DSPy və LangChain ilə süni intellektlə idarə olunan proqram təminatının çatdırılmasının təşkili: Avtomatlaşdırılmış proqram təminatının çatdırılması boru kəmərlərinə texniki bələdçi
Giriş
Proqram təminatı ilə müəyyən edilmiş avtomobil (SDV) inqilabı artan səmərəlilik, azaldılmış xərclər və təkmilləşdirilmiş performans vədi ilə avtomobil sənayesini dəyişdirir. Bununla belə, SDV sistemlərinin mürəkkəbliyi proqram təminatının çatdırılmasına, süni intellektin (AI) və avtomatlaşdırmanın gücündən istifadə edən daha mürəkkəb yanaşma tələb edir. Bu yazıda biz DSPy və LangChain istifadə edərək süni intellektə əsaslanan proqram təminatının çatdırılmasını necə təşkil edəcəyimizi, AI agentlərinin, relational abstrakt qrafiklərin (RAGs) və böyük dil modellərinin (LLM) DevOps avtomatlaşdırma vasitələri ilə inteqrasiyasına imkan verən iki qabaqcıl texnologiyanı araşdıracağıq.
SDV-lərdə proqram təminatının çatdırılmasının çətinlikləri
Proqram təminatı ilə müəyyən edilmiş avtomobillər avtonom idarəetmə, məlumat-əyləncə sistemi və nəqliyyat vasitələrinin idarə edilməsi daxil olmaqla, bir-biri ilə əlaqəli sistemlərin mürəkkəb şəbəkəsinə əsaslanır. Bu sistemlərin böyük miqyası və mürəkkəbliyi ənənəvi proqram təminatının çatdırılması üsullarını qeyri-adekvat edir. Çətinliklərə aşağıdakılar daxildir:
- Ölçeklenebilirlik: SDV sistemləri dəyişən istifadəçi tələblərinə cavab vermək üçün sürətli yerləşdirmə və miqyas tələb edir.
- Performans: Proqram təminatının çatdırılması optimal performans, etibarlılıq və təhlükəsizliyi təmin etməlidir.
- Mürəkkəblik: SDV sistemləri bir çox maraqlı tərəfləri, texnologiyaları və prosesləri əhatə edir, bu da proqram təminatının çatdırılmasını idarə etməyi və əlaqələndirməyi çətinləşdirir.
DSPy və LangChain təqdim edirik
DSPy və LangChain, SDV-lərdə proqram təminatının çatdırılması problemlərini həll edən iki yenilikçi texnologiyadır. DSPy süni intellektə əsaslanan proqram təminatının çatdırılması boru kəmərlərinin qurulması və tətbiqi üçün Python əsaslı çərçivədir, LangChain isə LLM və RAG-ların yaradılması və idarə edilməsi üçün Rust əsaslı kitabxanadır.
DSPy: süni intellektə əsaslanan proqram təminatının çatdırılması üçün Python əsaslı çərçivə
DSPy süni intellektlə idarə olunan proqram təminatının çatdırılması boru kəmərlərinin qurulması və tətbiqi üçün hərtərəfli alətlər və kitabxanalar dəsti təqdim edir. Onun əsas xüsusiyyətlərinə aşağıdakılar daxildir:
- Boru kəmərinin orkestrasiyası: DSPy, tapşırıqlar, iş axınları və asılılıqlar daxil olmaqla, kompleks proqram təminatının çatdırılması boru kəmərlərinin yaradılmasına və idarə olunmasına imkan verir.
- AI inteqrasiyası: DSPy TensorFlow və PyTorch kimi məşhur AI çərçivələri ilə qüsursuz inteqrasiya təmin edir.
- DevOps avtomatlaşdırılması: DSPy Jenkins və GitLab kimi məşhur DevOps alətləri ilə inteqrasiyanı dəstəkləyir.
LangChain: LLM və RAG-lar üçün Pas Əsaslı Kitabxana
LangChain, LLM və RAG-ları yaratmaq və idarə etmək üçün Rust əsaslı bir kitabxanadır. Onun əsas xüsusiyyətlərinə aşağıdakılar daxildir:
- LLM inteqrasiyası: LangChain BERT və RoBERTa kimi məşhur LLM-lərlə problemsiz inteqrasiyanı təmin edir.
- RAG idarəetmə: LangChain bilik qrafiklərinin strukturlaşdırılmış təqdimatını təmin edən RAG-ların yaradılmasına və idarə olunmasına imkan verir.
- AI əsaslandırma: LangChain LLM və RAG-lərdən istifadə edərək süni intellekt əsasında düşünmə və nəticə çıxarmağı dəstəkləyir.
Aİ-yə əsaslanan proqram təminatının çatdırılması üçün DSPy və LangChain-in inteqrasiyası
DSPy və LangChain-i inteqrasiya etmək üçün nümunə olaraq aşağıdakı kod blokundan istifadə edə bilərik:
idxal dspy
langchain idxalından LLM, RAG
boru kəməri = dspy.Pipeline(
name="ai-driven-software-çatdırılma",
tapşırıqlar=[
dspy.Task("qurmaq", "qurmaq-proqram təminatı"),
dspy.Task("test", "test proqram təminatı"),
dspy.Task("yerləşdirin", "proqram təminatının yerləşdirilməsi")
]
)
# LLM və RAG yaradın
llm = LLM("bert-base-incased")
rag = RAG("proqram təminatının çatdırılması")
# LLM və RAG-ı DSPy boru kəməri ilə inteqrasiya edin
pipeline.add_task(dspy.Task("ai-reasoning", "ai-reasoning", llm, rag))
# Boru kəmərini işə salın
pipeline.run()
Bu kod bloku DSPy boru kəmərinin necə yaradılmasını, LangChain-dən istifadə edərək LLM və RAG-nin inteqrasiyasını və DSPy-dən istifadə edərək boru kəmərini necə idarə etməyi nümayiş etdirir.
Ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parça
DSPy və LangChain üçün ən çox istifadə edilən 5-10 əmr/parçalar bunlardır:
- DSPy
dspy.Pipeline(): Yeni DSPy boru kəməri yaradın.dspy.Task(): Boru kəmərində yeni tapşırıq yaradın.pipeline.add_task(): Boru kəmərinə tapşırıq əlavə edin.pipeline.run(): Boru kəmərini işə salın.
- LangChain
LLM(): Yeni LLM yaradın.RAG(): Yeni RAG yaradın.llm.train(): LLM-i məşq edin.rag.build(): RAG qurun.
Vizuallaşdırma
Budur Chart.js istifadə edərək DSPy boru kəmərinin vizuallaşdırılması:
{
"növ": "bar",
"data": {
"etiketlər": ["Yaradın", "Sınaq", "Yerləşdirin", "AI əsaslandırması"],
"verilənlər dəsti": [
{
"label": "Boru Kəməri Tapşırıqları",
"data": [10, 20, 30, 40],
"backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
}
]
},
"seçimlər": {
"başlıq": {
"ekran": doğru,
"text": "DSPy Boru Kəməri Tapşırıqları"
},
"tərəzi": {
"yAxes": [
{
"gənə": {
"beginAtZero": doğrudur
}
}
]
}
}
}
Bu vizuallaşdırma qurmaq, sınaqdan keçirmək, yerləşdirmək və AI əsaslandırması daxil olmaqla boru kəməri tapşırıqlarını göstərir.
Nəticə
Bu yazıda biz DSPy və LangChain istifadə edərək süni intellektlə idarə olunan proqram təminatının çatdırılmasını necə təşkil edəcəyimizi araşdırdıq. SDV-lərdə proqram təminatının çatdırılması problemlərini müzakirə etdik və DSPy və LangChain-in əsas xüsusiyyətlərini təqdim etdik. Biz həmçinin DSPy və LangChain-in necə inteqrasiya olunacağını nümayiş etdirən kod blokunu, həmçinin DSPy boru kəmərinin vizuallaşdırılmasını təqdim etdik. Süni intellekt və avtomatlaşdırmanın gücündən istifadə etməklə biz proqram təminatı ilə müəyyən edilmiş avtomobillərdə miqyaslılığı və performansı artıra bilərik.