DSPy və LangChain istifadə edərək təkmilləşdirilmiş proqram təminatının işlənməsinin effektivliyi üçün çox agentli AI sistemlərinin təşkili | B4N1

DSPy və LangChain istifadə edərək təkmilləşdirilmiş proqram təminatının işlənməsinin effektivliyi üçün çox agentli AI sistemlərinin təşkili

3 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 4 min

Giriş

Proqram təminatının işlənib hazırlanması prosesi çoxlu maraqlı tərəflərin, tapşırıqların və texnologiyaların cəlb edilməsi ilə getdikcə mürəkkəbləşir. Nəticədə tərtibatçılar yüksək keyfiyyətli proqram təminatını vaxtında çatdırmaq üçün bu müxtəlif komponentləri idarə etmək və koordinasiya etməkdə əhəmiyyətli çətinliklərlə üzləşirlər. Bu problemlərin həlli üçün perspektivli yanaşmalardan biri inkişaf proseslərini avtomatlaşdıra və asanlaşdıra bilən çox agentli AI sistemlərinin istifadəsidir. Bu yazıda biz DSPy və LangChain kimi çox agentli AI orkestrasiya vasitələrinin texniki tətbiqini araşdıracağıq, onların proqram təminatının inkişaf etdirilməsinin səmərəliliyini artırmaq potensialına diqqət yetirəcəyik.

Çox agentli AI sistemləri nədir?

Çox agentli AI sistemləri ümumi məqsədə çatmaq üçün bir-biri ilə qarşılıqlı əlaqədə olan çoxsaylı avtonom agentlərdən ibarətdir. Bu agentlər proqram proqramları, insanlar və ya hər ikisinin kombinasiyası ola bilər. Hər bir agentin paylaşılan mühit və ya kommunikasiya protokolu vasitəsilə əlaqələndirilən öz imkanları, bilikləri və məqsədləri var. Agentlər bir-birindən öyrənə, dəyişən şərtlərə uyğunlaşa və fərdi və kollektiv biliklərinə əsaslanaraq qərarlar qəbul edə bilərlər.

DSPy nədir?

DSPy, çox agentli AI sistemlərini qurmaq və idarə etmək üçün Python kitabxanasıdır. O, agentlər yaratmaq, onların davranışlarını müəyyən etmək və qarşılıqlı əlaqəni koordinasiya etmək üçün sadə və intuitiv API təmin edir. DSPy yüksək çevik və miqyaslı olmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur ki, bu da tərtibatçılara mürəkkəb sistemləri asanlıqla qurmağa imkan verir. DSPy-nin əsas xüsusiyyətlərindən bəziləri bunlardır:

  • Agent yaradılması: DSPy tərtibatçılara fərdi davranışlar, biliklər və məqsədləri olan agentlər yaratmağa imkan verir.
  • Agent koordinasiyası: DSPy agentlərin əlaqə saxlaması və hərəkətlərini əlaqələndirməsi üçün mexanizmlər təqdim edir.
  • Scalability: DSPy çoxlu sayda agentləri və mürəkkəb sistemləri idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.

LangChain nədir?

LangChain təbii dil emal (NLP) üsullarından istifadə edərək çox agentli AI sistemlərinin qurulması və idarə edilməsi üçün Python kitabxanasıdır. O, insana bənzər dili başa düşə və yarada bilən agentlər yaratmaq üçün bir sıra alətlər və API təmin edir. LangChain yüksək çevik və miqyaslı olmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur ki, bu da tərtibatçılara asanlıqla mürəkkəb sistemlər qurmağa imkan verir. LangChain-in əsas xüsusiyyətlərindən bəziləri bunlardır:

  • Təbii dil anlayışı: LangChain agentlərə insan dilini başa düşmək və müvafiq məlumatları çıxarmaq üçün API təmin edir.
  • Təbii dil nəsli: LangChain agentlər üçün insana bənzər dil yaratmaq və digər agentlərlə ünsiyyət qurmaq üçün API təmin edir.
  • Ölçeklenebilirlik: LangChain böyük həcmdə dil məlumatlarını və mürəkkəb sistemləri idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Texniki Tətbiq

DSPy və LangChain-in texniki tətbiqini nümayiş etdirmək üçün proqram təminatının hazırlanması üçün çox agentli AI sisteminin sadə nümunəsini nəzərdən keçirək. Bu nümunədə biz iki agent yaradacağıq: Developer Agent və Layihə Meneceri Agent.

Developer Agent

Developer Agent kodun yazılması, sınaqdan keçirilməsi və proqram təminatının sazlanmasına cavabdehdir. Onun hərəkətlərini və digər agentlərlə qarşılıqlı əlaqəsini müəyyən edən bir sıra davranışlar yaratmaq üçün DSPy-dən istifadə edir.

idxal dspy

# Developer Agent yaradın
developer_agent = dspy.Agent(
    name="Tərtibatçı",
    davranışlar=[
        dspy.Davranış(
            ad = "kod yaz",
            action=dspy.Action("write_code", {"code": "def hello_world(): print('Salam Dünya!')"}),
            şərtlər=[dspy.Şərt("project_manager_tayin edilmiş_task")]
        ),
        dspy.Davranış(
            ad = "test_kodu",
            action=dspy.Action("test_kodu", {"test_cases": ["test_salam_dünya"]}),
            şərtlər=[dspy.Şərt("kod_yazılmış")]
        )
    ]
)

Layihə Meneceri Agent

Layihə Meneceri Agent tapşırıqların təyin edilməsi, tərəqqinin izlənilməsi və inkişaf prosesinin idarə edilməsi üçün məsuliyyət daşıyır. Onun hərəkətlərini və digər agentlərlə qarşılıqlı əlaqəsini müəyyən edən davranışlar toplusu yaratmaq üçün LangChain-dən istifadə edir.

idxal langchain

# Layihə meneceri agenti yaradın
project_manager_agent = langchain.Agent(
    ad = "Layihə Meneceri",
    davranışlar=[
        langchain.Davranış(
            ad = "tapşırıq_tayin",
            action=langchain.Action("tayin_task", {"task": "Giriş funksiyasını həyata keçirin"}),
            şərtlər=[langchain.Condition("developer_available")]
        ),
        langchain.Davranış(
            ad="track_progress",
            action=langchain.Action("track_progress", {"progress": "50%"}),
            şərtlər=[langchain.Şərt("developer_made_progress")]
        )
    ]
)

Ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parça

DSPy və LangChain-də ən çox istifadə olunan əmrlər və fraqmentlər bunlardır:

DSPy

  • dspy.Agent(name="Agent", davranışlar=[...]): Verilmiş ad və davranışlarla yeni agent yaradın.
  • dspy.Behavior(name="Davranış", action=dspy.Action("Action", {...})): Verilmiş ad və hərəkətlə yeni davranış yaradın.
  • dspy.Condition(name="Şərt", predikat=dspy.Predicate("Predikat", {...})): Verilmiş ad və predikat ilə yeni şərt yaradın.
  • dspy.Action(name="Action", {...}): Verilmiş ad və parametrlərlə yeni əməliyyat yaradın.
  • dspy.Predicate(name="Predicate", {...}): Verilmiş ad və parametrlərlə yeni predikat yaradın.

LangChain

  • langchain.Agent(name="Agent", davranışlar=[...]): Verilmiş ad və davranışlarla yeni agent yaradın.
  • langchain.Behavior(name="Davranış", action=langchain.Action("Action", {...})): Verilmiş ad və hərəkətlə yeni davranış yaradın.
  • langchain.Condition(name="Şərt", predikat=langchain.Predicate("Predikat", {...})): Verilmiş ad və predikat ilə yeni şərt yaradın.
  • langchain.Action(name="Action", {...}): Verilmiş ad və parametrlərlə yeni əməliyyat yaradın.
  • langchain.Predicate(name="Predicate", {...}): Verilmiş ad və parametrlərlə yeni predikat yaradın.

Vizuallaşdırma

Çox agentli AI sistemini vizuallaşdırmaq üçün agentləri, davranışları və qarşılıqlı əlaqələri təmsil etmək üçün diaqramdan istifadə edə bilərik. Budur Chart.js istifadə edən bir diaqram nümunəsi:

{
    "növ": "piroq",
    "data": {
        "etiketlər": ["Developer Agent", "Layihə Meneceri Agenti"],
        "verilənlər dəsti": [
            {
                "label": "Davranışlar",
                "data": [3, 2],
                "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
            }
        ]
    },
    "seçimlər": {
        "başlıq": {
            "ekran": doğru,
            "text": "Multi-Agent AI Sistemi"
        },
        "əfsanə": {
            "ekran": doğrudur
        }
    }
}

Bu diaqram iki agenti, Tərtibatçı Agenti və Layihə Meneceri Agentini müvafiq davranışları ilə göstərir. Diaqram agentlər arasında qarşılıqlı əlaqənin sayı və ya davranışların mürəkkəbliyi kimi əlavə məlumatları göstərmək üçün fərdiləşdirilə bilər.

Nəticə

Bu yazıda biz proqram təminatının hazırlanmasında DSPy və LangChain kimi çox agentli AI orkestrasiya vasitələrinin texniki tətbiqini araşdırdıq. Biz bu vasitələrin çoxsaylı agentlər, davranışlar və qarşılıqlı əlaqə ilə mürəkkəb sistemlər yaratmaq üçün necə istifadə oluna biləcəyini nümayiş etdirdik. Biz həmçinin proqram təminatının inkişafı üçün çox agentli AI sisteminin sadə nümunəsini təqdim etdik və DSPy və LangChain-də ən çox istifadə olunan əmr və fraqmentləri vurğuladıq. Nəhayət, agentləri, davranışları və qarşılıqlı əlaqələri təmsil etmək üçün qrafikdən istifadə edərək çox agentli AI sistemini vizuallaşdırdıq.

Gələcək İş

DSPy və LangChain kimi çox agentli AI orkestrasiya alətlərində gələcək iş üçün bir neçə sahə var. Bəzi potensial sahələr bunlardır:

  • Ölçeklenebilirlik: Çoxlu sayda agentləri və mürəkkəb sistemləri idarə edə bilən alətlərin hazırlanması.
  • Elastiklik: Xüsusi ehtiyacları ödəmək üçün asanlıqla fərdiləşdirilə və genişləndirilə bilən alətlərin yaradılması.
  • Birlikdə işləmə qabiliyyəti: Digər sistemlər və texnologiyalarla inteqrasiya edə bilən alətlərin hazırlanması.
  • İzahatlılıq: Agentlərin qərar qəbul etmə proseslərinə və ümumi sistemə dair təsəvvürləri təmin edə bilən alətlərin yaradılması.

Bu sahələrə müraciət etməklə biz proqram təminatının hazırlanması proseslərinin səmərəliliyini və effektivliyini daha da artıra və daha mürəkkəb və mürəkkəb sistemlər yarada bilərik.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn