Dirbtiniu intelektu valdomų programinės įrangos sistemų suderinimas naudojant „LangChain“ ir „DSPy“: giliai pasinerkite į keičiamo dydžio architektūrą ir automatizavimą

Įvadas

Šiandienos sparčiai besivystančioje skaitmeninėje aplinkoje programinės įrangos sistemos tampa vis sudėtingesnės, todėl didėja veiksmingo automatizavimo ir orkestravimo poreikis. Dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) integracija pakeitė programinės įrangos sistemų kūrimo ir diegimo būdą. Tačiau didėjant šių sistemų mastui ir sudėtingumui, jų valdymas tampa nelengva užduotimi.

Čia pradeda veikti LangChain ir DSPy. „LangChain“ yra „Python“ biblioteka, leidžianti kurti AI pagrįstas programinės įrangos sistemas, o „DSPy“ yra „Rust“ pagrindu sukurta sistema, skirta kurti keičiamo dydžio ir autonomines programinės įrangos architektūras. Šiame straipsnyje mes gilinsimės į „LangChain“ ir „DSPy“ pasaulį, tirdami, kaip sukurti ir įdiegti keičiamo dydžio ir autonominę programinės įrangos architektūrą naudojant AI agentus, „LangChain“ ir „DSPy“, kad būtų galima efektyviai automatizuoti ir organizuoti didelio masto programinės įrangos sistemas.

Kas yra „LangChain“?

„LangChain“ yra „Python“ biblioteka, teikianti įrankių ir API rinkinį, skirtą dirbtiniu intelektu valdomoms programinės įrangos sistemoms kurti. Tai leidžia kūrėjams kurti sudėtingas AI darbo eigas, integruoti kelis AI modelius ir automatizuoti užduotis naudojant paprastą ir intuityvią API. „LangChain“ palaiko platų dirbtinio intelekto modelių spektrą, įskaitant natūralios kalbos apdorojimą (NLP), kompiuterinį regėjimą ir mokymąsi sustiprinant.

Kai kurios pagrindinės „LangChain“ funkcijos:

AI darbo eigos valdymas: „LangChain“ suteikia paprastą ir intuityvią API sudėtingoms AI darbo eigoms kurti, leidžiančią kūrėjams integruoti kelis AI modelius ir automatizuoti užduotis.
Modelių integravimas: „LangChain“ palaiko platų dirbtinio intelekto modelių asortimentą, įskaitant NLP, kompiuterinę viziją ir mokymąsi, skirtą sustiprinti.
Automatizavimas: „LangChain“ leidžia kūrėjams automatizuoti užduotis naudojant AI modelius, taip sumažinant rankinio įsikišimo poreikį.

Kas yra DSPy?

DSPy yra rūdžių pagrindu sukurta sistema, skirta kurti keičiamo dydžio ir autonomines programinės įrangos architektūras. Jame pateikiamas įrankių ir API rinkinys sudėtingoms programinės įrangos sistemoms, įskaitant dirbtinio intelekto valdomas sistemas, kurti. DSPy sukurtas tvarkyti didelio masto programinės įrangos sistemas, teikiančias tokias funkcijas kaip:

Mastelio keitimas: DSPy sukurtas valdyti didelės apimties programinės įrangos sistemas, teikiančias tokias funkcijas kaip horizontalus mastelio keitimas ir apkrovos balansavimas.
Autonomija: DSPy leidžia kūrėjams kurti savarankiškas programinės įrangos sistemas, sumažinant rankinio įsikišimo poreikį.
AI integravimas: DSPy teikia API rinkinį, skirtą AI modeliams integruoti, leidžiančius kūrėjams kurti dirbtiniu intelektu pagrįstas programinės įrangos sistemas.

Keičiamos ir autonominės programinės įrangos architektūros su LangChain ir DSPy projektavimas

Norėdami sukurti keičiamo dydžio ir autonominę programinės įrangos architektūrą naudodami „LangChain“ ir DSPy, turime laikytis nuoseklaus požiūrio. Štai aukšto lygio proceso apžvalga:

Apibrėžkite reikalavimus: nustatykite programinės įrangos sistemos reikalavimus, įskaitant užduotis, kurias reikia automatizuoti, ir AI modelius, kuriuos reikia integruoti.
Pasirinkite AI modelius: pasirinkite AI modelius, kurie bus naudojami programinės įrangos sistemoje, atsižvelgdami į tokius veiksnius kaip tikslumas, mastelio keitimas ir priežiūra.
Sukurkite dirbtinio intelekto darbo eigą: kurkite AI darbo eigą naudodami „LangChain“, integruodami kelis AI modelius ir prireikus automatizuodami užduotis.
Įdiekite dirbtinio intelekto darbo eigą: įgyvendinkite AI darbo eigą naudodami „LangChain“, naudodami pasirinktus AI modelius ir API.
Integruokite DSPy: integruokite DSPy į programinės įrangos sistemą, suteikdami tokias funkcijas kaip mastelio keitimas ir autonomija.
Išbandyti ir įdiegti: išbandykite ir įdiekite programinės įrangos sistemą, įsitikindami, kad ji atitinka reikalavimus ir yra keičiamo dydžio bei savarankiška.

Kodo pavyzdys: AI darbo eigos įgyvendinimas naudojant „LangChain“.

Pateikiame kodo bloko pavyzdį, kuris parodo, kaip įdiegti AI darbo eigą naudojant „LangChain“:

importuoti langchain
iš langchain.chains importuoti LLMChain

# Apibrėžkite AI modelius
nlp_model = langchain.load_model("nlp_model")
cv_model = langchain.load_model("cv_model")

# Apibrėžkite AI darbo eigą
darbo eiga = LLMchain(
    input_model=nlp_model,
    output_model=cv_model,
    prompt="Analizuokite tekstą ir sukurkite santrauką"
)

# Vykdykite AI darbo eigą
rezultatas = workflow.run("Tai teksto pavyzdys")

# Spausdinkite rezultatą
spausdinti (rezultatas)

Šis kodo blokas parodo, kaip apibrėžti AI darbo eigą naudojant „LangChain“, integruojant kelis AI modelius ir prireikus automatizuojant užduotis.

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

Čia yra 5–10 dažniausiai naudojamų „LangChain“ ir „DSPy“ komandų / fragmentų:

langchain.load_model(): įkeliamas AI modelis naudojant LangChain.

nlp_model = langchain.load_model("nlp_model")

LLMChain(): apibrėžia AI darbo eigą naudojant „LangChain“.

darbo eiga = LLMchain(
    input_model=nlp_model,
    output_model=cv_model,
    prompt="Analizuokite tekstą ir sukurkite santrauką"
)

workflow.run(): paleidžia AI darbo eigą naudojant „LangChain“.

rezultatas = workflow.run("Tai teksto pavyzdys")

dspy.init(): inicijuoja DSPy.

dspy.init()

dspy.create_agent(): sukuria AI agentą naudojant DSPy.

agentas = dspy.create_agent("nlp_model")

dspy.create_workflow(): apibrėžia AI darbo eigą naudojant DSPy.

darbo eiga = dspy.create_workflow(
    input_model=nlp_model,
    output_model=cv_model,
    prompt="Analizuokite tekstą ir sukurkite santrauką"
)

dspy.run_workflow(): paleidžia AI darbo eigą naudodamas DSPy.

rezultatas = dspy.run_workflow(darbo eiga, "Tai teksto pavyzdys")

langchain.chain(): apibrėžia AI modelių grandinę naudojant LangChain.

grandinė = langchain.chain(
    nlp_model,
    cv_modelis,
    prompt="Analizuokite tekstą ir sukurkite santrauką"
)

langchain.run_chain(): paleidžia AI modelių grandinę naudodama LangChain.

rezultatas = langchain.run_chain(chain, "Tai teksto pavyzdys")

dspy.create_cluster(): sukuria AI agentų grupę naudojant DSPy.

klasteris = dspy.create_cluster("nlp_model")

Vizualizacija

Štai AI darbo eigos vizualizacija naudojant Chart.js:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "etiketės": ["NLP modelis", "CV modelis", "AI darbo eiga"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "etiketė": "Modelio tikslumas",
        "duomenys": [0,9, 0,8, 0,95],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "text": "AI darbo eigos tikslumas"
    },
    "svarstyklės": {
      „yAxes“: [
        {
          "erkės": {
            "beginAtZero": tiesa
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ši vizualizacija parodo NLP modelio, CV modelio ir AI darbo eigos tikslumą.

Išvada

Šiame straipsnyje mes tyrinėjome „LangChain“ ir „DSPy“ – dviejų galingų įrankių, skirtų keičiamo dydžio ir autonominėms programinės įrangos architektūroms kurti naudojant AI agentus, pasaulį. Sukūrėme ir įdiegėme keičiamo dydžio ir autonominę programinės įrangos architektūrą naudodami „LangChain“ ir DSPy, parodydami, kaip integruoti kelis AI modelius ir automatizuoti užduotis naudojant paprastą ir intuityvią API. Taip pat pateikėme 5–10 dažniausiai naudojamų „LangChain“ ir DSPy komandų / fragmentų rinkinį, taip pat AI darbo eigos vizualizaciją naudojant Chart.js. Naudodami „LangChain“ ir „DSPy“, kūrėjai gali sukurti efektyvias ir keičiamo dydžio AI pagrįstas programinės įrangos sistemas, atitinkančias didelio masto programinės įrangos sistemų poreikius.