Phối hợp các tác nhân AI với LangChain và DSPy để nâng cao kiến ​​trúc phần mềm | B4N1

Phối hợp các tác nhân AI với LangChain và DSPy để nâng cao kiến ​​trúc phần mềm

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 6 min

Tổ chức các tác nhân AI với LangChain và DSPy để nâng cao kiến trúc phần mềm

Giới thiệu

Trong bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay, các hệ thống phần mềm ngày càng trở nên phức tạp với sự tích hợp của các khả năng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Do đó, việc thiết kế các hệ thống có khả năng mở rộng và linh hoạt để điều phối các tác nhân AI một cách hiệu quả đã trở thành mối quan tâm cấp bách của các kỹ sư phần mềm. Bài viết này khám phá sự giao thoa giữa AI, công nghệ phần mềm và các công cụ điều phối để thiết kế kiến ​​trúc phần mềm hiệu quả, tập trung vào việc triển khai các tác nhân AI sử dụng LangChain và DSPy.

Sự cần thiết của sự điều phối AI

Các hệ thống phần mềm truyền thống thường được thiết kế với kiến trúc nguyên khối, trong đó tất cả các thành phần được liên kết chặt chẽ và hoạt động cùng nhau theo kiểu tuyến tính. Tuy nhiên, với sự ra đời của AI và ML, các hệ thống phần mềm ngày càng trở nên phân tán và phi tập trung, với nhiều tác nhân làm việc cùng nhau để đạt được mục tiêu chung. Điều này dẫn đến nhu cầu điều phối AI, bao gồm việc thiết kế các hệ thống có thể quản lý và điều phối hiệu quả các tương tác giữa nhiều tác nhân AI.

LangChain: Khung xây dựng tác nhân AI

LangChain là một khung Python để xây dựng các tác nhân AI có thể tương tác với nhau và với các hệ thống bên ngoài. Nó cung cấp một bộ công cụ và thư viện cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác nhân có thể suy luận, học hỏi và thích ứng với các môi trường thay đổi. LangChain được xây dựng dựa trên ngôn ngữ lập trình Rust và cung cấp API cấp cao để xây dựng các tác nhân AI.

DSPy: Khung điều phối

DSPy là một khung Python để xây dựng các hệ thống phân tán có thể điều phối nhiều tác nhân AI. Nó cung cấp một bộ công cụ và thư viện cho phép các nhà phát triển thiết kế và triển khai các hệ thống có khả năng mở rộng và linh hoạt, có thể quản lý các tương tác phức tạp giữa nhiều tác nhân. DSPy được xây dựng dựa trên hệ thống nhắn tin Apache Kafka và cung cấp API cấp cao để xây dựng các hệ thống phân tán.

Triển khai Tác nhân AI với LangChain và DSPy

Để triển khai các tác nhân AI bằng LangChain và DSPy, chúng ta cần làm theo các bước sau:

  1. Xác định kiến trúc tác nhân: Xác định kiến trúc của tác nhân AI, bao gồm đầu vào, đầu ra và tương tác với các tác nhân khác.
  2. Triển khai logic tác nhân: Triển khai logic của tác nhân AI bằng LangChain, bao gồm các cơ chế lý luận, học tập và thích ứng.
  3. Sắp xếp các tương tác của tác nhân: Sử dụng DSPy để điều phối các tương tác giữa nhiều tác nhân AI, bao gồm các giao thức liên lạc và cơ chế trao đổi dữ liệu.
  4. Triển khai hệ thống: Triển khai hệ thống bằng nền tảng đám mây hoặc khung chứa, chẳng hạn như Docker.

Ví dụ về mã: Triển khai Tác nhân AI đơn giản với LangChain

Dưới đây là một ví dụ mã đơn giản minh họa cách triển khai tác nhân AI bằng LangChain:

nhập khẩu chuỗi lang
từ langchain.chains nhập LLMChain


đại lý = langchain.Agent(
    input_schema={"văn bản": str},
    đầu ra_schema={"văn bản": str},
    chuỗi=LLMChuỗi(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        nhiệt độ = 0,7,
    ),
)

# Triển khai logic tác tử
def Agent_logic(input_text):
    Output_text = Agent.run(input_text)
    trả về văn bản đầu ra

#Kiểm tra đại lý
input_text = "Ý nghĩa của cuộc sống là gì?"
văn bản đầu ra = tác nhân_logic(văn bản đầu vào)
in(out_text)

Ví dụ về mã này trình bày cách xác định tác nhân AI bằng LangChain, bao gồm các lược đồ đầu vào và đầu ra cũng như logic của tác nhân. Tác nhân được triển khai bằng cách sử dụng chuỗi Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đây là một loại tác nhân AI có thể suy luận và tạo văn bản.

Top 5-10 Lệnh/Đoạn mã được sử dụng nhiều nhất cho LangChain và DSPy

Dưới đây là 5-10 lệnh/đoạn mã được sử dụng nhiều nhất cho LangChain và DSPy:

  1. langchain.Agent(): Tạo một phiên bản tác nhân AI mới.
đại lý = langchain.Agent(
    input_schema={"văn bản": str},
    đầu ra_schema={"văn bản": str},
    chuỗi=LLMChuỗi(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        nhiệt độ = 0,7,
    ),
)
  1. agent.run(): Chạy tác nhân AI với đầu vào nhất định.
Output_text = Agent.run(input_text)
  1. DSPy.create_cluster(): Tạo một cụm nút mới cho hệ thống phân tán.
cụm = DSPy.create_cluster(
    num_nodes=5,
    node_type="công nhân",
)
  1. DSPy.create_agent(): Tạo phiên bản tác nhân AI mới cho hệ thống phân tán.
tác nhân = DSPy.create_agent(
    cụm=cụm,
    tác nhân_type="LLM",
)
  1. DSPy.deploy_agent(): Triển khai tác nhân AI vào hệ thống phân tán.
DSPy.deploy_agent(
    đại lý=đại lý,
    cụm=cụm,
)
  1. DSPy.get_agent_status(): Truy xuất trạng thái của tác nhân AI.
trạng thái = DSPy.get_agent_status(
    đại lý=đại lý,
    cụm=cụm,
)
  1. DSPy.update_agent(): Cập nhật tác nhân AI với dữ liệu hoặc thông số mới.
DSPy.update_agent(
    đại lý=đại lý,
    cụm=cụm,
    new_data={"text": "văn bản đầu vào mới"},
)
  1. DSPy.delete_agent(): Xóa tác nhân AI khỏi hệ thống phân tán.
DSPy.delete_agent(
    đại lý=đại lý,
    cụm=cụm,
)
  1. DSPy.create_chain(): Tạo chuỗi tác nhân AI mới cho hệ thống phân tán.
chuỗi = DSPy.create_chain(
    đại lý=[tác nhân1, đại lý2, đại lý3],
)
  1. DSPy.deploy_chain(): Triển khai chuỗi tác nhân AI vào hệ thống phân tán.
DSPy.deploy_chain(
    chuỗi=chuỗi,
    cụm=cụm,
)

Trực quan hóa

Dưới đây là hình ảnh trực quan về kiến trúc LangChain và DSPy bằng Chart.js:

{
  "loại": "pieChart",
  "dữ liệu": {
    "nhãn": ["LangChain", "DSPy"],
    "bộ dữ liệu": [
      {
        "label": "Đại lý AI",
        "dữ liệu": [50, 50],
        "màu nền": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "tùy chọn": {
    "tiêu đề": {
      "hiển thị": đúng,
      "text": "Kiến trúc LangChain và DSPy"
    },
    "huyền thoại": {
      "hiển thị": đúng
    }
  }
}

Hình ảnh trực quan này thể hiện sự phân bổ các tác nhân AI giữa LangChain và DSPy, với 50% tác nhân chạy trên LangChain và 50% chạy trên DSPy.

Kết luận

LangChain và DSPy cung cấp một khuôn khổ mạnh mẽ để xây dựng và điều phối các tác nhân AI, cho phép các nhà phát triển thiết kế các hệ thống có khả năng mở rộng và linh hoạt, có thể quản lý hiệu quả các tương tác phức tạp giữa nhiều tác nhân. Bằng cách làm theo các bước được nêu trong bài viết này, các nhà phát triển có thể triển khai các tác nhân AI bằng LangChain và DSPy, đồng thời triển khai chúng vào hệ thống phân tán bằng DSPy. Các ví dụ về mã và hình ảnh trực quan được cung cấp thể hiện khả năng của LangChain và DSPy, đồng thời 5-10 lệnh/đoạn mã được sử dụng nhiều nhất cung cấp tài liệu tham khảo nhanh cho các nhà phát triển.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn