Orkestreerimistööriistade kasutamine AI-põhise tarkvaraarhitektuuri jaoks

Sissejuhatus

Kasvav nõudlus AI-põhise tarkvaraarhitektuuri järele on viinud erinevate orkestreerimistööriistade väljatöötamiseni, mis võimaldavad tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) võimete sujuvat integreerimist tarkvarasüsteemidesse. Selles artiklis uurime AI-põhise tarkvaraarhitektuuri rakendamist, kasutades orkestreerimistööriistu, nagu LangChain ja DSPy, keskendudes RAG-i (Reasoning and Action Graph) ja LLM-i (Large Language Model) võimaluste integreerimisele, et suurendada skaleeritavust, jõudlust ja turvalisust.

Mis on orkestreerimistööriistad?

Orkestreerimistööriistad on tarkvararaamistikud, mis võimaldavad automatiseerida keerulisi töövooge ja protsesse, integreerides mitmeid teenuseid, rakendusi ja süsteeme. Need pakuvad tsentraliseeritud platvormi erinevate komponentide interaktsioonide haldamiseks ja koordineerimiseks, tagades ülesannete tõhusa ja skaleeritava täitmise.

LangChain: Pythonil põhinev orkestreerimistööriist

LangChain on avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mis pakub kõikehõlmavat raamistikku AI-põhise tarkvaraarhitektuuri loomiseks. See pakub mitmesuguseid funktsioone, sealhulgas:

• RAG (Reasoning and Action Graph) integreerimine: LangChain pakub sisseehitatud RAG-i rakendust, mis võimaldab luua keerulisi arutlus- ja tegevusgraafikuid, mida saab kasutada AI-põhiste töövoogude modelleerimiseks ja täitmiseks.
• LLM-i (suurkeelemudeli) integreerimine: LangChain toetab LLM-ide (nt LLaMA ja BERT) integreerimist loomuliku keele töötlemise ja genereerimise ülesannete jaoks.
• Skaleeritavus ja jõudlus: LangChain on loodud suuremahuliste tehisintellekti töökoormustega toimetulemiseks, pakkudes ülesannete tõhusat ja skaleeritavat täitmist.

AI-põhise tarkvaraarhitektuuri rakendamine LangChainiga

AI-põhise tarkvaraarhitektuuri rakendamise demonstreerimiseks LangChaini abil vaatleme lihtsat näidet vestlusbotist, mis kasutab kasutajate päringute põhjendamiseks ja vastuste genereerimiseks RAG-i.

importida langchain
saidilt langchain.chains import llm


rag = langchain.RAG(
    name="chatbot_rag",
    nodes=[
        {"name": "tervitus", "text": "Tere, kuidas saan teid aidata?"},
        {"name": "hüvasti", "text": "Hüvasti, oli tore teiega vestelda."},
    ],
    servad=[
        {"from": "tervitus", "to": "hüvasti", "condition": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Looge LLM
llm = llm.LLM(
    name="chatbot_llm",
    modell = "laama",
    max_tokens=100,
)

# Looge vestlusroti kett
kett = langchain.Chain(
    name="chatbot_chain",
    llm = llm,
    kalts = kalts,
)

# Testige vestlusrobot
user_input = "Tere, kuidas läheb?"
vastus = chain.run(kasutaja_sisend)
print (vastus)

DSPy: roostepõhine orkestreerimistööriist

DSPy on roostepõhine orkestreerimistööriist, mis pakub suure jõudlusega ja skaleeritavat raamistikku AI-toega tarkvaraarhitektuuri loomiseks. See pakub mitmesuguseid funktsioone, sealhulgas:

• RAG-i (Reasoning and Action Graph) integreerimine: DSPy pakub sisseehitatud RAG-i rakendust, mis võimaldab luua keerulisi arutlus- ja tegevusgraafikuid, mida saab kasutada AI-põhiste töövoogude modelleerimiseks ja täitmiseks.
• LLM-i (suurkeelemudeli) integreerimine: DSPy toetab LLM-ide (nt LLaMA ja BERT) integreerimist loomuliku keele töötlemise ja genereerimise ülesannete jaoks.
• Skaleeritavus ja jõudlus: DSPy on loodud suuremahuliste tehisintellekti töökoormuste käsitlemiseks, pakkudes ülesannete tõhusat ja skaleeritavat täitmist.

AI-põhise tarkvaraarhitektuuri rakendamine DSPy-ga

AI-põhise tarkvaraarhitektuuri rakendamise demonstreerimiseks DSPy abil vaatleme lihtsat näidet vestlusroboti kohta, mis kasutab kasutaja päringute põhjendamiseks ja vastuste genereerimiseks RAG-i.

kasuta dspy::chain;
kasuta dspy::llm;

// Loo RAG
let rag = kett::RAG::new(
    "chatbot_rag",
    vec![
        kett::Sõlm::new("tervitus", "Tere, kuidas saan teid aidata?"),
        kett::Node::new("hüvasti", "Hüvasti, tore oli sinuga vestelda."),
    ],
    vec![
        kett::Edge::new("tervitus", "hüvasti", "kasutaja_ütleb_hüvasti"),
    ],
);

// Looge LLM
olgu llm = llm::LLM::new(
    "chatbot_llm",
    "laama",
    100,
);

// Looge vestlusroti kett
las kett = kett::Kett::uus(
    "chatbot_chain",
    llm,
    kalts,
);

// Testige vestlusbotti
let user_input = "Tere, kuidas läheb?";
las vastus = chain.run(kasutaja_sisend);
println!("{}", vastus);

5–10 enimkasutatavat käsku/lõigu

Siin on mõned LangChaini ja DSPy kõige sagedamini kasutatavad käsud ja väljavõtted:

• LangChain:
  • langchain.RAG(): loob uue RAG-i eksemplari.
  • langchain.LLM(): loob uue LLM-i eksemplari.
  • langchain.Chain(): loob uue aheleksemplari.
  • rag.run(): Käivitab RAG-i ja genereerib vastuse.
  • llm.run(): Käivitab LLM-i ja genereerib vastuse.
• DSPy:
  • dspy::chain::RAG::new(): loob uue RAG-i eksemplari.
  • dspy::llm::LLM::new(): loob uue LLM-i eksemplari.
  • dspy::chain::Chain::new(): loob uue aheleksemplari.
  • chain.run(): Käivitab ahela ja genereerib vastuse.

Visualiseerimine

Siin on lihtne visualiseerimine RAG-i ja LLM-i võimalustest Chart.js-i abil:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const diagramm = new Chart(ctx, {
    tüüp: "baar",
    andmed: {
        sildid: ['RAG', 'LLM'],
        andmestikud: [{
            silt: 'Võimed',
            andmed: [10, 20],
            taustavärv: [
                'rgba(255, 99, 132, 0,2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0,2)',
            ],
            piirivärv: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                "rgba(54, 162, 235, 1)",
            ],
            piirilaius: 1
        }]
    },
    valikud: {
        kaalud: {
            y: {
                beginAtZero: tõsi
            }
        }
    }
});

Järeldus

LangChain ja DSPy on võimsad orkestreerimistööriistad, mis võimaldavad rakendada AI-põhise tarkvaraarhitektuuri, kasutades RAG-i ja LLM-i võimalusi. Neid tööriistu kasutades saavad arendajad luua skaleeritavaid, toimivaid ja turvalisi tarkvarasüsteeme, mis saavad hakkama keerukate tehisintellekti töökoormustega. Tänu oma kasutuslihtsusele ja paindlikkusele on LangChain ja DSPy ideaalsed valikud AI-toega tarkvaraarhitektuuri loomiseks.

Soovitused

Selle artikli arutelu põhjal on siin mõned soovitused arendajatele, kes soovivad rakendada AI-põhist tarkvaraarhitektuuri LangChaini ja DSPy abil:

• Alustage LangChaini ja DSPy põhitõdede, sealhulgas nende RAG-i ja LLM-i võimaluste õppimisest.
• Katsetage lihtsate näidetega, nagu näiteks vestlusroboti näide, et mõista, kuidas tööriistad töötavad.
• Liikuge järk-järgult keerukamate projektide juurde, näiteks soovitussüsteemi või loomuliku keele töötlemise torustiku loomine.
• Kasutage jaotist 5–10 enimkasutatavat käsku/lõigu juhendina tavaliste käskude ja väljavõtete jaoks.
• Visualiseerige oma RAG-i ja LLM-i võimalusi kasutades Chart.js-i, et saada paremini aru erinevate komponentide vahelistest suhetest.

Neid soovitusi järgides saavad arendajad avada LangChaini ja DSPy täieliku potentsiaali ning luua tehisintellektil põhineva tarkvaraarhitektuuri, mis suudab hakkama saada keerukate töökoormustega ning pakub erakordset jõudlust ja mastaapsust.