Ho Aha Litsamaiso tsa Lisebelisoa tsa Boipheliso tse Ipholisang ka Meaho ea AI ea Multi-Agent le LangChain
Selelekela
Sebakeng sa kajeno sa nts'etsopele ea software e potlakileng, ho aha lisebelisoa tsa ho ipholisa e se e le tlhokahalo ea bohlokoa bakeng sa ho netefatsa ho ts'epahala, ho senyeha, le botsitso ba litsamaiso tse rarahaneng tsa software. Mehaho ea setso ea monolithic ha e sa lekana ho fihlela litlhoko tsa nts'etsopele ea software ea morao-rao, moo litsamaiso li tlamehang ho khona ho ikamahanya le litlhoko tse fetohang, ho sebetsana le liphoso tse sa lebelloang, le ho hlaphoheloa liphoso kapele. Mona ke moo lihaho tsa AI tse nang le li-multi-agent le LangChain li kenang teng, li fana ka tharollo e matla ea ho haha litsamaiso tsa lisebelisoa tsa ho iphekola tse ka ithutang, ho ikamahanya le maemo, le ho arabela maemo a fetohang.
Mehaho ea AI ea Multi-Agent AI ke eng?
Mehaho ea AI ea li-multi-agent ke mofuta oa tsamaiso ea AI e ajoang e nang le baemeli ba bangata ba ikemetseng ba sebelisanang le ba bang le tikoloho ea bona ho finyella sepheo se le seng. Moemeli e mong le e mong o na le bokhoni ba hae ba ho etsa liqeto, tsebo, le lisebelisoa, 'me ba ka buisana le ba bang ho arolelana tlhahisoleseding, ho hokahanya liketso, le ho ikamahanya le maemo a fetohang.
Boemong ba litsamaiso tsa software, meralo ea AI ea li-multi-agent e ka sebelisoa ho aha mekhoa ea ho ipholisa e ka lemohang le ho arabela liphosong, mefokolong le linthong tse ling tse fapaneng ka nako ea nnete. Ka ho aba mokhoa oa ho etsa liqeto ho mahlahana a mangata, litsamaiso tsena li ka ithuta ho tsoa ho boiphihlelo, tsa ikamahanya le maemo a fetohang, le ho hlaphoheloa liphoso kapele.
LangChain ke eng?
LangChain ke laebrari e bulehileng ea Python bakeng sa ho haha litsamaiso tsa AI tse nang le mefuta e mengata. E fana ka moralo o bonolo, o tenyetsehang, le o ka senyehang bakeng sa ho aha litsamaiso tse rarahaneng tsa AI tse ka ithutang, tsa ikamahanya le maemo, le ho arabela maemong a fetohang. LangChain e etselitsoe ho sebetsa le mekhoa e mengata ea AI, ho akarelletsa le TensorFlow, PyTorch, le Keras, 'me e ka sebelisoa ho haha litsamaiso tse kopantseng le mehloli e mengata ea boitsebiso, ho kenyelletsa le lisebelisoa, APIs, le lisebelisoa tsa IoT.
Ho aha Lisebelisoa tsa Lisebelisoa tsa Boipheliso ka LangChain
Ho haha software ea ho ipholisa ka LangChain, re hloka ho rala mohaho oa AI oa li-multi-agent o ka lemohang le ho arabela liphoso, ho hlōleha, le tse ling tse sa tloaelehang ka nako ea sebele. Mona ke kakaretso ea boemo bo holimo ea meaho:
- Moetso oa Moemeli: Re hloka ho rala sehlopha sa baemeli ba ikemetseng ba khonang ho sebelisana le tikoloho ea bona ho fihlela sepheo se le seng. Moemeli e mong le e mong o lokela ho ba le bokhoni ba hae ba ho etsa liqeto, tsebo le lisebelisoa.
- Kerafo ea Tsebo: Re hloka ho etsa kerafo ea tsebo e emelang likamano lipakeng tsa baemeli, tikoloho, le merero ea sistimi. Kerafo ena e ka sebelisoa ho beha mabaka ka boemo ba tsamaiso le ho etsa liqeto.
- Ho Etsa Liqeto: Re hloka ho kenya ts'ebetsong mokhoa oa ho etsa liqeto o lumellang baemeli ho beha mabaka ka boemo ba tsamaiso le ho etsa liqeto ho latela kerafo ea tsebo.
- Tlhahiso ea Ketso: Re hloka ho kenya ts'ebetsong ts'ebetso ea ts'ebetso e lumellang baemeli ho phethahatsa liqeto tsa bona le ho sebelisana le tikoloho.
Mona ke mohlala o bonolo oa sistimi ea ho iphekola e hahiloeng ka LangChain:
import langchain
ho tsoa ho langchain.agents import Agent
ho tsoa ho langchain.llms kenya LLM
kerafo = {
'agent': ['agent1', 'agent2', 'agent3'],
'tikoloho': ['database', 'API', 'IoT device'],
'lipheo': ['bona liphoso', 'arabela ho hloleha', 'hlakola liphoso']
}
# Hlalosa mokhoa oa ho etsa liqeto
def decision_making(moemeli, tsebo_graph):
# Lebaka mabapi le boemo ba sistimi
state = knowledge_graph['agents'][agent]
# Etsa qeto ho latela naha
qeto = 'karabela ho hloleha'
qeto ea ho khutlisa
# Hlalosa ts'ebetso ea ts'ebetso
def action_execution(moemeli, qeto):
# Etsa qeto
haeba qeto == 'arabela ho hloleha':
# Arabela ho hloleha
print('Ho arabela ho hloleha ...')
khutla
# Theha moemeli oa LangChain
moemeli = Moemeli(
lebitso='moemedi wa ho iphodisa',
ho etsa liqeto=ho etsa liqeto,
ketso_ketso=ketso_ketso,
tsebo_graph=graph
)
# Theha LangChain LLM
llm = LLM(
lebitso='ho iphodisa-llm',
mohlala='davinci'
)
# Theha sistimi ea LangChain
tsamaiso = langchain.Sistimi(
moemedi=moemedi,
llm=llm
)
# Tsamaisa sistimi
system.run()
Mohlala ona o bonts'a mokhoa o bonolo oa ho iphekola oa software o ka bonang liphoso, oa arabela mefokolong, 'me oa hlaphoheloa liphoso kapele. Sistimi e na le sehlopha sa baemeli ba ikemetseng ba sebelisanang le ba bang le tikoloho ea bona ho fihlela sepheo se le seng. Baemeli ba sebelisa kerafo ea tsebo ho beha mabaka ka boemo ba tsamaiso le ho etsa liqeto ho latela kerafo.
Top 5-10 Litaelo/Lipotlana tse Sebelisitsoeng ka ho Fetisisa
Mona ke tse 5-10 tse sebelisoang ka ho fetesisa litaelo/likotoana tsa LangChain:
langchain.Agent(): E theha moemeli e mocha oa LangChain.langchain.LLM(): E theha LangChain LLM e ncha.langchain.System(): E theha tsamaiso e ncha ea LangChain.agent.decision_making(): E tsamaisa mokhoa oa ho etsa liqeto bakeng sa moemeli.agent.action_execution(): E tsamaisa tšebetso ea ketso bakeng sa moemeli.llm.predict(): E etsa khakanyo ka ho sebelisa LLM.system.run(): E tsamaisa tsamaiso ea LangChain.graph.add_node(): E eketsa node e ncha ho kerafo ea tsebo.graph.add_edge(): E eketsa ntlha e ncha ho kerafo ea tsebo.graph.remove_node(): E tlosa node ho kerafo ea tsebo.
Pono ya pono
Mona ke pono e bonolo ea kerafo ea tsebo e sebelisang Chart.js:
{
"type": "graph",
"data": {
"nodes": [
{"id": "moemeli1", "label": "Moemeli 1"},
{"id": "agent2", "label": "Moemeli 2"},
{"id": "agent3", "label": "Moemeli 3"},
{"id": "database", "label": "Bobolokelo"},
{"id": "API", "label": "API"},
{"id": "IoT device", "label": "IoT Device"}
],
"mathoko": [
{"source": "agent1", "target": "database"},
{"source": "agent2", "target": "API"},
{"source": "agent3", "target": "sesebediswa sa IoT"},
{"source": "agent1", "target": "agent2"},
{"source": "agent2", "target": "agent3"}
]
},
"likgetho": {
"sebopeho": {
"type": "chitja"
},
"node": {
"boholo": 50
},
"mathoko": {
"bophara": 2
}
}
}
Pontšo ena e bonts'a likamano lipakeng tsa baemeli, tikoloho le lipheo tsa sistimi.
Qetello
Ho haha mekhoa ea ho iphelisa ka mekhoa e mengata ea AI le LangChain e fana ka tharollo e matla bakeng sa ho netefatsa ho tšepahala, ho senyeha, le ho tiea ha mekhoa e rarahaneng ea lisebelisoa tsa software. Ka ho aba mokhoa oa ho etsa liqeto ho mahlahana a mangata, litsamaiso tsena li ka ithuta ho tsoa ho boiphihlelo, tsa ikamahanya le maemo a fetohang, le ho hlaphoheloa liphoso kapele. Ka LangChain, bahlahisi ba ka haha litsamaiso tse rarahaneng tsa AI tse kopanyang le mefuta e mengata ea mehloli ea boitsebiso, ho kenyelletsa le lisebelisoa, li-API, le lisebelisoa tsa IoT. Ka ho latela mohlala oa mohlala le ho sebelisa litaelo / li-snippets tse ka holimo tsa 5-10, bahlahisi ba ka iketsetsa mekhoa ea bona ea ho ipholisa ka LangChain.