ادغام RAG با LLM برای گردش کار توسعه نرم افزار پیشرفته

مقدمه

چشم انداز توسعه نرم افزار به سرعت در حال تحول است که توسط پیشرفت در هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) هدایت می شود. دو فناوری کلیدی که روش توسعه نرم‌افزار را متحول می‌کنند عبارتند از Retrieval-Augmented Generation (RAG) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM). در این مقاله، ادغام RAG با LLM ها را برای ساده کردن فرآیندهای مهندسی نرم افزار، بهبود تولید کد و افزایش بهره وری توسعه دهندگان بررسی خواهیم کرد.

نسل تقویت شده بازیابی (RAG) چیست؟

RAG تکنیکی است که نقاط قوت رویکردهای مبتنی بر بازیابی و مبتنی بر نسل را برای NLP ترکیب می‌کند. این شامل بازیابی اطلاعات مرتبط از مجموعه بزرگی از متن و استفاده از آن برای تقویت تولید متن جدید است. نشان داده شده است که این رویکرد در انواع وظایف NLP، از جمله پاسخ به سوال، خلاصه سازی متن و تولید کد بسیار موثر است.

مدل های زبان بزرگ (LLM) چیست؟

LLM ها نوعی شبکه عصبی هستند که برای پردازش و تولید زبان انسان مانند طراحی شده اند. آنها معمولاً بر روی مجموعه داده های عظیم متن آموزش می بینند و می توانند برای کارهای خاصی مانند ترجمه زبان، خلاصه سازی متن و تولید کد به خوبی تنظیم شوند. LLM ها در بسیاری از وظایف NLP به نتایج پیشرفته ای دست یافته اند و به طور گسترده در برنامه هایی مانند چت بات ها، دستیاران مجازی و سیستم های ترجمه زبان استفاده می شوند.

ادغام RAG با LLM برای گردش کار توسعه نرم افزار پیشرفته

ادغام RAG با LLM ها این پتانسیل را دارد که روش توسعه نرم افزار را متحول کند. با ترکیب نقاط قوت رویکردهای مبتنی بر بازیابی و مبتنی بر تولید، RAG می‌تواند به LLMها کمک کند تا کد دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کنند. این می تواند منجر به بهبودهای قابل توجهی در بهره وری توسعه دهندگان، کیفیت کد و گردش کار کلی توسعه نرم افزار شود.

ابزارهای ارکستراسیون: LangChain و DSPy

برای ادغام RAG با LLM ها، به ابزارهای ارکستراسیون نیاز داریم که بتواند جریان داده ها را مدیریت کرده و اجرای اجزای RAG و LLM را کنترل کند. دو ابزار معروف ارکستراسیون که می توانند برای این منظور استفاده شوند LangChain و DSPy هستند.

لنگ چین

LangChain یک کتابخانه Python منبع باز است که یک API ساده و شهودی برای ساخت برنامه های مبتنی بر RAG ارائه می دهد. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به راحتی RAG را با LLM ها و سایر اجزای NLP برای ایجاد گردش کار توسعه نرم افزار قدرتمند ادغام کنند.

DSPy

DSPy یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز پایتون است که یک API سطح بالا برای ساخت برنامه های مبتنی بر RAG ارائه می دهد. این برای کار یکپارچه با LLM ها و سایر اجزای NLP طراحی شده است، و آن را به گزینه ای ایده آل برای ادغام RAG با LLM تبدیل می کند.

مثال کد: ادغام RAG با LLM با استفاده از LangChain

در اینجا یک مثال کد ساده است که نحوه ادغام RAG با LLM ها با استفاده از LangChain را نشان می دهد: ``پایتون واردات لانگ چین از langchain.chains واردات 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", ) )

مدل LLM را تعریف کنید

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

یک زنجیره RAG ایجاد کنید

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

از زنجیره RAG برای تولید کد استفاده کنید

کد = rag_chain.generate( input_text="یک تابع بنویسید که دو عدد صحیح را به عنوان ورودی بگیرد و مجموع آنها را برگرداند" )

چاپ (کد)

این مثال کد نحوه تعریف یک مدل RAG با استفاده از LangChain، تعریف یک مدل LLM، ایجاد یک زنجیره RAG و استفاده از زنجیره برای تولید کد را نشان می دهد.

** 5 تا 10 فرمان/قطعات پرکاربرد برتر **

در اینجا 5 تا 10 دستور / قطعه پر استفاده برای ادغام RAG با LLM با استفاده از LangChain و DSPy آورده شده است:

1. `langchain.RAG()`: یک نمونه مدل RAG ایجاد می کند.
2. `langchain.Index()`: یک نمونه شاخص برای ذخیره و بازیابی اسناد ایجاد می کند.
3. `langchain.Retriever()`: یک نمونه بازیابی برای بازیابی اسناد مربوطه ایجاد می کند.
4. `langchain.Generator()`: یک نمونه مولد برای تولید متن جدید ایجاد می کند.
5. `langchain.LLM()`: یک نمونه مدل LLM ایجاد می کند.
6. `RAGChain()`: یک نمونه زنجیره RAG ایجاد می کند.
7. `rag_chain.generate()`: از زنجیره RAG برای تولید کد استفاده می کند.
8. `llm_model.generate()`: از مدل LLM برای تولید کد استفاده می کند.
9. `index.add_document()`: سندی را به فهرست اضافه می کند.
10. `retriever.retrieve()`: اسناد مربوطه را با استفاده از Retriever بازیابی می کند.

**تجسم**

در اینجا تصویری از اجزای RAG و LLM با استفاده از Chart.js ارائه شده است:
``json
{
  "نوع": "نوار"،
  "داده": {
    "labels": ["RAG"، "LLM"]،
    "مجموعه داده ها": [
      {
        "label": "کامپوننت ها",
        "داده": [10، 20]،
        "backgroundColor": ["#4CAF50"، "#FF9800"]
      }
    ]
  }،
  "گزینه ها": {
    "عنوان": {
      "نمایش": درست،
      "text": "RAG and LLM Components"
    }،
    "ترازو": {
      "yAxes": [
        {
          "نمایش": درست،
          "beginAtZero": درست است
        }
      ]
    }
  }
}

این تجسم تعداد اجزا را در مدل های RAG و LLM نشان می دهد.

نتیجه گیری

ادغام RAG با LLM ها این پتانسیل را دارد که روش توسعه نرم افزار را متحول کند. با ترکیب نقاط قوت رویکردهای مبتنی بر بازیابی و مبتنی بر تولید، RAG می‌تواند به LLMها کمک کند تا کد دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کنند. این می تواند منجر به بهبودهای قابل توجهی در بهره وری توسعه دهندگان، کیفیت کد و گردش کار کلی توسعه نرم افزار شود. با ابزارهای ارکستراسیون مانند LangChain و DSPy، توسعه دهندگان می توانند به راحتی RAG را با LLM ها و سایر اجزای NLP برای ایجاد گردش کار توسعه نرم افزار قدرتمند ادغام کنند.