Integració de RAG amb LLM per a fluxos de treball de desenvolupament de programari millorats

Integració de RAG amb LLM per a fluxos de treball de desenvolupament de programari millorats

Introducció

El panorama del desenvolupament de programari està evolucionant ràpidament, impulsat pels avenços en intel·ligència artificial (IA), aprenentatge automàtic (ML) i processament de llenguatge natural (NLP). Dues tecnologies clau que estan revolucionant la forma en què desenvolupem programari són la generació augmentada amb recuperació (RAG) i els grans models de llenguatge (LLM). En aquest article, explorarem la integració de RAG amb LLM per agilitzar els processos d'enginyeria de programari, millorar la generació de codi i millorar la productivitat dels desenvolupadors.

Què és la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG és una tècnica que combina els punts forts dels enfocaments basats en la recuperació i la generació de la PNL. Implica recuperar informació rellevant d'un gran corpus de text i utilitzar-la per augmentar la generació de nou text. S'ha demostrat que aquest enfocament és molt eficaç en una varietat de tasques de PNL, com ara la resposta a preguntes, el resum de text i la generació de codi.

Què són els grans models de llenguatge (LLM)?

Els LLM són un tipus de xarxa neuronal dissenyada per processar i generar llenguatge semblant a l'ésser humà. Normalment s'entrenen en conjunts de dades massius de text i es poden ajustar per a tasques específiques com ara traducció d'idiomes, resum de text i generació de codi. Els LLM han aconseguit resultats d'última generació en moltes tasques de PNL i s'utilitzen àmpliament en aplicacions com ara chatbots, assistents virtuals i sistemes de traducció d'idiomes.

Integració de RAG amb LLM per a fluxos de treball de desenvolupament de programari millorats

Eines d'orquestració: LangChain i DSPy

Per integrar RAG amb LLM, necessitem eines d'orquestració que puguin gestionar el flux de dades i controlar l'execució dels components RAG i LLM. Dues eines d'orquestració populars que es poden utilitzar per a aquest propòsit són LangChain i DSPy.

LangChain

LangChain és una biblioteca Python de codi obert que proporciona una API senzilla i intuïtiva per crear aplicacions basades en RAG. Permet als desenvolupadors integrar fàcilment RAG amb LLM i altres components NLP per crear potents fluxos de treball de desenvolupament de programari.

DSPy

DSPy és una altra biblioteca Python de codi obert que proporciona una API d'alt nivell per crear aplicacions basades en RAG. Està dissenyat per funcionar a la perfecció amb LLM i altres components de NLP, la qual cosa la converteix en una opció ideal per integrar RAG amb LLM.

Exemple de codi: integració de RAG amb LLM mitjançant LangChain

Aquí hi ha un exemple de codi senzill que demostra com integrar RAG amb LLM mitjançant LangChain:

importar langchain
de langchain.chains importa RAGChain


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        nom="el meu_índex",
        documents="document1", "document2", "document3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        nom="el meu_retriever",
        model = "el meu_model_retriever",
    ),
    generator=langchain.Generator(
        nom="el meu_generador",
        model="my_generator_model",
    ),
)

# Definiu el model LLM
llm_model = langchain.LLM(
    nom="my_llm",
    model="my_llm_model",
)

# Creeu una cadena RAG
rag_chain = RAGChain(
    name="my_rag_chain",
    model=model_drap,
    llm=llm_model,
)

# Utilitzeu la cadena RAG per generar codi
codi = rag_chain.generate(
    input_text="Escriu una funció que prengui dos nombres enters com a entrada i retorni la seva suma",
)

imprimir (codi)

Aquest exemple de codi mostra com definir un model RAG mitjançant LangChain, definir un model LLM, crear una cadena RAG i utilitzar la cadena per generar codi.

Les 5-10 ordres/fragments més utilitzats

A continuació es mostren les 5-10 ordres/fragments més utilitzats per integrar RAG amb LLM mitjançant LangChain i DSPy:

langchain.RAG(): crea una instància de model RAG.
langchain.Index(): crea una instància d'índex per emmagatzemar i recuperar documents.
langchain.Retriever(): crea una instància de recuperador per recuperar documents rellevants.
langchain.Generator(): crea una instància generadora per generar text nou.
langchain.LLM(): crea una instància de model LLM.
RAGChain(): crea una instància de cadena RAG.
rag_chain.generate(): utilitza la cadena RAG per generar codi.
llm_model.generate(): utilitza el model LLM per generar codi.
index.add_document(): afegeix un document a l'índex.
retriever.retrieve(): recupera els documents rellevants mitjançant el recuperador.

Visualització

Aquí hi ha una visualització dels components RAG i LLM mitjançant Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "dades": {
    "labels": ["RAG", "LLM"],
    "conjunts de dades": [
      {
        "label": "Components",
        "dades": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "opcions": {
    "títol": {
      "visualització": cert,
      "text": "Components RAG i LLM"
    },
    "escales": {
      "yAxes": [
        {
          "visualització": cert,
          "beginAtZero": cert
        }
      ]
    }
  }
}

Aquesta visualització mostra el nombre de components dels models RAG i LLM.

Conclusió

La integració de RAG amb LLM té el potencial de revolucionar la manera com desenvolupem programari. En combinar els punts forts dels enfocaments basats en la recuperació i basats en la generació, RAG pot ajudar els LLM a generar codi més precís i rellevant. Això pot comportar millores significatives en la productivitat dels desenvolupadors, la qualitat del codi i els fluxos de treball generals de desenvolupament de programari. Amb eines d'orquestració com LangChain i DSPy, els desenvolupadors poden integrar fàcilment RAG amb LLM i altres components NLP per crear potents fluxos de treball de desenvolupament de programari.

Integració de RAG amb LLM per a fluxos de treball de desenvolupament de programari millorats

¿Tienes preguntas?