Buat RAG | B4N1

Buat RAG

7 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 4 min

Memanfaatkan Alat Orkestrasi untuk Arsitektur Perangkat Lunak yang Didukung AI

Pendahuluan

Meningkatnya permintaan akan arsitektur perangkat lunak yang didukung AI telah mendorong pengembangan berbagai alat orkestrasi yang memungkinkan integrasi kemampuan Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) ke dalam sistem perangkat lunak. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi implementasi arsitektur perangkat lunak berbasis AI menggunakan alat orkestrasi seperti LangChain dan DSPy, dengan fokus pada pengintegrasian kemampuan RAG (Reasoning and Action Graph) dan LLM (Large Language Model) untuk meningkatkan skalabilitas, kinerja, dan keamanan.

Apa itu Alat Orkestrasi?

Alat orkestrasi adalah kerangka perangkat lunak yang memungkinkan otomatisasi alur kerja dan proses yang kompleks dengan mengintegrasikan beberapa layanan, aplikasi, dan sistem. Mereka menyediakan platform terpusat untuk mengelola dan mengoordinasikan interaksi antara berbagai komponen, memastikan pelaksanaan tugas yang efisien dan terukur.

LangChain: Alat Orkestrasi Berbasis Python

LangChain adalah pustaka Python sumber terbuka yang menyediakan kerangka kerja komprehensif untuk membangun arsitektur perangkat lunak yang didukung AI. Ini menawarkan berbagai fitur, termasuk:

  • Integrasi RAG (Grafik Penalaran dan Tindakan): LangChain menyediakan implementasi RAG bawaan, memungkinkan pembuatan grafik penalaran dan tindakan kompleks yang dapat digunakan untuk memodelkan dan mengeksekusi alur kerja berbasis AI.
  • Integrasi LLM (Model Bahasa Besar): LangChain mendukung integrasi LLM, seperti LLaMA dan BERT, untuk tugas pemrosesan dan pembuatan bahasa alami.
  • Skalabilitas dan Kinerja: LangChain dirancang untuk menangani beban kerja AI berskala besar, memberikan pelaksanaan tugas yang efisien dan terukur.

Menerapkan Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis AI dengan LangChain

Untuk mendemonstrasikan implementasi arsitektur perangkat lunak berbasis AI menggunakan LangChain, mari kita pertimbangkan contoh sederhana chatbot yang menggunakan RAG untuk mempertimbangkan pertanyaan pengguna dan menghasilkan respons.

impor langchain
dari langchain.chains impor llm


kain = langchain.RAG(
    nama="chatbot_rag",
    simpul=[
        {"name": "greeting", "text": "Halo, ada yang bisa saya bantu?"},
        {"name": "selamat tinggal", "text": "Selamat tinggal, senang mengobrol dengan Anda."},
    ],
    tepi=[
        {"dari": "salam", "ke": "selamat tinggal", "kondisi": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Buat LLM
llm = llm.LLM(
    nama="chatbot_llm",
    model="lama",
    maks_tokens=100,
)

# Buat rantai chatbot
rantai = langchain.Rantai(
    nama="chatbot_chain",
    llm=llm,
    kain=kain,
)

# Uji chatbotnya
user_input = "Halo, apa kabar?"
respon = rantai.jalankan(input_pengguna)
cetak (respon)

DSPy: Alat Orkestrasi Berbasis Karat

DSPy adalah alat orkestrasi berbasis Rust yang menyediakan kerangka kerja berkinerja tinggi dan skalabel untuk membangun arsitektur perangkat lunak yang didukung AI. Ini menawarkan berbagai fitur, termasuk:

  • Integrasi RAG (Grafik Penalaran dan Tindakan): DSPy menyediakan implementasi RAG bawaan, memungkinkan pembuatan grafik penalaran dan tindakan kompleks yang dapat digunakan untuk memodelkan dan menjalankan alur kerja berbasis AI.
  • Integrasi LLM (Model Bahasa Besar): DSPy mendukung integrasi LLM, seperti LLaMA dan BERT, untuk tugas pemrosesan dan pembuatan bahasa alami.
  • Skalabilitas dan Kinerja: DSPy dirancang untuk menangani beban kerja AI berskala besar, memberikan pelaksanaan tugas yang efisien dan terukur.

Menerapkan Arsitektur Perangkat Lunak Berbasis AI dengan DSPy

Untuk mendemonstrasikan implementasi arsitektur perangkat lunak berbasis AI menggunakan DSPy, mari kita pertimbangkan contoh sederhana chatbot yang menggunakan RAG untuk mempertimbangkan pertanyaan pengguna dan menghasilkan respons.

gunakan dspy::rantai;
gunakan dspy::llm;

// Buat RAG
biarkan kain = rantai::RAG::baru(
    "chatbot_rag",
    sangat![
        chain::Node::new("salam", "Halo, ada yang bisa saya bantu?"),
        chain::Node::new("selamat tinggal", "Selamat tinggal, senang mengobrol dengan Anda."),
    ],
    sangat![
        rantai::Tepi::baru("salam", "selamat tinggal", "pengguna_ucapan_selamat tinggal"),
    ],
);

// Buat LLM
biarkan llm = llm::LLM::baru(
    "bot obrolan_llm",
    "lama",
    100,
);

// Membuat rantai chatbot
biarkan rantai = rantai::Rantai::baru(
    "rantai_bot obrolan",
    aku,
    kain lap,
);

// Uji chatbotnya
let user_input = "Halo, apa kabar?";
biarkan respon = chain.run(user_input);
println!("{}", tanggapan);

5-10 Perintah/Cuplikan Teratas yang Paling Banyak Digunakan

Berikut beberapa perintah dan cuplikan yang paling umum digunakan untuk LangChain dan DSPy:

  • Rantai Lang:
    • langchain.RAG(): Membuat instance RAG baru.
    • langchain.LLM(): Membuat instance LLM baru.
    • langchain.Chain(): Membuat instance rantai baru.
    • rag.run(): Menjalankan RAG dan menghasilkan respons.
    • llm.run(): Menjalankan LLM dan menghasilkan respons.
  • DSPy:
    • dspy::chain::RAG::new(): Membuat instance RAG baru.
    • dspy::llm::LLM::new(): Membuat instance LLM baru.
    • dspy::chain::Chain::new(): Membuat instance rantai baru.
    • chain.run(): Menjalankan rantai dan menghasilkan respons.

Visualisasi

Berikut visualisasi sederhana kapabilitas RAG dan LLM menggunakan Chart.js:

const ctx = dokumen.getElementById('myChart').getContext('2d');
bagan const = Bagan baru(ctx, {
    ketik: 'batang',
    data: {
        label: ['RAG', 'LLM'],
        kumpulan data: [{
            label: 'Kemampuan',
            data: [10, 20],
            latar belakangWarna: [
                'rgba(255, 99, 132, 0,2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0,2)',
            ],
            batasWarna: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            lebar perbatasan: 1
        }]
    },
    pilihan: {
        timbangan: {
            kamu: {
                mulaiAtZero: benar
            }
        }
    }
});

Kesimpulan

LangChain dan DSPy adalah alat orkestrasi canggih yang memungkinkan penerapan arsitektur perangkat lunak berbasis AI menggunakan kemampuan RAG dan LLM. Dengan memanfaatkan alat-alat ini, pengembang dapat menciptakan sistem perangkat lunak yang skalabel, berperforma tinggi, dan aman yang dapat menangani beban kerja AI yang kompleks. Dengan kemudahan penggunaan dan fleksibilitasnya, LangChain dan DSPy adalah pilihan ideal untuk membangun arsitektur perangkat lunak yang didukung AI.

Rekomendasi

Berdasarkan pembahasan pada artikel ini, berikut beberapa rekomendasi bagi developer yang ingin mengimplementasikan arsitektur perangkat lunak berbasis AI menggunakan LangChain dan DSPy:

  • Mulailah dengan mempelajari dasar-dasar LangChain dan DSPy, termasuk kemampuan RAG dan LLMnya.
  • Bereksperimenlah dengan contoh sederhana, seperti contoh chatbot, untuk memahami cara kerja alat tersebut.
  • Secara bertahap beralih ke proyek yang lebih kompleks, seperti membangun sistem rekomendasi atau jalur pemrosesan bahasa alami.
  • Gunakan bagian 5-10 Perintah/Cuplikan Teratas yang Paling Banyak Digunakan sebagai panduan referensi untuk perintah dan cuplikan umum.
  • Visualisasikan kemampuan RAG dan LLM Anda menggunakan Chart.js untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antara berbagai komponen.

Dengan mengikuti rekomendasi ini, pengembang dapat membuka potensi penuh LangChain dan DSPy serta membangun arsitektur perangkat lunak bertenaga AI yang dapat menangani beban kerja kompleks serta memberikan kinerja dan skalabilitas luar biasa.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn