Интегрирање на RAG со LLM за подобрени работни текови за развој на софтвер

Интегрирање на RAG со LLM за подобрени работни текови за развој на софтвер

Вовед

Пејзажот за развој на софтвер брзо се развива, поттикнат од напредокот во вештачката интелигенција (AI), машинското учење (ML) и обработката на природниот јазик (NLP). Две клучни технологии кои го револуционизираат начинот на кој го развиваме софтверот се Зголемената генерација на пронаоѓање (RAG) и моделите на големи јазици (LLMs). Во оваа статија, ќе ја истражиме интеграцијата на RAG со LLM за да ги насочиме процесите на софтверско инженерство, да го подобриме генерирањето код и да ја подобриме продуктивноста на програмерите.

Што е пронаоѓање-зголемена генерација (RAG)?

RAG е техника која ги комбинира силните страни на пристапите за НЛП базирани на пронаоѓање и генерирање. Тоа вклучува враќање на релевантни информации од голем корпус текст и нивно користење за да се зголеми генерирањето на нов текст. Овој пристап се покажа како многу ефикасен во различни НЛП задачи, вклучувајќи одговарање на прашања, сумирање на текст и генерирање код.

Што се големи јазични модели (LLM)?

LLM се еден вид невронска мрежа која е дизајнирана да обработува и генерира јазик сличен на човекот. Тие обично се обучуваат за огромни збирки на податоци од текст и може да се дотеруваат за специфични задачи како што се превод на јазик, сумирање на текст и генерирање код. LLM имаат постигнато најсовремени резултати во многу NLP задачи и се широко користени во апликации како што се chatbots, виртуелни асистенти и системи за превод на јазици.

Интегрирање на RAG со LLM за подобрени работни текови за развој на софтвер

** Алатки за оркестрација: LangChain и DSPy**

За да го интегрираме RAG со LLM, потребни ни се алатки за оркестрација кои можат да управуваат со протокот на податоци и да го контролираат извршувањето на компонентите RAG и LLM. Две популарни алатки за оркестрација кои можат да се користат за оваа намена се LangChain и DSPy.

LangChain

LangChain е библиотека со отворен код Python која обезбедува едноставен и интуитивен API за градење апликации базирани на RAG. Тоа им овозможува на програмерите лесно да го интегрираат RAG со LLM и други NLP компоненти за да создадат моќни работни текови за развој на софтвер.

DSPy

DSPy е друга библиотека со отворен код на Python која обезбедува API на високо ниво за градење апликации базирани на RAG. Тој е дизајниран да работи беспрекорно со LLM и други NLP компоненти, што го прави идеален избор за интегрирање на RAG со LLM.

Пример на код: Интегрирање на RAG со LLM користејќи LangChain

Еве едноставен пример за код кој покажува како да се интегрира RAG со LLM користејќи LangChain:

увозен лангсин
од langchain.синџири увоз RAGChain


rag_model = langchain.RAG(
    index=langchain.Index(
        име = "мој_индекс",
        документи=["документ1", "документ2", "документ3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        име = "мојот_ретривер",
        модел = "мојот_ретривер_модел",
    ),
    генератор=langchain.Generator(
        име = "мој_генератор",
        модел = "мојот_генератор_модел",
    ),
)

# Дефинирајте го моделот LLM
llm_model = langchain.LLM(
    име = "my_llm",
    model="my_llm_model",
)

# Направете RAG синџир
rag_chain = RAGChain(
    име = "мојот_партал_синџир",
    модел=партал_модел,
    llm=llm_model,
)

# Користете го ланецот RAG за да генерирате код
код = rag_chain.generate(
    input_text="Напиши функција која зема два цели броеви како влез и ја враќа нивната сума",
)

печатење (шифра)

Овој пример на код покажува како да се дефинира модел RAG користејќи LangChain, да се дефинира LLM модел, да се создаде RAG синџир и да се користи синџирот за да се генерира код.

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за интегрирање на RAG со LLM користејќи LangChain и DSPy:

langchain.RAG(): Создава пример на модел RAG.
langchain.Index(): Создава индекс на пример за складирање и преземање документи.
langchain.Retriever(): Создава примерок на ретривер за преземање релевантни документи.
langchain.Generator(): Создава примерок на генератор за генерирање на нов текст.
langchain.LLM(): Создава примерок на LLM модел.
RAGChain(): Создава инстанца на RAG синџир.
rag_chain.generate(): Го користи ланецот RAG за да генерира код.
llm_model.generate(): Го користи моделот LLM за да генерира код.
index.add_document(): Додава документ во индексот.
retriever.retrieve(): Превзема релевантни документи користејќи го ретриверот.

Визуелизација

Еве визуелизација на компонентите RAG и LLM користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    "етикети": ["RAG", "LLM"],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "компоненти",
        "податоци": [10, 20],
        „Боја на позадина“: [„#4CAF50“, „#FF9800“]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "RAG and LLM Components"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          „екран“: точно,
          "beginAtZero": точно
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација го прикажува бројот на компоненти во моделите RAG и LLM.

Заклучок

Интеграцијата на RAG со LLM има потенцијал да го револуционизира начинот на кој развиваме софтвер. Со комбинирање на предностите на пристапите базирани на пронаоѓање и генерирање, RAG може да им помогне на LLM да генерираат попрецизен и релевантен код. Ова може да доведе до значителни подобрувања во продуктивноста на програмерите, квалитетот на кодот и севкупните работни текови за развој на софтвер. Со алатките за оркестрација како LangChain и DSPy, програмерите можат лесно да интегрираат RAG со LLM и други NLP компоненти за да создадат моќни работни текови за развој на софтвер.

Интегрирање на RAG со LLM за подобрени работни текови за развој на софтвер

¿Tienes preguntas?