RAG integrēšana ar LLM uzlabotām programmatūras izstrādes darbplūsmām

** RAG integrēšana ar LLM uzlabotām programmatūras izstrādes darbplūsmām**

Ievads

Programmatūras izstrādes ainava strauji attīstās, ko veicina mākslīgā intelekta (AI), mašīnmācīšanās (ML) un dabiskās valodas apstrādes (NLP) sasniegumi. Divas galvenās tehnoloģijas, kas maina mūsu programmatūras izstrādes veidu, ir izguves paplašinātā paaudze (RAG) un lielo valodu modeļi (LLM). Šajā rakstā mēs izpētīsim RAG integrāciju ar LLM, lai racionalizētu programmatūras inženierijas procesus, uzlabotu koda ģenerēšanu un uzlabotu izstrādātāju produktivitāti.

Kas ir Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG ir paņēmiens, kas apvieno uz izguvi balstītas un uz paaudzēm balstītas pieejas NLP stiprās puses. Tas ietver atbilstošas informācijas izgūšanu no liela teksta korpusa un tās izmantošanu, lai palielinātu jauna teksta ģenerēšanu. Ir pierādīts, ka šī pieeja ir ļoti efektīva dažādos NLP uzdevumos, tostarp atbildē uz jautājumiem, teksta apkopošanā un koda ģenerēšanā.

Kas ir lielo valodu modeļi (LLM)?

LLM ir neironu tīkla veids, kas paredzēts, lai apstrādātu un ģenerētu cilvēkiem līdzīgu valodu. Viņi parasti ir apmācīti par masveida teksta datu kopām, un tos var precīzi pielāgot konkrētiem uzdevumiem, piemēram, valodas tulkošanai, teksta apkopošanai un koda ģenerēšanai. LLM ir sasnieguši vismodernākos rezultātus daudzos NLP uzdevumos, un tos plaši izmanto tādās lietojumprogrammās kā tērzēšanas roboti, virtuālie palīgi un valodu tulkošanas sistēmas.

** RAG integrēšana ar LLM uzlabotām programmatūras izstrādes darbplūsmām**

Orķestrācijas rīki: LangChain un DSPy

Lai integrētu RAG ar LLM, mums ir nepieciešami orķestrēšanas rīki, kas var pārvaldīt datu plūsmu un kontrolēt RAG un LLM komponentu izpildi. Divi populāri orķestrēšanas rīki, ko var izmantot šim nolūkam, ir LangChain un DSPy.

LangChain

LangChain ir atvērtā pirmkoda Python bibliotēka, kas nodrošina vienkāršu un intuitīvu API uz RAG balstītu lietojumprogrammu veidošanai. Tas ļauj izstrādātājiem viegli integrēt RAG ar LLM un citiem NLP komponentiem, lai izveidotu jaudīgas programmatūras izstrādes darbplūsmas.

DSPy

DSPy ir vēl viena atvērtā pirmkoda Python bibliotēka, kas nodrošina augsta līmeņa API uz RAG balstītu lietojumprogrammu veidošanai. Tas ir izstrādāts, lai nevainojami strādātu ar LLM un citiem NLP komponentiem, padarot to par ideālu izvēli RAG integrēšanai ar LLM.

Koda piemērs: RAG integrēšana ar LLM, izmantojot LangChain

Šeit ir vienkāršs koda piemērs, kas parāda, kā integrēt RAG ar LLM, izmantojot LangChain:

importēt langchain
no langchain.chains importa RAGChain


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        name = "mans_indekss",
        document=["dokuments1", "dokuments2", "dokuments3"],
    ),
    retrīvers=langchain.Retriever(
        name = "mans_retrīvers",
        modelis = "mans_retrīvera_modelis",
    ),
    generator=langchain.Generator(
        name = "mans_ģenerators",
        modelis = "mans_ģeneratora_modelis",
    ),
)

# Definējiet LLM modeli
llm_model = langchain.LLM(
    name = "mans_llm",
    modelis = "my_llm_model",
)

# Izveidojiet RAG ķēdi
rag_chain = RAGChain(
    name = "my_rag_chain",
    modelis = lupatu_modelis,
    llm=llm_model,
)

# Izmantojiet RAG ķēdi, lai ģenerētu kodu
kods = rag_chain.generate(
    input_text="Uzrakstiet funkciju, kas ņem divus veselus skaitļus kā ievadi un atgriež to summu",
)

drukāt (kods)

Šis koda piemērs parāda, kā definēt RAG modeli, izmantojot LangChain, definēt LLM modeli, izveidot RAG ķēdi un izmantot ķēdi koda ģenerēšanai.

5–10 populārākās komandas/fragmenti

Šeit ir 5–10 visbiežāk izmantotās komandas/fragmenti RAG integrēšanai ar LLM, izmantojot LangChain un DSPy:

"langchain.RAG()": izveido RAG modeļa gadījumu.
langchain.Index(): izveido indeksa instanci dokumentu glabāšanai un izgūšanai.
"langchain.Retriever()": izveido retrīvera gadījumu attiecīgo dokumentu izgūšanai.
langchain.Generator(): izveido ģeneratora gadījumu jauna teksta ģenerēšanai.
"langchain.LLM()": izveido LLM modeļa gadījumu.
RAGChain(): izveido RAG ķēdes gadījumu.
"rag_chain.generate()": koda ģenerēšanai izmanto RAG ķēdi.
llm_model.generate(): koda ģenerēšanai izmanto LLM modeli.
index.add_document(): pievieno indeksam dokumentu.
retriever.retrieve(): izgūst attiecīgos dokumentus, izmantojot retrīveri.

Vizualizācija

Šeit ir RAG un LLM komponentu vizualizācija, izmantojot Chart.js:

{
  "tips": "josla",
  "dati": {
    "labels": ["RAG", "LLM"],
    "datu kopas": [
      {
        "label": "Komponentes",
        "dati": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "opcijas": {
    "title": {
      "displejs": patiess,
      "teksts": "RAG un LLM komponenti"
    },
    "svari": {
      "yAxes": [
        {
          "displejs": patiess,
          "beginAtZero": taisnība
        }
      ]
    }
  }
}

Šī vizualizācija parāda komponentu skaitu RAG un LLM modeļos.

Secinājums

RAG integrācija ar LLM var mainīt veidu, kādā mēs izstrādājam programmatūru. Apvienojot uz izguvi balstītas un uz paaudzēm balstītas pieejas stiprās puses, RAG var palīdzēt LLM ģenerēt precīzāku un atbilstošāku kodu. Tas var radīt ievērojamus uzlabojumus izstrādātāju produktivitātē, koda kvalitātē un vispārējās programmatūras izstrādes darbplūsmās. Izmantojot orķestrēšanas rīkus, piemēram, LangChain un DSPy, izstrādātāji var viegli integrēt RAG ar LLM un citiem NLP komponentiem, lai izveidotu jaudīgas programmatūras izstrādes darbplūsmas.

RAG integrēšana ar LLM uzlabotām programmatūras izstrādes darbplūsmām

¿Tienes preguntas?