Sukurkite „LangChain“ egzempliorių

** Dirbtinio intelekto valdomos programinės įrangos kūrimo su „LangChain“ ir „DSPy“ organizavimas**

Įvadas

Sparti dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) pažanga pakeitė programinės įrangos kūrimo aplinką. Dideli kalbų modeliai (LLM), tokie kaip „LangChain“ ir „DSPy“, pasirodė kaip galingi įrankiai, skirti automatizuoti įvairius programinės įrangos kūrimo aspektus. Tačiau integruoti šiuos dirbtinio intelekto įrankius su tradicine programinės įrangos inžinerijos geriausia praktika gali būti sudėtinga. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime hibridinį programinės įrangos kūrimo metodą, naudojant „LangChain“ ir „DSPy“, daugiausia dėmesio skirdami LLM integravimui su programinės įrangos inžinerijos geriausia praktika ir orkestravimo įrankių naudojimu kūrimo procesui supaprastinti.

Kas yra „LangChain“?

„LangChain“ yra atvirojo kodo biblioteka, leidžianti kūrėjams kurti AI pagrįstas programas naudojant didelių kalbų modelius (LLM). Tai suteikia paprastą ir intuityvią API sąveikai su LLM, todėl juos lengva integruoti į programinės įrangos kūrimo darbo eigą. „LangChain“ palaiko įvairius LLM, įskaitant populiarius, tokius kaip LLaMA ir BERT.

Kas yra DSPy?

DSPy yra Python biblioteka, kuri suteikia paprastą ir efektyvų būdą bendrauti su didelėmis kalbų modeliais (LLM). Tai leidžia kūrėjams naudoti LLM tokioms užduotims kaip teksto generavimas, klasifikavimas ir grupavimas. DSPy sukurtas taip, kad būtų labai keičiamas ir gali apdoroti didelius duomenų kiekius.

Hibridinis požiūris į programinės įrangos kūrimą

Mišrus požiūris į programinės įrangos kūrimą apima AI valdomų įrankių, tokių kaip „LangChain“ ir DSPy, integravimą su tradicine programinės įrangos inžinerijos geriausia praktika. Šis metodas išnaudoja abiejų pasaulių pranašumus, todėl kūrėjai gali automatizuoti pasikartojančias užduotis ir sutelkti dėmesį į aukšto lygio dizainą ir architektūrą.

Hibridinio metodo pranašumai

Hibridinis požiūris į programinės įrangos kūrimą suteikia keletą privalumų, įskaitant:

Padidėjęs našumas: automatizuodami pasikartojančias užduotis kūrėjai gali sutelkti dėmesį į aukšto lygio dizainą ir architektūrą, todėl padidėja produktyvumas.
Geresnė kokybė: dirbtinio intelekto valdomi įrankiai, tokie kaip „LangChain“ ir „DSPy“, gali padėti nustatyti klaidas ir neatitikimus, pagerinti bendrą programinės įrangos kokybę.
Patobulintas bendradarbiavimas: hibridinis metodas leidžia kūrėjams efektyviau dirbti kartu, dalytis žiniomis ir patirtimi, kad būtų sukurta geresnė programinė įranga.

** Dirbtinio intelekto valdomos programinės įrangos kūrimo organizavimas**

Dirbtinio intelekto pagrindu sukurtos programinės įrangos kūrimo organizavimas apima tokius įrankius kaip „LangChain“ ir „DSPy“, kad būtų galima automatizuoti įvairius kūrimo proceso aspektus. Tai gali apimti tokias užduotis kaip:

Kodo generavimas: LLM naudojimas kodui generuoti įprastoms užduotims, pvz., duomenų apdorojimui arba API integravimui.
Kodo peržiūra: DI valdomų įrankių naudojimas norint peržiūrėti kodą, ar nėra klaidų ir neatitikimų.
Testavimas: LLM naudojimas bandomiesiems atvejams generuoti ir testavimui automatizuoti.

Praktinis pavyzdys: „LangChain“ naudojimas kodui generuoti

Štai paprastas „LangChain“ naudojimo kodui generuoti pavyzdys:

importuoti langchain


langchain_instance = langchain.LLMAgent(
    model_name="lambada",
    max_length=100,
    temperatūra = 0,7,
)

# Apibrėžkite kodo generavimo raginimą
prompt = "Sukurkite Python funkciją, kad apskaičiuotumėte dviejų skaičių sumą."

# Sukurkite kodą naudodami „LangChain“ egzempliorių
kodas = langchain_instance.generate(prompt)

spausdinti (kodas)

Šis kodas naudoja LangChain biblioteką, kad sukurtų LLaMA modelio egzempliorių, kuris vėliau naudojamas paprastos Python funkcijos kodui generuoti.

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

Štai keletas dažniausiai naudojamų „LangChain“ ir „DSPy“ komandų ir fragmentų:

LangChain

langchain.LLMAgent(model_name="lambada", max_length=100, temperature=0.7): sukuria LLaMA modelio egzempliorių.
"langchain_instance.generate(prompt)": generuoja kodą naudojant "LangChain" egzempliorių. DSPy
dsp.DSPy(model_name="bert-base-uncased"): sukuria BERT modelio egzempliorių.
dsp_instance.predict(text): Numato prognozes naudojant DSPy egzempliorių.

Vizualizacija

Štai paprastas hibridinio požiūrio į programinės įrangos kūrimą naudojant Chart.js vizualizacija:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "etiketės": ["Kodo generavimas", "Kodo peržiūra", "Testavimas"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "label": "LangChain",
        "duomenys": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "duomenys": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "text": "Hibridinis požiūris į programinės įrangos kūrimą"
    },
    "svarstyklės": {
      „yAxes“: [
        {
          "erkės": {
            "beginAtZero": tiesa
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Šioje diagramoje parodyta santykinė kodo generavimo, kodo peržiūros ir testavimo svarba hibridiniam programinės įrangos kūrimo metodui.

Išvada

Hibridinis požiūris į programinės įrangos kūrimą naudojant LangChain ir DSPy siūlo galingą būdą automatizuoti įvairius kūrimo proceso aspektus. Integruodami dirbtinio intelekto įrankius su tradicine programinės įrangos inžinerijos geriausia praktika, kūrėjai gali padidinti produktyvumą, pagerinti kokybę ir sustiprinti bendradarbiavimą. Šiame straipsnyje pateiktas praktinis pavyzdys ir 10 dažniausiai naudojamų komandų/fragmentų parodo LangChain ir DSPy naudojimo paprastumą ir lankstumą.

Sukurkite „LangChain“ egzempliorių

¿Tienes preguntas?