ການປະສົມປະສານ RAG ກັບ LLMs ສໍາລັບການປັບປຸງການພັດທະນາຊອບແວການເຮັດວຽກ

ການນໍາສະເຫນີ

ພູມສັນຖານການພັດທະນາຊອບແວແມ່ນພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ຂັບເຄື່ອນໂດຍຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງປັນຍາປະດິດ (AI), ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML), ແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP). ສອງເທກໂນໂລຍີທີ່ສໍາຄັນທີ່ກໍາລັງປະຕິວັດວິທີການທີ່ພວກເຮົາພັດທະນາຊອບແວແມ່ນ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ແລະຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs). ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາການເຊື່ອມໂຍງຂອງ RAG ກັບ LLMs ເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການວິສະວະກໍາຊໍແວ, ປັບປຸງການສ້າງລະຫັດ, ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດຂອງນັກພັດທະນາ.

Retrieval-augmented Generation (RAG) ແມ່ນຫຍັງ?

RAG ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ປະສົມປະສານຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງວິທີການທີ່ອີງໃສ່ການດຶງຂໍ້ມູນແລະການຜະລິດໂດຍອີງໃສ່ NLP. ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການດຶງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກຕົວຫນັງສືຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອເພີ່ມການສ້າງຂໍ້ຄວາມໃຫມ່. ວິທີການນີ້ໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີປະສິດທິພາບສູງໃນຫຼາຍໆວຽກງານ NLP, ລວມທັງການຕອບຄໍາຖາມ, ການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ, ແລະການສ້າງລະຫັດ.

** ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ແມ່ນຫຍັງ?

LLMs ແມ່ນປະເພດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປະມວນຜົນແລະສ້າງພາສາທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວພວກມັນຈະຖືກຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຂໍ້ຄວາມ ແລະສາມາດປັບຕົວໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກງານສະເພາະເຊັ່ນ: ການແປພາສາ, ການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ ແລະການສ້າງລະຫັດ. LLMs ໄດ້ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ທັນສະໄຫມໃນຫຼາຍໆວຽກງານ NLP ແລະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: chatbots, virtual assistant, ແລະລະບົບການແປພາສາ.

ການປະສົມປະສານ RAG ກັບ LLMs ສໍາລັບການປັບປຸງການພັດທະນາຊອບແວການເຮັດວຽກ

ເຄື່ອງມື Orchestration: LangChain ແລະ DSPy

ເພື່ອປະສົມປະສານ RAG ກັບ LLMs, ພວກເຮົາຕ້ອງການເຄື່ອງມື orchestration ທີ່ສາມາດຈັດການການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນແລະຄວບຄຸມການປະຕິບັດອົງປະກອບ RAG ແລະ LLM. ເຄື່ອງມື orchestration ທີ່ນິຍົມສອງອັນທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈຸດປະສົງນີ້ແມ່ນ LangChain ແລະ DSPy.

LangChain

LangChain ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ Python ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສະໜອງ API ທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະເຂົ້າໃຈງ່າຍສຳລັບການສ້າງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໃຊ້ RAG. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດປະສົມປະສານ RAG ກັບ LLMs ແລະອົງປະກອບ NLP ອື່ນໆໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍເພື່ອສ້າງຂະບວນການພັດທະນາຊອບແວທີ່ມີປະສິດທິພາບ.

DSPy

DSPy ແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ແຫຼ່ງເປີດອື່ນທີ່ສະຫນອງ API ລະດັບສູງສໍາລັບການກໍ່ສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ໃຊ້ RAG. ມັນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອເຮັດວຽກຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງກັບ LLMs ແລະອົງປະກອບ NLP ອື່ນໆ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການລວມ RAG ກັບ LLMs.

ຕົວຢ່າງລະຫັດ: ການລວມ RAG ກັບ LLMs ໂດຍໃຊ້ LangChain

ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງລະຫັດງ່າຍໆທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການປະສົມປະສານ RAG ກັບ LLMs ໂດຍໃຊ້ LangChain: `` python ການນໍາເຂົ້າ langchain ຈາກ langchain.chains ນໍາເຂົ້າ RAGChain

rag_model = langchain.RAG( index=langchain.Index( name="my_index", document=["document1", "document2", "document3"], ), retriever=langchain.Retriever( name="my_retriever", model="my_retriever_model", ), generator=langchain.Generator( name="my_generator", model="my_generator_model", ), )

ກໍານົດຮູບແບບ LLM

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

ສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ RAG

rag_chain = RAGChain( name="my_rag_chain", model=rag_model, llm=llm_model, )

ໃຊ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ RAG ເພື່ອສ້າງລະຫັດ

code = rag_chain.generate( input_text="ຂຽນຟັງຊັນທີ່ເອົາຈຳນວນເຕັມສອງຕົວເປັນ input ແລະສົ່ງຜົນຕອບແທນຂອງພວກມັນ", )

ພິມ(ລະຫັດ)

ຕົວຢ່າງລະຫັດນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການກໍານົດຮູບແບບ RAG ໂດຍໃຊ້ LangChain, ກໍານົດຕົວແບບ LLM, ສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ RAG, ແລະໃຊ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ເພື່ອສ້າງລະຫັດ.

** 5-10 ຄໍາສັ່ງທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ / ສະນິບເພັດ **

ນີ້ແມ່ນ 5-10 ຄໍາສັ່ງ / snippets ທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດສໍາລັບການລວມ RAG ກັບ LLMs ໂດຍໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy:

1. `langchain.RAG()`: ສ້າງຕົວແບບແບບ RAG.
2. `langchain.Index()`: ສ້າງຕົວຊີ້ບອກດັດສະນີສໍາລັບການເກັບຮັກສາ ແລະດຶງເອກະສານ.
3. `langchain.Retriever()`: ສ້າງຕົວຢ່າງ retriever ສໍາລັບການດຶງເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
4. `langchain.Generator()`: ສ້າງຕົວຢ່າງເຄື່ອງກໍາເນີດເພື່ອສ້າງຂໍ້ຄວາມໃໝ່.
5. `langchain.LLM()`: ສ້າງຕົວຢ່າງຕົວແບບ LLM.
6. `RAGChain()`: ສ້າງຕົວຢ່າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ RAG.
7. `rag_chain.generate()`: ໃຊ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ RAG ເພື່ອສ້າງລະຫັດ.
8. `llm_model.generate()`: ໃຊ້ໂມເດວ LLM ເພື່ອສ້າງລະຫັດ.
9. `index.add_document()`: ເພີ່ມເອກະສານໃສ່ດັດຊະນີ.
10. `retriever.retrieve()`: ດຶງເອົາເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍໃຊ້ retriever.

** ການສະແດງພາບ **

ນີ້ແມ່ນການສະແດງພາບຂອງອົງປະກອບ RAG ແລະ LLM ໂດຍໃຊ້ Chart.js:
```json
{
  "type": "ແຖບ",
  "ຂໍ້ມູນ": {
    "ປ້າຍກຳກັບ": ["RAG", "LLM"],
    "ຊຸດຂໍ້ມູນ": [
      {
        "label": "ອົງປະກອບ",
        "ຂໍ້ມູນ": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "ທາງເລືອກ": {
    "ຫົວຂໍ້": {
      "ສະແດງ": ຄວາມຈິງ,
      "ຂໍ້ຄວາມ": "ອົງປະກອບ RAG ແລະ LLM"
    },
    "ເກັດ": {
      "yAxes": [
        {
          "ສະແດງ": ຄວາມຈິງ,
          "beginAtZero": ແທ້
        }
      ]
    }
  }
}

ການສະແດງພາບນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຈໍານວນຂອງອົງປະກອບໃນຮູບແບບ RAG ແລະ LLM.

** ສະຫຼຸບ **

ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ RAG ກັບ LLMs ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປະຕິວັດວິທີການທີ່ພວກເຮົາພັດທະນາຊອບແວ. ໂດຍການລວມເອົາຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງວິທີການທີ່ອີງໃສ່ການດຶງຂໍ້ມູນແລະການຜະລິດ, RAG ສາມາດຊ່ວຍ LLMs ເພື່ອສ້າງລະຫັດທີ່ຖືກຕ້ອງແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ນີ້ສາມາດນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງທີ່ສໍາຄັນໃນການຜະລິດຂອງຜູ້ພັດທະນາ, ຄຸນນະພາບລະຫັດ, ແລະຂະບວນການພັດທະນາຊອບແວໂດຍລວມ. ດ້ວຍເຄື່ອງມື orchestration ເຊັ່ນ LangChain ແລະ DSPy, ນັກພັດທະນາສາມາດເຊື່ອມໂຍງ RAG ກັບ LLMs ແລະອົງປະກອບ NLP ອື່ນໆໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍເພື່ອສ້າງຂະບວນການພັດທະນາຊອບແວທີ່ມີປະສິດທິພາບ.

ການເຊື່ອມໂຍງ RAG ກັບ LLMs ສໍາລັບຂະບວນການພັດທະນາຊອບແວທີ່ປັບປຸງດີຂຶ້ນ

ກໍານົດຮູບແບບ LLM

ສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ RAG

ໃຊ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ RAG ເພື່ອສ້າງລະຫັດ

¿Tienes preguntas?