LangChain агент үүсгэх

Төвлөрсөн бус архитектурт зориулж LangChain болон DSPy-тэй хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг агентуудыг зохион байгуулах

Танилцуулга

Хиймэл оюун ухаан (AI) болон програм хангамжийн инженерчлэлийн хурдацтай дэвшил нь нарийн төвөгтэй ажлуудыг хялбаршуулахын тулд хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг агентуудыг ашиглах боломжтой төвлөрсөн бус програм хангамжийн архитектурыг хөгжүүлэхэд хүргэсэн. Энэ нийтлэлд бид хөгжүүлэгчдэд төвлөрсөн бус програм хангамжийн архитектурыг хялбархан бүтээх боломжийг олгодог LangChain болон DSPy хоёр дэвшилтэт хэрэгслийг ашиглан хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг агентуудыг зохион байгуулах тухай ойлголтыг судлах болно.

LangChain болон DSPy гэж юу вэ?

LangChain бол харилцан ярианы AI програмуудыг бүтээхэд зориулагдсан нээлттэй эх сурвалжтай, Python-д суурилсан хүрээ юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд хэрэглэгчидтэй байгалийн дуугаралттай яриа өрнүүлэх боломжтой хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг агентуудыг бий болгох боломжийг олгодог багц хэрэгсэл, номын сангуудаар хангадаг. LangChain нь өндөр өргөтгөх, өөрчлөх боломжтой байхаар бүтээгдсэн бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг нарийн төвөгтэй програмуудыг бүтээхэд тохиромжтой сонголт юм.

Нөгөө талаас DSPy нь төвлөрсөн бус програм хангамжийн архитектурыг бий болгоход зориулсан олон тооны хэрэгсэл, API-уудыг хангадаг Python номын сан юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд хэвтээ байдлаар масштаблах, их хэмжээний урсгалыг зохицуулах боломжтой тархсан системийг бий болгох боломжийг олгодог. DSPy нь өндөр гүйцэтгэлтэй, аюулгүй байхаар бүтээгдсэн бөгөөд ачаалал ихтэй програмуудыг бүтээхэд тохиромжтой сонголт юм.

Яагаад LangChain болон DSPy-г төвлөрсөн бус архитектурт ашиглах ёстой вэ?

Төвлөрсөн бус архитектурт LangChain болон DSPy ашиглах нь хэд хэдэн давуу талтай бөгөөд үүнд:

Сайжруулсан өргөтгөх чадвар: LangChain болон DSPy нь хөгжүүлэгчдэд их хэмжээний урсгалыг хялбархан зохицуулж, хэвтээ байдлаар масштаблах боломжтой төвлөрсөн бус системийг бий болгох боломжийг олгодог.
Сайжруулсан аюулгүй байдал: LangChain болон DSPy нь өндөр түвшний аюулгүй байдлыг хангаж, өгөгдлийг хамгаалж, найдвартай болгодог.
Уян хатан байдлыг нэмэгдүүлсэн: LangChain болон DSPy нь хөгжүүлэгчдэд өөрчлөгдөж буй хэрэглэгчийн хэрэгцээнд дасан зохицох чадвартай хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг агентуудыг бүтээх боломжийг олгодог.
Багассан нарийн төвөгтэй: LangChain болон DSPy нь төвлөрсөн бус програм хангамжийн архитектурыг хөгжүүлэхэд хялбаршуулсан хэрэгсэл, сангуудын багцаар хангадаг.

Төвлөрсөн бус архитектурт зориулж LangChain болон DSPy-ийг хэрэгжүүлэх

Төвлөрсөн бус архитектурт зориулж LangChain болон DSPy-г хэрэгжүүлэхийн тулд дараах алхмуудыг дагана уу.

LangChain болон DSPy суулгах: LangChain болон DSPy-г pip ашиглан суулгана уу: pip install langchain dspy
LangChain агент үүсгэх: langchain.Agent классыг ашиглан LangChain агент үүсгэнэ үү: agent = langchain.Agent()
DSPy зангилаа үүсгэх: dspy.Node классыг ашиглан DSPy зангилаа үүсгэх: node = dspy.Node()
LangChain болон DSPy-г нэгтгэх: LangChain агентыг DSPy зангилаа руу дамжуулж, LangChain болон DSPy-г нэгтгэнэ үү: node.add_agent(agent)
Төвлөрсөн бус системийг байршуулах: үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч эсвэл контейнержуулах платформ ашиглан төвлөрсөн бус системийг байрлуул.

Жишээ код: LangChain агент ба DSPy зангилаа үүсгэх

LangChain агент болон DSPy зангилаа үүсгэдэг жишээ кодын блок энд байна:

langchain импортлох
dspy импортлох


агент = langchain.Agent()

# DSPy зангилаа үүсгэх
зангилаа = dspy.Node()

# LangChain болон DSPy-г нэгтгэх
node.add_agent(агент)

# Төвлөрсөн бус системийг нэвтрүүлэх
node.deploy()

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

LangChain болон DSPy-д хамгийн их хэрэглэгддэг 5-10 тушаал/хэсэг энд байна:

langchain.Agent(): Шинэ LangChain агент үүсгэнэ.
dspy.Node(): Шинэ DSPy зангилаа үүсгэнэ.
node.add_agent(agent): LangChain агентийг DSPy зангилаатай нэгтгэдэг.
node.deploy(): Төвлөрсөн бус системийг байрлуулна.
langchain.load_model('model_name'): LangChain ашиглан урьдчилан бэлтгэсэн AI загварыг ачаална.
dspy.create_network('network_name'): DSPy ашиглан шинэ сүлжээ үүсгэнэ.
node.add_node(node_name): Төвлөрсөн бус системд шинэ зангилаа нэмнэ.
node.remove_node(node_name): Төвлөрсөн бус системээс зангилаа устгана.
langchain.train_model('model_name'): LangChain ашиглан хиймэл оюун ухааны шинэ загварыг сургадаг.
dspy.monitor_node(node_name): Төвлөрсөн бус систем дэх зангилааны гүйцэтгэлийг хянадаг.

Дүрслэл

Chart.js ашиглан төвлөрсөн бус системийн дүрслэлийг энд үзүүлэв.

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["LangChain Agent", "DSPy Node", "Төвлөрсөн бус систем"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Гүйцэтгэл",
        "өгөгдөл": [80, 90, 95],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "текст": "Төвлөрсөн бус системийн гүйцэтгэл"
    },
    "домог": {
      "дэлгэц": үнэн
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь LangChain агент, DSPy зангилаа болон ерөнхий систем зэрэг төвлөрсөн бус системийн гүйцэтгэлийг харуулдаг.

Дүгнэлт

Дүгнэж хэлэхэд, LangChain болон DSPy нь хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг агентуудыг ашиглах боломжтой төвлөрсөн бус програм хангамжийн архитектурыг бий болгох хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нийтлэлд дурдсан алхмуудыг дагаснаар хөгжүүлэгчид өөрчлөгдөж буй хэрэглэгчийн хэрэгцээнд дасан зохицож чадах өндөр масштабтай, аюулгүй, өөрчлөх боломжтой хиймэл оюун ухаантай агентуудыг бий болгож чадна. Жишээ кодын блок болон хамгийн их ашиглагддаг 10 тушаал/хэсэг нь төвлөрсөн бус архитектурт LangChain болон DSPy-ийг хэрэгжүүлэх практик гарын авлагыг өгдөг. Дүрслэх хэсэг нь төвлөрсөн бус системийн гүйцэтгэлийн талаар тодорхой ойлголтыг өгдөг.

LangChain агент үүсгэх

¿Tienes preguntas?