Ustvarite cevovod DSPy

Orkestriranje dostave programske opreme, ki jo poganja umetna inteligenca, z DSPy in LangChain: Tehnični vodnik za avtomatizirane cevovode za dostavo programske opreme

Uvod

Revolucija programsko definiranih vozil (SDV) preoblikuje avtomobilsko industrijo z obljubo povečane učinkovitosti, znižanih stroškov in izboljšane zmogljivosti. Vendar kompleksnost sistemov SDV zahteva bolj izpopolnjen pristop k zagotavljanju programske opreme, ki izkorišča moč umetne inteligence (AI) in avtomatizacije. V tem članku bomo raziskali, kako organizirati dostavo programske opreme, ki jo poganja AI, z uporabo DSPy in LangChain, dveh vrhunskih tehnologij, ki omogočata integracijo agentov AI, relacijskih abstraktnih grafov (RAG) in velikih jezikovnih modelov (LLM) z orodji za avtomatizacijo DevOps.

Izzivi dostave programske opreme v SDV-jih

Programsko definirana vozila se zanašajo na zapleteno mrežo medsebojno povezanih sistemov, vključno z avtonomno vožnjo, infotainmentom in upravljanjem vozil. Zaradi samega obsega in kompleksnosti teh sistemov so tradicionalni načini dostave programske opreme neustrezni. Izzivi vključujejo:

Razširljivost: sistemi SDV zahtevajo hitro uvajanje in prilagajanje velikosti, da zadostijo spreminjajočim se zahtevam uporabnikov.
Zmogljivost: Dostava programske opreme mora zagotavljati optimalno zmogljivost, zanesljivost in varnost.
Zapletenost: sistemi SDV vključujejo več zainteresiranih strani, tehnologij in procesov, zaradi česar je težko upravljati in usklajevati dostavo programske opreme.

Predstavljamo DSPy in LangChain

DSPy in LangChain sta dve inovativni tehnologiji, ki obravnavata izzive dostave programske opreme v SDV. DSPy je ogrodje, ki temelji na Pythonu, za gradnjo in uvajanje cevovodov za dostavo programske opreme, ki jih poganja AI, medtem ko je LangChain knjižnica, ki temelji na Rustu, za ustvarjanje in upravljanje LLM in RAG.

DSPy: ogrodje, ki temelji na Pythonu, za dostavo programske opreme, ki jo poganja AI

DSPy ponuja obsežen nabor orodij in knjižnic za gradnjo in uvajanje programske opreme, ki jo poganja AI. Njegove ključne značilnosti vključujejo:

Cevovodna orkestracija: DSPy omogoča ustvarjanje in upravljanje zapletenih cevovodov za dostavo programske opreme, vključno z nalogami, poteki dela in odvisnostmi.
Integracija AI: DSPy zagotavlja brezhibno integracijo s priljubljenimi ogrodji AI, kot sta TensorFlow in PyTorch.
Avtomatizacija DevOps: DSPy podpira integracijo s priljubljenimi orodji DevOps, kot sta Jenkins in GitLab.

LangChain: Knjižnica na osnovi Rust-a za LLM in RAGs

LangChain je knjižnica, ki temelji na Rustu, za ustvarjanje in upravljanje LLM in RAG. Njegove ključne značilnosti vključujejo:

Integracija LLM: LangChain zagotavlja brezhibno integracijo s priljubljenimi LLM, kot sta BERT in RoBERTa.
Upravljanje RAG: LangChain omogoča ustvarjanje in upravljanje RAG-ov, ki zagotavljajo strukturirano predstavitev grafov znanja.
Razmišljanje AI: LangChain podpira sklepanje in sklepanje z umetno inteligenco z uporabo LLM in RAG.

Integracija DSPy in LangChain za dostavo programske opreme, ki jo poganja AI

Za integracijo DSPy in LangChain lahko kot primer uporabimo naslednji blok kode:

uvozi dspy
iz langchain import LLM, RAG


cevovod = dspy.Pipeline(
    name="ai-driven-software-delivery",
    naloge=[
        dspy.Task("build", "build-software"),
        dspy.Task("test", "testna programska oprema"),
        dspy.Task("deploy", "deploy-software")
    ]
)

# Ustvarite LLM in RAG
llm = LLM("bert-base-uncased")
rag = RAG("dostava programske opreme")

# Integrirajte LLM in RAG s cevovodom DSPy
pipeline.add_task(dspy.Task("ai-reasoning", "ai-reasoning", llm, krpa))

# Zaženite cevovod
pipeline.run()

Ta blok kode prikazuje, kako ustvariti cevovod DSPy, integrirati LLM in RAG z uporabo LangChain in zagnati cevovod z DSPy.

Top 5-10 najbolj uporabljenih ukazov/izrezkov

Tukaj je 5-10 najbolj uporabljenih ukazov/delčkov za DSPy in LangChain:

DSPy
- dspy.Pipeline(): Ustvari nov cevovod DSPy.
- dspy.Task(): Ustvarite novo nalogo v cevovodu.
- pipeline.add_task(): Dodajte nalogo v cevovod.
- pipeline.run(): Zaženi cevovod.
LangChain
- LLM(): Ustvari nov LLM.
- RAG(): Ustvari nov RAG.
- llm.train(): Usposabljanje LLM.
- rag.build(): Zgradite RAG.

Vizualizacija

Tukaj je vizualizacija cevovoda DSPy z uporabo Chart.js:

{
  "vrsta": "bar",
  "podatki": {
    "labels": ["Build", "Test", "Deploy", "AI Reasoning"],
    "nabori podatkov": [
      {
        "label": "Opravila cevovoda",
        "podatki": [10, 20, 30, 40],
        "Barva ozadja": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "možnosti": {
    "naslov": {
      "display": res,
      "text": "Opravila cevovoda DSPy"
    },
    "tehtnice": {
      "yOsi": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": res
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ta vizualizacija prikazuje naloge cevovoda, vključno z gradnjo, testiranjem, uvajanjem in sklepanjem AI.

Sklep

V tem članku smo raziskali, kako z DSPy in LangChain orkestrirati dostavo programske opreme, ki jo poganja AI. Razpravljali smo o izzivih dostave programske opreme v SDV in predstavili ključne značilnosti DSPy in LangChain. Zagotovili smo tudi blok kode, ki prikazuje, kako integrirati DSPy in LangChain, ter vizualizacijo cevovoda DSPy. Z izkoriščanjem moči umetne inteligence in avtomatizacije lahko izboljšamo razširljivost in zmogljivost v programsko definiranih vozilih.

Ustvarite cevovod DSPy

¿Tienes preguntas?