدا تارقىلىشىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ،% 50 ۋاكالەتچى LangChain دا ،% 50 ۋاكالەتچى DSPy دا ئىجرا بولىدۇ.

خۇلاسە

LangChain ۋە DSPy سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرۇش ۋە تەشكىللەش ئۈچۈن كۈچلۈك رامكا بىلەن تەمىنلەيدۇ ، پروگرامما ئاچقۇچىلارنى كېڭەيتكىلى بولىدىغان ۋە چىداملىق سىستېمىلارنى لايىھىلەپ ، كۆپ خىل ۋاكالەتچىلەر ئوتتۇرىسىدىكى مۇرەككەپ ئۆز-ئارا تەسىرنى ئۈنۈملۈك باشقۇرالايدۇ. ئاچقۇچىلار بۇ ماقالىدە كۆرسىتىلگەن باسقۇچلارغا ئەگىشىش ئارقىلىق ، LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى يولغا قويالايدۇ ۋە DSPy ئارقىلىق تارقىتىلغان سىستېمىغا ئورۇنلاشتۇرالايدۇ. تەمىنلەنگەن كود مىسالى ۋە تەسۋىرلەش LangChain ۋە DSPy نىڭ ئىقتىدارىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ، ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر ئاچقۇچىلارنى تېز پايدىلىنىش بىلەن تەمىنلەيدۇ.