Аркестрацыя агентаў штучнага інтэлекту з дапамогай LangChain і DSPy для маштабаванай і ўстойлівай архітэктуры праграмнага забеспячэння | B4N1

Аркестрацыя агентаў штучнага інтэлекту з дапамогай LangChain і DSPy для маштабаванай і ўстойлівай архітэктуры праграмнага забеспячэння

3 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 4 min

Уводзіны

Рост складанасці праграмных сістэм прывёў да распрацоўкі архітэктур, якія кіруюцца штучным інтэлектам, якія могуць эфектыўна кіраваць і арганізоўваць некалькі агентаў штучнага інтэлекту. LangChain і DSPy - гэта дзве магутныя структуры, якія дазваляюць ствараць маштабуемую і ўстойлівую архітэктуру праграмнага забеспячэння, забяспечваючы надзейную платформу для аркестрацыі агентаў штучнага інтэлекту. У гэтым артыкуле мы вывучым рэалізацыю архітэктуры праграмнага забеспячэння, кіраванай штучным інтэлектам, з выкарыстаннем LangChain і DSPy, з акцэнтам на маштабаванасць, устойлівасць і інтэграцыю з такімі інструментамі DevOps, як Ansible і AWS Kiro.

Што такое LangChain і DSPy?

LangChain - гэта структура Python, якая дазваляе ствараць размоўныя агенты штучнага інтэлекту з выкарыстаннем метадаў апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) і машыннага навучання (ML). Ён забяспечвае просты і інтуітыўна зразумелы API для стварэння і інтэграцыі агентаў штучнага інтэлекту з рознымі праграмамі і службамі.

DSPy, з іншага боку, - гэта фрэймворк на аснове Rust, які забяспечвае высокапрадукцыйную і маштабаваную платформу для аркестрацыі агентаў штучнага інтэлекту. Гэта дазваляе ствараць складаныя сістэмы AI, забяспечваючы надзейную і гнуткую архітэктуру для інтэграцыі некалькіх агентаў AI.

Перавагі выкарыстання LangChain і DSPy

Выкарыстанне LangChain і DSPy у архітэктуры праграмнага забеспячэння, кіраванай штучным інтэлектам, дае некалькі пераваг, у тым ліку:

  • Маштабаванасць: LangChain і DSPy дазваляюць ствараць маштабаваныя сістэмы AI, забяспечваючы надзейную платформу для аркестрацыі агентаў AI.
  • Устойлівасць: выкарыстанне LangChain і DSPy гарантуе, што сістэмы штучнага інтэлекту больш устойлівыя да збояў і памылак, паколькі іх можна лёгка пераналаджваць і пераразгортваць.
  • Інтэграцыя: LangChain і DSPy забяспечваюць бясшвоўную інтэграцыю з рознымі інструментамі DevOps, уключаючы Ansible і AWS Kiro, што палягчае кіраванне і разгортванне сістэм штучнага інтэлекту.

Укараненне архітэктуры праграмнага забеспячэння на базе штучнага інтэлекту з дапамогай LangChain і DSPy

Каб рэалізаваць архітэктуру праграмнага забеспячэння, кіраваную штучным інтэлектам, з выкарыстаннем LangChain і DSPy, нам трэба выканаць наступныя дзеянні:

  1. Усталяваць LangChain і DSPy: усталюйце фрэймворкі LangChain і DSPy з выкарыстаннем pip і cargo адпаведна.
  2. Стварэнне агентаў штучнага інтэлекту: стварайце агентаў штучнага інтэлекту з дапамогай LangChain і DSPy і інтэгруйце іх з рознымі праграмамі і службамі.
  3. Аркестрацыя агентаў штучнага інтэлекту: выкарыстоўвайце DSPy для арганізацыі агентаў штучнага інтэлекту і стварэння складаных сістэм штучнага інтэлекту.
  4. Інтэграцыя з інструментамі DevOps: інтэграцыя LangChain і DSPy з інструментамі DevOps, такімі як Ansible і AWS Kiro, для кіравання і разгортвання сістэм штучнага інтэлекту.

Прыклад кода: стварэнне агента AI з дапамогай LangChain

імпарт Langchain

# Стварыце моўную мадэль
мадэль = langchain.LMModel("моўная_мадэль")

# Стварыце размоўнага агента AI
агент = langchain.ConversationalAgent(мадэль)

# Вызначыць функцыю для апрацоўкі ўводу карыстальніка
дэф handle_input(уводны_тэкст):
    # Выкарыстоўвайце агент AI, каб рэагаваць на ўвод карыстальніка
    адказ = agent.respond(увод_тэксту)
    зваротны адказ

# Праверце агент AI
input_text = "Прывітанне, як справы?"
адказ = handle_input(уводны_тэкст)
друк (адказ)

Прыклад кода: Арганізацыя агентаў штучнага інтэлекту з дапамогай DSPy

выкарыстоўваць dspy::{Агент, Аркестрацыя};

// Стварэнне агентаў штучнага інтэлекту
няхай agent1 = Agent::new("agent1");
няхай agent2 = Agent::new("agent2");

// Стварэнне асобніка аркестрацыі
няхай аркестрацыя = Аркестрацыя::новы();

// Дадаць агентаў штучнага інтэлекту ў аркестроўку
аркестрацыя.add_agent(агент1);
аркестрацыя.add_agent(agent2);

// Вызначэнне функцыі для апрацоўкі ўводу карыстальніка
fn handle_input(input_text: String) -> String {
    // Выкарыстоўвайце асобнік аркестрацыі, каб адказаць на ўвод карыстальніка
    хай адказ = аркестрацыя.адказаць(увод_тэксту);
    адказ
}

// Выпрабаваць аркестроўку
let input_text = "Прывітанне, як справы?".to_string();
няхай адказ = handle_input(input_text);
println!("{}", адказ);

5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для LangChain і DSPy:

  1. langchain.LMModel("language_model"): Стварае асобнік моўнай мадэлі.
  2. langchain.ConversationalAgent(model): Стварае асобнік размоўнага агента AI.
  3. dspy::Agent::new("agent1"): Стварае асобнік агента AI.
  4. dspy::Orchestration::new(): Стварае асобнік аркестрацыі.
  5. orchestration.add_agent(agent1): дадае агента штучнага інтэлекту да аркестрацыі.
  6. orchestration.respond(input_text): рэагуе на ўвод карыстальніка з выкарыстаннем аркестрацыі.
  7. langchain.model.respond(input_text): адказвае на ўвод карыстальніка з дапамогай моўнай мадэлі.
  8. dspy::Agent::respond(input_text): рэагуе на ўвод карыстальніка з дапамогай агента AI.
  9. langchain.ConversationalAgent.handle_input(input_text): Апрацоўвае ўвод карыстальніка з дапамогай размоўнага агента AI.
  10. dspy::Orchestration.handle_input(input_text): Апрацоўвае ўвод карыстальніка з выкарыстаннем аркестрацыі.

Візуалізацыя

Вось візуалізацыя архітэктуры LangChain і DSPy з выкарыстаннем Chart.js:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "Маштабаванасць",
        "дадзеныя": [8, 9],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0,2)", "rgba(54, 162, 235, 0,2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "Устойлівасць",
        "дадзеныя": [9, 8],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0,2)", "rgba(54, 162, 235, 0,2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "Інтэграцыя",
        "дадзеныя": [8, 9],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0,2)", "rgba(54, 162, 235, 0,2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "цікі": {
            "beginAtZero": праўда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая візуалізацыя паказвае маштабаванасць, устойлівасць і магчымасці інтэграцыі LangChain і DSPy.

Выснова

У заключэнне, LangChain і DSPy - гэта магутныя структуры, якія дазваляюць ствараць маштабуемую і ўстойлівую архітэктуру праграмнага забеспячэння, забяспечваючы надзейную платформу для аркестрацыі агентаў штучнага інтэлекту. Выкарыстоўваючы LangChain і DSPy, распрацоўшчыкі могуць ствараць складаныя сістэмы штучнага інтэлекту, якія з'яўляюцца эфектыўнымі, маштабуемымі і ўстойлівымі. Выкарыстанне LangChain і DSPy таксама забяспечвае бясшвоўную інтэграцыю з рознымі інструментамі DevOps, палягчаючы кіраванне і разгортванне сістэм штучнага інтэлекту.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn