ئىلغار سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق يۇمشاق دېتال ئېچىش ئۈچۈن DSPy ۋە LangChain نى بىرلەشتۈرۈش

تونۇشتۇرۇش

سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) تېخنىكىسىنىڭ قوللىنىلىشى بىلەن يۇمشاق دېتال ئېچىش ساھەسى تېز تەرەققىي قىلماقتا. DSPy ۋە LangChain دىن ئىبارەت ئىككى داڭلىق Python كۈتۈپخانىسى سۈنئىي ئەقىل قوزغىتىلغان يۇمشاق دېتال ئېچىش بوشلۇقىدا كىشىلەرنىڭ دىققىتىنى تارتماقتا. بۇ ماقالىدە بىز DSPy بىلەن LangChain نىڭ بىر گەۋدىلىشىشىنى تەتقىق قىلىپ ، ئۇلارنىڭ سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ۋە چوڭ تىل مودېللىرى (LLMs) نى تەشكىللەپ ، يۇمشاق دېتال قۇرۇلۇش ئەمەلىيىتىنى كۈچەيتىپ ، خىزمەت ئېقىمىنى ئاددىيلاشتۇرىمىز.

DSPy دېگەن نېمە؟

DSPy Python كۈتۈپخانىسى بولۇپ ، سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرۇش ۋە باشقۇرۇش ئۈچۈن بىر يۈرۈش قوراللار بىلەن تەمىنلەيدۇ. ئۇ ئاچقۇچىلارنىڭ سانلىق مەلۇماتلارنى ئانالىز قىلىش ، تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش ۋە تەدبىر بەلگىلەش قاتارلىق ھەر خىل ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدىغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى بارلىققا كەلتۈرۈشى ، تەربىيلىشى ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشىغا يول قويىدۇ. DSPy داڭلىق PyTorch كۈتۈپخانىسىنىڭ ئۈستىگە ياسالغان بولۇپ ، سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇش ئۈچۈن ئاددىي ۋە بىۋاسىتە بىۋاسىتە API بىلەن تەمىنلەيدۇ.

LangChain دېگەن نېمە؟

LangChain بولسا Python كۈتۈپخانىسى بولۇپ ، LLM نى قۇرۇش ۋە باشقۇرۇش ئۈچۈن بىر يۈرۈش قوراللار بىلەن تەمىنلەيدۇ. ئۇ پروگراممېرلارنىڭ تېكىست ھاسىل قىلىش ، سوئاللارغا جاۋاب بېرىش ۋە تىل تەرجىمىسى قاتارلىق ھەر خىل ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدىغان LLM لارنى ئىجاد قىلىشى ، تەربىيلىشى ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشىغا يول قويىدۇ. LangChain داڭلىق Hugging Face Transformers كۇتۇپخانىسىنىڭ ئۈستىگە ياسالغان بولۇپ ، LLM نى ياساش ئۈچۈن ئاددىي ۋە چۈشىنىشلىك API بىلەن تەمىنلەيدۇ.

DSPy ۋە LangChain نى بىرلەشتۈرۈش

DSPy ۋە LangChain نىڭ بىرلىشىشى ئاچقۇچىلارغا ھەر خىل ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدىغان ئىلغار سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق يۇمشاق دېتال قوللىنىشچان پروگراممىلىرىنى قۇرالايدۇ. AI ۋاكالەتچىلىرى ۋە LLM نىڭ كۈچىنى بىرلەشتۈرۈش ئارقىلىق ، ئاچقۇچىلار سانلىق مەلۇماتلارنى ئانالىز قىلالايدىغان ، تېكىست ھاسىل قىلالايدىغان ۋە قارار چىقارغىلى بولىدىغان ئەپلەرنى قۇرالايدۇ.

بۇ يەردە DSPy بىلەن LangChain نىڭ بىر گەۋدىلىشىشىنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان ئاددىي كود توپى: `` python import dspy import langchain

agent = dspy.Agent ()

LangChain ئارقىلىق LLM قۇرۇڭ

llm = langchain.LLM ()

AI ۋاكالەتچىسىنى ئىشلىتىپ سانلىق مەلۇماتلارنى تەھلىل قىلىڭ

data = {"name": "John", "age": 30} analysis = agent.analyze (سانلىق مەلۇمات)

LLM ئارقىلىق تەھلىلگە ئاساسەن تېكىست ھاسىل قىلىڭ

text = llm.generate_text (تەھلىل)

ھاسىل قىلىنغان تېكىستنى بېسىڭ

print (text) `` ` بۇ كود بۆلەكلىرى DSPy ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشنى ، LangChain نى ئىشلىتىپ LLM نى ئىشلىتىپ ، ئۇلارنى بىرلىكتە ئىشلىتىپ سانلىق مەلۇماتلارنى ئانالىز قىلىش ۋە تېكىست ھاسىل قىلىشنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.

سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ۋە LLM لارنى تەشكىللەش

سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ۋە LLM لارنىڭ تەشكىللىنىشى DSPy بىلەن LangChain نى بىرلەشتۈرۈشنىڭ ھالقىلىق تەرىپى. سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ۋە LLM لارنىڭ كۈچىنى بىرلەشتۈرۈش ئارقىلىق ، پروگراممېرلار ھەر خىل ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدىغان پروگراممىلارنى قۇرالايدۇ ، مەسىلەن:

• سانلىق مەلۇمات ئانالىزى: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى سانلىق مەلۇماتلارنى تەھلىل قىلالايدۇ ، LLM بولسا تەھلىلگە ئاساسەن تېكىست ھاسىل قىلالايدۇ.
• تېكىست ھاسىل قىلىش: LLM لار تېكىست ھاسىل قىلالايدۇ ، سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى بولسا تېكىستنى تەھلىل قىلىپ قارار چىقارالايدۇ.
• قارار چىقىرىش: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى سانلىق مەلۇمات ئانالىزىغا ئاساسەن قارار چىقارالايدۇ ، LLM بولسا تەۋسىيە بىلەن تەمىنلەيدۇ.

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ۋە LLM لارنىڭ تەشكىللىنىشىنىڭ تەسۋىرى بار: json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["سانلىق مەلۇمات ئانالىزى" ، "تېكىست ھاسىل قىلىش" ، "قارار چىقىرىش"], "datasets": [ { "label": "AI ۋاكالەتچىلىرى", "data": [10, 5, 8], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 }, { "label": "LLMs", "data": [8, 10, 5], "backgroundColor": "rgba (54, 162, 235, 0.2)", "borderColor": "rgba (54, 162, 235, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } } ` بۇ تەسۋىر سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ۋە LLM لارنىڭ قانداق قىلىپ ئوخشىمىغان ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىغىلى بولىدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

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

1. dspy.Agent () `: DSPy ئارقىلىق AI ۋاكالەتچىسى قۇرىدۇ.
2. langchain.LLM () `: LangChain ئارقىلىق LLM قۇرىدۇ.
3. agent.analyze (data): AI ۋاكالەتچىسى ئارقىلىق سانلىق مەلۇماتلارنى ئانالىز قىلىدۇ.
4. llm.generate_text (تەھلىل): LLM ئارقىلىق تەھلىلگە ئاساسەن تېكىست ھاسىل قىلىدۇ.
5. agent.make_decision (data): AI ۋاكالەتچىسى ئارقىلىق سانلىق مەلۇمات ئانالىزىغا ئاساسەن قارار چىقىرىدۇ.
6. llm.get_recommendations (تەھلىل) `: LLM ئارقىلىق تەھلىلگە ئاساسەن تەۋسىيەگە ئېرىشىدۇ.
7. dspy.train_agent (سانلىق مەلۇمات) `: تەمىنلەنگەن سانلىق مەلۇماتلارنى ئىشلىتىپ AI ۋاكالەتچىسىنى تەربىيىلەيدۇ.
8. langchain.train_llm (data): تەمىنلەنگەن سانلىق مەلۇمات ئارقىلىق LLM نى تەربىيىلەيدۇ.
9. dspy.deploy_agent (): AI ۋاكالەتچى ئورۇنلاشتۇرىدۇ.
10. langchain.deploy_llm () `: LLM نى ئورۇنلاشتۇرىدۇ.

خۇلاسە

DSPy بىلەن LangChain نىڭ بىرلىشىشى ئىلغار سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق يۇمشاق دېتال قوللىنىشچان پروگراممىلىرىنى قۇرۇش ئۈچۈن كۈچلۈك قورال بىلەن تەمىنلەيدۇ. AI ۋاكالەتچىلىرى ۋە LLM نىڭ كۈچىنى بىرلەشتۈرۈش ئارقىلىق ، ئاچقۇچىلار سانلىق مەلۇماتلارنى ئانالىز قىلالايدىغان ، تېكىست ھاسىل قىلالايدىغان ۋە قارار چىقارغىلى بولىدىغان ئەپلەرنى قۇرالايدۇ. سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ۋە LLM لارنىڭ تەشكىللىنىشى DSPy ۋە LangChain نى بىرلەشتۈرۈشنىڭ ھالقىلىق تەرىپى ، بۇ قوراللارنى قانداق ئىشلىتىشنى چۈشىنىش ئارقىلىق ، پروگراممېرلار ھەر خىل ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدىغان قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرالايدۇ.

كەلگۈسى خىزمەت

DSPy ۋە LangChain نى بىرلەشتۈرۈشتىكى كەلگۈسى خىزمەتلەر:

• مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدىغان تېخىمۇ ئىلغار سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ۋە LLM لارنى تەرەققىي قىلدۇرۇش.
• سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ۋە LLM لارنىڭ تەشكىللىنىشىنى ياخشىلاپ ، پروگراممېرلارنىڭ بۇ قوراللارنى بىللە ئىشلىتىشىگە قولايلىق بولسۇن.
• DSPy ۋە LangChain نى ئىشلىتىپ تېخىمۇ كۆپ قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇش.

پايدىلانمىلار

• DSPy ھۆججىتى: https://dspy.readthedocs.io/
• LangChain ھۆججىتى: https://langchain.readthedocs.io/
• Chart.js ھۆججىتى: https://www.chartjs.org/docs/latest/

ئەسكەرتىش: بۇ ماقالىدە ئىشلىتىلگەن كود بۆلەكلىرى ۋە كۆرۈنۈشلەر پەقەت كۆرسىتىش مەقسىتىدە بولۇپ ، ئەمەلىي قوللىنىشچان پروگراممىلاردا ئىشلىتىلگەن ئەمەلىي كود ياكى كۆرۈنۈش بولماسلىقى مۇمكىن.