Təkmilləşdirilmiş Proqram İnkişafı İş Akışları üçün RAG-ın LLM ilə inteqrasiyası

** Təkmilləşdirilmiş Proqram İnkişafı İş Akışları üçün RAG-nin LLM ilə inteqrasiyası**

Giriş

Proqram təminatının inkişafı mənzərəsi süni intellekt (AI), maşın öyrənməsi (ML) və təbii dil emalında (NLP) irəliləyişlər hesabına sürətlə inkişaf edir. Proqram təminatını inkişaf etdirmə tərzimizi dəyişdirən iki əsas texnologiya Axtarış-Augmented Nəsil (RAG) və Böyük Dil Modelləridir (LLM). Bu yazıda biz proqram mühəndisliyi proseslərini sadələşdirmək, kodun yaradılmasını təkmilləşdirmək və tərtibatçının məhsuldarlığını artırmaq üçün RAG-nin LLM-lərlə inteqrasiyasını araşdıracağıq.

Gətirmə-Augmented Generation (RAG) nədir?

RAG NLP-yə axtarışa əsaslanan və nəsil əsaslı yanaşmaların güclü tərəflərini birləşdirən bir texnikadır. Bu, böyük bir mətn korpusundan müvafiq məlumatın alınmasını və ondan yeni mətnin yaradılmasını artırmaq üçün istifadə etməyi əhatə edir. Bu yanaşmanın müxtəlif NLP tapşırıqlarında, o cümlədən suallara cavab vermək, mətnin ümumiləşdirilməsi və kod yaratmaqda yüksək effektiv olduğu göstərilmişdir.

Böyük Dil Modelləri (LLM) nədir?

LLM-lər insana bənzər dili emal etmək və yaratmaq üçün nəzərdə tutulmuş bir növ neyron şəbəkəsidir. Onlar adətən mətnin kütləvi verilənlər bazası üzərində öyrədilir və dil tərcüməsi, mətnin ümumiləşdirilməsi və kodun yaradılması kimi xüsusi tapşırıqlar üçün dəqiq tənzimlənə bilər. LLM-lər bir çox NLP tapşırıqlarında ən müasir nəticələr əldə edib və chatbotlar, virtual köməkçilər və dil tərcümə sistemləri kimi tətbiqlərdə geniş istifadə olunur.

** Təkmilləşdirilmiş Proqram İnkişafı İş Akışları üçün RAG-nin LLM ilə inteqrasiyası**

Orkestrasiya Alətləri: LangChain və DSPy

RAG-ni LLM-lərə inteqrasiya etmək üçün bizə məlumat axınını idarə edə və RAG və LLM komponentlərinin icrasına nəzarət edə bilən orkestrləşdirmə alətlərinə ehtiyacımız var. Bu məqsəd üçün istifadə edilə bilən iki məşhur orkestrasiya vasitəsi LangChain və DSPy-dir.

LangChain

LangChain, RAG əsaslı proqramların yaradılması üçün sadə və intuitiv API təmin edən açıq mənbəli Python kitabxanasıdır. O, tərtibatçılara güclü proqram təminatı iş axını yaratmaq üçün RAG-ni LLM və digər NLP komponentləri ilə asanlıqla inteqrasiya etməyə imkan verir.

DSPy

DSPy, RAG əsaslı proqramların yaradılması üçün yüksək səviyyəli API təmin edən başqa bir açıq mənbəli Python kitabxanasıdır. O, LLM və digər NLP komponentləri ilə problemsiz işləmək üçün nəzərdə tutulmuşdur ki, bu da onu RAG-ni LLM ilə inteqrasiya etmək üçün ideal seçimdir.

Kod nümunəsi: LangChain istifadə edərək RAG-nin LLM ilə inteqrasiyası

LangChain istifadə edərək RAG-nin LLM-lərə necə inteqrasiya olunacağını nümayiş etdirən sadə bir kod nümunəsidir:

idxal langchain
langchain.chains-dən RAGChain idxal edir


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        ad = "mənim_indeks",
        sənədlər =["sənəd1", "sənəd2", "sənəd3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        ad = "mənim_retrieverim",
        model="mənim_retriever_modelim",
    ),
    generator=langchain.Generator(
        ad = "mənim_generator",
        model="mənim_generator_modelim",
    ),
)

# LLM modelini müəyyənləşdirin
llm_model = langchain.LLM(
    name="my_llm",
    model="my_llm_model",
)

# RAG zənciri yaradın
rag_chain = RAGChain(
    ad = "mənim_zəncirim",
    model=rag_model,
    llm=llm_model,
)

# Kod yaratmaq üçün RAG zəncirindən istifadə edin
kod = rag_chain.generate(
    input_text="Giriş kimi iki tam ədəd qəbul edən və onların cəmini qaytaran funksiya yazın",
)

çap (kod)

Bu kod nümunəsi LangChain-dən istifadə edərək RAG modelinin necə təyin olunacağını, LLM modelinin müəyyənləşdirilməsini, RAG zəncirinin yaradılmasını və kod yaratmaq üçün zənciri necə istifadə edəcəyini nümayiş etdirir.

Ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parça

LangChain və DSPy istifadə edərək RAG-ı LLM-lərə inteqrasiya etmək üçün ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parçalar bunlardır:

langchain.RAG(): RAG model nümunəsi yaradır.
langchain.Index(): Sənədləri saxlamaq və əldə etmək üçün indeks nümunəsi yaradır.
langchain.Retriever(): Müvafiq sənədləri əldə etmək üçün retriever nümunəsi yaradır.
langchain.Generator(): Yeni mətn yaratmaq üçün generator nümunəsi yaradır.
langchain.LLM(): LLM model nümunəsi yaradır.
RAGChain(): RAG zəncir nümunəsi yaradır.
rag_chain.generate(): Kod yaratmaq üçün RAG zəncirindən istifadə edir.
llm_model.generate(): Kod yaratmaq üçün LLM modelindən istifadə edir.
index.add_document(): İndeksə sənəd əlavə edir.
retriever.retrieve(): Retrieverdən istifadə edərək müvafiq sənədləri əldə edir.

Vizuallaşdırma

Budur Chart.js istifadə edərək RAG və LLM komponentlərinin vizuallaşdırılması:

{
  "növ": "bar",
  "data": {
    "etiketlər": ["RAG", "LLM"],
    "verilənlər dəsti": [
      {
        "label": "komponentlər",
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "seçimlər": {
    "başlıq": {
      "ekran": doğru,
      "text": "RAG və LLM Komponentləri"
    },
    "tərəzi": {
      "yAxes": [
        {
          "ekran": doğru,
          "beginAtZero": doğrudur
        }
      ]
    }
  }
}

Bu vizuallaşdırma RAG və LLM modellərindəki komponentlərin sayını göstərir.

Nəticə

RAG-nin LLM-lərlə inteqrasiyası proqram təminatının işlənib hazırlanması üsulumuzda inqilab etmək potensialına malikdir. Axtarışa əsaslanan və nəsil əsaslı yanaşmaların güclü tərəflərini birləşdirərək, RAG LLM-lərə daha dəqiq və müvafiq kod yaratmağa kömək edə bilər. Bu, tərtibatçının məhsuldarlığında, kodun keyfiyyətində və ümumi proqram təminatı iş axınında əhəmiyyətli irəliləyişlərə səbəb ola bilər. LangChain və DSPy kimi orkestrləşdirmə alətləri ilə tərtibatçılar RAG-ni LLM-lər və digər NLP komponentləri ilə asanlıqla inteqrasiya edə bilər və güclü proqram təminatı iş axını yaratmaq üçün.

Təkmilləşdirilmiş Proqram İnkişafı İş Akışları üçün RAG-ın LLM ilə inteqrasiyası

¿Tienes preguntas?