Bi LangChain û DSPy re ji bo Mîmariya Nermalava Pêşkeftî Rêvekirina Nûnerên AI-ê | B4N1

Bi LangChain û DSPy re ji bo Mîmariya Nermalava Pêşkeftî Rêvekirina Nûnerên AI-ê

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 4 min

Ji bo Mîmariya Nermalava Pêşkeftî Bi LangChain û DSPy re Ajanên AI-ê organîze kirin

Destpêk

Di perestgeha dîjîtal a bilez a îroyîn de, pergalên nermalavê her ku diçe tevlihevtir dibin, bi yekbûna kapasîteyên Zehmetiya Hunerî (AI) û Fêrbûna Makîneyê (ML). Wekî encamek, sêwirana pergalên berbiçav û berxwedêr ên ku dikarin bi bandor ajanên AI-ê rêve bibin, ji bo endezyarên nermalavê bûye xemek giran. Vê gotarê hevberdana AI, endezyariya nermalavê, û amûrên orkestrasyonê vedikole da ku mîmariyên nermalava bikêr sêwirîne, bi baldarî li ser pêkanîna ajanên AI-ê bi karanîna LangChain û DSPy.

Pêdiviya Orkestrasyona AI

Pergalên nermalava kevneşopî bi gelemperî bi mîmariyek yekparêz têne sêwirandin, ku hemî pêkhate bi hev ve girêdayî ne û bi şêwazek rêzik bi hev re dixebitin. Lêbelê, bi hatina AI û ML re, pergalên nermalavê her ku diçe belav dibin û nenavendî dibin, digel ku gelek ajan bi hev re dixebitin ku bigihîjin armancek hevbeş. Vê yekê rê li ber hewcedariya orkestrasyona AI-yê vedike, ku tê de sêwirana pergalên ku dikarin bi bandorkerî rêwerz û hevrêzkirina danûstendinên di navbera gelek ajanên AI-yê de bi rê ve bibin.

LangChain: Çarçoveyek ji bo Avakirina Nûnerên AI

LangChain çarçoveyek Python e ji bo avakirina ajanên AI-yê ku dikarin bi hev û din re û bi pergalên derveyî re têkilî daynin. Ew komek amûr û pirtûkxaneyan peyda dike ku rê dide pêşdebiran ku ajanên ku dikarin biguhezînin, fêr bibin û bi hawîrdorên guheztinê re biafirînin. LangChain li ser zimanê bernamenûsê Rust hatî çêkirin û ji bo avakirina ajanên AI-ê API-a astek bilind peyda dike.

DSPy: Çarçoveyek ji bo Orkestrasyonê

DSPy çarçoveyek Python e ku ji bo avakirina pergalên belavkirî yên ku dikare gelek ajanên AI-ê organîze bike. Ew komek amûr û pirtûkxane peyda dike ku rê dide pêşdebiran ku pergalên berbelav û berxwedêr ên ku dikarin danûstendinên tevlihev di navbera gelek ajans de rêve bibin û bicîh bikin. DSPy li ser pergala mesajên Apache Kafka hatî çêkirin û ji bo avakirina pergalên belavkirî API-a asta bilind peyda dike.

Bi LangChain û DSPy re Ajansên AI-ê bicîh dikin

Ji bo bicihanîna nûnerên AI-ê bi karanîna LangChain û DSPy, pêdivî ye ku em van gavan bişopînin:

  1. ** Mîmariya Agentê pênase bikin **: Mîmariya kargêrê AI-ê, di nav de ketin, derketin û danûstendinên bi ajanên din re tê de destnîşan bikin.
  2. ** Mantiqa Agentê pêk bînin **: Mantiqa karmendê AI-ê bi karanîna LangChain, di nav de mekanîzmayên raman, fêrbûn û adaptasyonê jî tê de bicîh bikin.
  3. ** Têkiliyên Agentê Orkestra bikin **: DSPy bikar bînin da ku danûstendinên di navbera gelek ajanên AI-ê de, tevî protokolên ragihandinê û mekanîzmayên danûstendina daneyê, saz bikin.
  4. ** Pergalê saz bikin **: Pergalê bi karanîna platformek ewr an çarçoveyek konteynirkirinê, wekî Docker, bicîh bikin.

Nimûneya Kodê: Bi LangChain re Bicihkirina Agentek AI-yê hêsan

Li vir mînakek kodek hêsan e ku destnîşan dike ka meriv çawa karmendek AI-ê bi karanîna LangChain bicîh tîne: `` python zincîra îthalatê ji langchain.chains import LLMChain

agent = langchain.Agent( input_schema={"text": str}, output_schema={"text": str}, zincîre=LLMCzincîra( model = "davinci:instructix", max_length=2048, germahî = 0.7, ), )

Mantiqa nûnerê bicîh bikin

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

Nûnerê ceribandin

input_text = "Wateya jiyanê çi ye?" output_text = agent_logic (input_text) çapkirin(derketina_text)

Vê nimûneya kodê destnîşan dike ka meriv çawa bi karanîna LangChain, tevî şemayên ketin û derketinê, û mantiqa ajanê, karmendek AI-ê destnîşan dike. Agent bi karanîna zincîreyek Modela Zimanek Mezin (LLM) tête bicîh kirin, ku celebek karmendek AI-ê ye ku dikare metnekê bifikire û çêbike.

** Ji bo LangChain û DSPy 5-10 Fermanên Herî Bikaranîn / Snippet

Li vir 5-10 fermanên herî zêde têne bikar anîn ji bo LangChain û DSPy hene:

1. **langchain.Agent()**: Nimûneyek nûnerê AI-ê ya nû diafirîne.
`` python
agent = langchain.Agent(
    input_schema={"text": str},
    output_schema={"text": str},
    zincîre=LLMCzincîra(
        model = "davinci:instructix",
        max_length=2048,
        germahî = 0.7,
    ),
)
  1. agent.run(): Agent AI-ê bi têketinek diyar dimeşîne. `` python output_text = agent.run(input_text)
3. **DSPy.create_cluster()**: Ji bo pergala belavbûyî komeke nû ya girêkan diafirîne.
`` python
kom = DSPy.create_cluster(
    num_nodes=5,
    node_type="karker",
)
  1. DSPy.create_agent(): Ji bo pergala belavbûyî mînakek nûnerê AI-ê ya nû diafirîne. `` python agent = DSPy.create_agent( kom = kom, agent_type="LLM", )
5. **DSPy.deploy_agent()**: Agent AI-ê li ser pergala belavkirî bi cih dike.
`` python
DSPy.deploy_agent(
    agent=agent,
    kom = kom,
)
  1. DSPy.get_agent_status(): Rewşa karmendê AI-ê distîne. `` python status = DSPy.get_agent_status( agent=agent, kom = kom, )
7. **DSPy.update_agent()**: Nûnerê AI-ê bi dane an pîvanên nû nûve dike.
`` python
DSPy.update_agent(
    agent=agent,
    kom = kom,
    new_data={"text": "nivîsa têketina nû"},
)
  1. DSPy.delete_agent(): Nûnera AI-ê ji pergala belavbûyî jêdibe. `` python DSPy.delete_agent( agent=agent, kom = kom, )
9. **DSPy.create_chain()**: Ji bo pergala belavbûyî zincîrek nuh ajanên AI diafirîne.
`` python
zincîre = DSPy.create_chain(
    agents=[agent1, agent2, agent3],
)
  1. DSPy.deploy_chain(): Zincîra ajanên AI-ê li pergala belavbûyî bi cih dike. `` python DSPy.deploy_chain( zincîr=zincîr, kom = kom, )
**Visualization **

Li vir dîmenek mîmariya LangChain û DSPy bi karanîna Chart.js heye:
```json
{
  "type": "pieChart",
  "dane": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "daneyên": [
      {
        "label": "Ajansên AI",
        "dane": [50, 50],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "vebijark": {
    "sernav": {
      "nîşandan": rast,
      "text": "Architecture LangChain û DSPy"
    },
    "efsaneya": {
      "nîşandan": rast
    }
  }
}

Vê dîtbarî belavkirina ajanên AI-ê di navbera LangChain û DSPy de destnîşan dike, digel ku 50% ajanên li ser LangChain û 50% li ser DSPy dixebitin.

** Encam **

LangChain û DSPy çarçoveyek hêzdar peyda dikin ji bo çêkirin û organîzekirina ajanên AI-yê, ku rê dide pêşdebiran ku pergalên berbelav û berxwedêr sêwirînin ku dikarin bi bandor danûstendinên tevlihev di navbera gelek ajanan de birêve bibin. Bi şopandina gavên ku di vê gotarê de hatine destnîşan kirin, pêşdebir dikarin nûnerên AI-ê bi karanîna LangChain û DSPy bicîh bikin, û wan li pergalek belavkirî bi karanîna DSPy bicîh bikin. Nimûneyên kodê û dîtbariya peydakirî kapasîteyên LangChain û DSPy destnîşan dikin, û 5-10 fermanên / perçeyên herî zêde têne bikar anîn referansek bilez ji bo pêşdebiran peyda dikin.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn