AI agenteak orkestratzea LangChain eta DSPy-rekin software arkitektura hobetu baterako | B4N1

AI agenteak orkestratzea LangChain eta DSPy-rekin software arkitektura hobetu baterako

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 3 min

** AI agenteak orkestratzea LangChain eta DSPy-rekin software arkitektura hobetu baterako**

Sarrera

Gaur egungo panorama digitalean, software-sistemak gero eta konplexuagoak dira, Adimen Artifiziala (AI) eta Machine Learning (ML) gaitasunen integrazioarekin. Ondorioz, AI eragileak modu eraginkorrean orkestra ditzaketen sistema eskalagarriak eta erresilienteak diseinatzea larriagoa da software ingeniarientzat. Artikulu honek AI, software ingeniaritza eta orkestrazio tresnen arteko elkargunea aztertzen du software-arkitektura eraginkorrak diseinatzeko, LangChain eta DSPy erabiliz AI agenteak ezartzeko arreta jarriz.

** AI orkestrazioaren beharra**

Software sistema tradizionalak arkitektura monolitiko batekin diseinatzen dira askotan, non osagai guztiak estuki elkartuta dauden eta modu linealean lan egiten duten. Hala ere, AI eta MLren etorrerarekin, software-sistemak gero eta gehiago banatu eta deszentralizatzen ari dira, eragile anitz elkarrekin lanean helburu komun bat lortzeko. Horrek AI orkestrazioaren beharra ekarri du, hau da, AI eragile anitzen arteko elkarrekintzak modu eraginkorrean kudeatu eta koordinatu ditzaketen sistemak diseinatzea dakar.

LangChain: AI Agenteak eraikitzeko esparrua

LangChain Python esparru bat da, elkarren artean eta kanpoko sistemekin elkarreragin dezaketen AI agenteak eraikitzeko. Tresna eta liburutegi multzo bat eskaintzen du, garatzaileek ingurune aldakorretara arrazoitu, ikasi eta egokitzeko agenteak sortzeko aukera ematen dietenak. LangChain Rust programazio-lengoaiaren gainean eraikita dago eta goi-mailako API bat eskaintzen du AI eragileak eraikitzeko.

DSPy: orkestraziorako esparrua

DSPy AI agente anitz orkestra ditzaketen sistema banatuak eraikitzeko Python esparru bat da. Garatzaileei eragile anitzen arteko interakzio konplexuak kudeatzeko sistema eskalagarriak eta erresistenteak diseinatzeko eta zabaltzeko aukera ematen dien tresna eta liburutegi multzo bat eskaintzen du. DSPy Apache Kafka mezularitza sistemaren gainean eraikita dago eta maila altuko API bat eskaintzen du sistema banatuak eraikitzeko.

Inplementation AI Agents LangChain eta DSPy-rekin

LangChain eta DSPy erabiliz AI agenteak ezartzeko, urrats hauek jarraitu behar ditugu:

  1. Definitu Agentearen Arkitektura: Definitu AI agentearen arkitektura, beste agente batzuekin sarrerak, irteerak eta elkarrekintzak barne.
  2. Inplement the Agent Logic: LangChain erabiliz AI agentearen logika inplementatu, arrazoiketa, ikaskuntza eta egokitzapen mekanismoak barne.
  3. Orkestratu agenteen interakzioak: Erabili DSPy AI agente anitzen arteko elkarrekintzak orkestratzeko, komunikazio-protokoloak eta datuak trukatzeko mekanismoak barne.
  4. Inplementatu Sistema: Inplementatu sistema hodeiko plataforma edo edukiontzien esparru bat erabiliz, Docker adibidez.

Kodearen adibidea: LangChain-ekin AI Agent sinple bat inplementatzea

Hona hemen LangChain erabiliz AI agente bat nola inplementatu erakusten duen kode-adibide sinple bat:

inportatu langchain
langchain.chains-tik inportatu LLMChain


agente = langchain.Agent(
    input_schema={"testua": str},
    output_schema={"testua": str},
    katea=LLMCatea(
        model="davinci:instructix",
        gehienez_luzera=2048,
        tenperatura = 0,7,
    ),
)

# Agentearen logika inplementatu
def agente_logika (sarrera_testua):
    irteera_testua = agente.exekutatu(sarrera_testua)
    itzuli irteera_testua

# Probatu agentea
input_text = "Zer da bizitzaren zentzua?"
irteera_testua = agente_logika (sarrera_testua)
inprimatu(irteera_testua)

Kode adibide honek LangChain erabiliz AI agente bat nola definitu erakusten du, sarrera eta irteera eskemak eta agentearen logika barne. Agentea Large Language Model (LLM) kate baten bidez inplementatzen da, hau da, testua arrazoitu eta sor dezakeen AI agente mota bat.

LanChain eta DSPy-rako gehien erabiltzen diren 5-10 komandoak/snippets

Hona hemen LangChain eta DSPy-rako gehien erabiltzen diren 5-10 komando/zatiketak:

  1. langchain.Agent(): AI agentearen instantzia berri bat sortzen du.
agente = langchain.Agent(
    input_schema={"testua": str},
    output_schema={"testua": str},
    katea=LLMCatea(
        model="davinci:instructix",
        gehienez_luzera=2048,
        tenperatura = 0,7,
    ),
)
  1. agent.run(): AI agentea exekutatzen du sarrera jakin batekin.
irteera_testua = agente.exekutatu(sarrera_testua)
  1. DSPy.create_cluster(): sistema banaturako nodoen multzo berri bat sortzen du.
cluster = DSPy.create_cluster(
    num_nodes=5,
    node_type="langilea",
)
  1. DSPy.create_agent(): AI agentearen instantzia berri bat sortzen du sistema banaturako.
agente = DSPy.create_agent(
    cluster=kluster,
    agent_type="LLM",
)
  1. DSPy.deploy_agent(): AI agentea sistema banatuan zabaltzen du.
DSPy.deploy_agent(
    agente=agente,
    cluster=kluster,
)
  1. DSPy.get_agent_status(): AI agentearen egoera berreskuratzen du.
egoera = DSPy.get_agent_status(
    agente=agente,
    cluster=kluster,
)
  1. DSPy.update_agent(): AI agentea datu edo parametro berriekin eguneratzen du.
DSPy.update_agent(
    agente=agente,
    cluster=kluster,
    new_data={"text": "sarrerako testu berria"},
)
  1. DSPy.delete_agent(): AI agentea sistema banatutik ezabatzen du.
DSPy.delete_agent(
    agente=agente,
    cluster=kluster,
)
  1. DSPy.create_chain(): AI agenteen kate berri bat sortzen du sistema banaturako.
katea = DSPy.create_chain(
    agenteak=[agente1, agente2, agente3],
)
  1. DSPy.deploy_chain(): AI agenteen katea zabaltzen du sistema banatuan.
DSPy.deploy_chain(
    katea=katea,
    cluster=kluster,
)

Bistaratzea

Hona hemen LangChain eta DSPy arkitekturaren bistaratzea Chart.js erabiliz:

{
  "mota": "pieza-diagrama",
  "datuak": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "datu multzoak": [
      {
        "label": "AI Agenteak",
        "datuak": [50, 50],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "aukerak": {
    "izenburua": {
      "bistaratu": egia,
      "text": "LangChain eta DSPy Arkitektura"
    },
    "legenda": {
      "pantaila": egia
    }
  }
}

Ikuspegi honek LangChain eta DSPyren arteko AI agenteen banaketa erakusten du, agenteen % 50 LangChain-en eta % 50 DSPy-n exekutatzen direlarik.

Ondorioa

LangChain-ek eta DSPy-k AI eragileak eraikitzeko eta orkestratzeko esparru indartsua eskaintzen dute, garatzaileek eragile anitzen arteko interakzio konplexuak modu eraginkorrean kudeatu ditzaketen sistema eskalagarriak eta erresistenteak diseinatzeko. Artikulu honetan adierazitako urratsak jarraituz, garatzaileek LangChain eta DSPy erabiliz AI agenteak inplementa ditzakete, eta DSPy erabiliz sistema banatu batean zabaldu. Emandako kode-adibideek eta bistaratzeek LangChain-en eta DSPy-ren gaitasunak erakusten dituzte, eta gehien erabiltzen diren 5-10 komando/snippet-ek erreferentzia azkarra eskaintzen diete garatzaileei.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn