DSPy müştəri yaradın

DSPy və LangChain ilə GenAI tərəfindən dəstəklənən Proqram İnkişafı Boru Kəmərlərinin təşkili

Giriş

Generativ AI (GenAI) texnologiyalarının gəlişi ilə proqram təminatının inkişafı mənzərəsi əhəmiyyətli dəyişikliklərə məruz qalır. GenAI modelləri proqram təminatının hazırlanmasına yanaşma tərzimizi, kod yaratmaqdan sınaqdan keçirməyə və yerləşdirməyə qədər dəyişmək potensialına malikdir. Bu yazıda biz DSPy və LangChain-dən istifadə edərək GenAI ilə işləyən proqram inkişaf boru kəmərlərini necə təşkil edəcəyimizi araşdıracağıq. GenAI modellərini DSPy və LangChain ilə inteqrasiyaya yönəldərək, təkmilləşdirilmiş proqram təminatının inkişaf etdirilməsi boru kəmərləri üçün diqqətimizi süni intellektlə idarə olunan DevOps avtomatlaşdırma dünyasına daxil edəcəyik.

DSPy və LangChain nədir?

DSPy, GenAI modellərini proqram təminatı inkişaf boru kəmərləri ilə inteqrasiya etmək üçün sadə və səmərəli yolu təmin edən Python kitabxanasıdır. O, tərtibatçılara kodun yaradılması, sınaqdan keçirilməsi və yerləşdirilməsi kimi tapşırıqları avtomatlaşdırmaq üçün GenAI-nin gücündən istifadə etməyə imkan verir.

LangChain, digər tərəfdən, danışıq süni intellekt tətbiqetmələri yaratmaq üçün bir sıra alətlər təqdim edən Python kitabxanasıdır. O, tərtibatçılara GenAI modelləri ilə qarşılıqlı əlaqə qura bilən chatbotlar, səsli köməkçilər və digər danışıq interfeysləri yaratmağa imkan verir.

DSPy və LangChain istifadəsinin üstünlükləri

DSPy və LangChain inteqrasiyası proqram təminatının inkişafı boru kəmərləri üçün bir sıra üstünlüklər təklif edir:

Təkmilləşdirilmiş Səmərəlilik: GenAI modelləri təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdıra bilər, tərtibatçıların diqqətini yüksək səviyyəli tapşırıqlara yönəldə bilər.
Təkmilləşdirilmiş Dəqiqlik: GenAI modelləri koddakı səhvləri və uyğunsuzluqları aşkarlaya, səhv və qüsurların olma ehtimalını azalda bilər.
Artan Məhsuldarlıq: GenAI modelləri proqram təminatının hazırlanması üçün tələb olunan vaxt və səyi azaldaraq kod yarada və testləri avtomatlaşdıra bilər.
Daha yaxşı əməkdaşlıq: LangChain-in danışıq interfeysi tərtibatçılara GenAI modelləri ilə daha təbii və intuitiv şəkildə qarşılıqlı əlaqə yaratmağa imkan verir.

DSPy və LangChain ilə GenAI tərəfindən dəstəklənən Proqram İnkişafı Boru Kəmərlərinin həyata keçirilməsi

DSPy və LangChain ilə GenAI ilə təchiz edilmiş proqram təminatı inkişaf boru kəmərini həyata keçirmək üçün bu addımları yerinə yetirin:

DSPy və LangChain quraşdırın: pip: pip install dspy langchain istifadə edərək DSPy və LangChain kitabxanalarını quraşdırın.
DSPy-ni konfiqurasiya edin: GenAI modelinizə qoşulmaq üçün DSPy-ni konfiqurasiya edin. Bu, adətən, Google Cloud AI Platforması və ya Amazon SageMaker kimi bulud əsaslı GenAI xidmətinə qoşulma qurmağı əhatə edir.
LangChain Tətbiqi yaradın: GenAI modelinizlə qarşılıqlı əlaqə yaratmaq üçün LangChain proqramı yaradın. Bu, adətən Rasa və ya Dialogflow kimi kitabxanadan istifadə edərək danışıq interfeysinin müəyyən edilməsini əhatə edir.
DSPy və LangChain-i inteqrasiya edin: GenAI modelinin proqram təminatının işlənib hazırlanması boru kəməri ilə qarşılıqlı əlaqəsini təmin etmək üçün DSPy və LangChain-i inteqrasiya edin.

Nümunə Kod: DSPy və LangChain inteqrasiyası

Budur, DSPy və LangChain-in necə inteqrasiya olunacağını göstərən nümunə kod bloku:

idxal dspy
langchain idxal LLAMA-dan


müştəri = dspy.Client()

# LangChain LLAMA modelini yaradın
model = LLAMA(
    api_key="SİZİN_API_AÇAR",
    api_secret="SİZİN_API_GİZLİ",
    model_adı="SİZİN_MODEL_NAME",
)

# GenAI modelindən istifadə edərək kod yaratmaq üçün funksiya təyin edin
def yaratmaq_kodu (dil, kod):
    # GenAI modelinə qoşulmaq üçün DSPy istifadə edin
    client.connect(model)

    # Kod yaratmaq üçün GenAI modelindən istifadə edin
    yaradılan_kod = client.generate_code(dil, kod)

    # Yaradılmış kodu qaytarın
    yaradılan_kodu qaytarın

# Yaradılmış kodu sınamaq üçün funksiya təyin edin
def test_kodu(kod):
    # GenAI modelinə qoşulmaq üçün DSPy istifadə edin
    client.connect(model)

    # Kodu sınamaq üçün GenAI modelindən istifadə edin
    test_nəticələri = müştəri.test_kodu (kod)

    # Test nəticələrini qaytarın
    test_nəticələrini qaytarın

# GenAI modelindən istifadə edərək kod yaradın
dil = "python"
code = "print('Salam Dünya!')"
yaradılan_kod = yaratmaq_kodu (dil, kod)

# Yaradılmış kodu sınayın
test_nəticələri = test_kodu (yaradılan_kod)

# Test nəticələrini çap edin
çap (test_nəticələri)

Ən çox istifadə edilən 5-10 əmr/parça

DSPy və LangChain üçün ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parçalar bunlardır:

dspy.Client.connect(model): DSPy istifadə edərək GenAI modelinə qoşulur.
langchain.LLAMA(api_key="YOUR_API_KEY", api_secret="YOUR_API_SECRET", model_name="YOUR_MODEL_NAME"): LangChain LLAMA modelini yaradır.
dspy.Client.generate_code(dil, kod): Kod yaratmaq üçün GenAI modelindən istifadə edir.
dspy.Client.test_code(code): Kodu sınamaq üçün GenAI modelindən istifadə edir.
langchain.LLAMA.interact(user_input): LangChain LLAMA modelindən istifadə edərək GenAI modeli ilə qarşılıqlı əlaqə qurur.
dspy.Client.connect(model).generate_code(dil, code): GenAI modelinə qoşulur və DSPy istifadə edərək kod yaradır.
langchain.LLAMA.interact(user_input).generate_code(dil, code): GenAI modeli ilə qarşılıqlı əlaqə qurur və LangChain istifadə edərək kod yaradır.
dspy.Client.test_code(code).generate_code(dil, code): DSPy-dən istifadə edərək kodu yoxlayır və kodu yaradır.
langchain.LLAMA.interact(user_input).test_code(code): GenAI modeli ilə qarşılıqlı əlaqə qurur və LangChain istifadə edərək kodu test edir.
dspy.Client.connect(model).test_code(code).generate_code(dil, code): GenAI modelinə qoşulur, kodu test edir və DSPy istifadə edərək kod yaradır.

Vizuallaşdırma

Budur, Chart.js-dən istifadə edərək GenAI tərəfindən dəstəklənən proqram təminatının işlənib hazırlanması boru kəmərinin vizualizasiyası:

{
  "növ": "bar",
  "data": {
    "etiketlər": ["Kod Yaradılması", "Kod Testi", "Kod Yerləşdirmə"],
    "verilənlər dəsti": [
      {
        "label": "GenAI Model",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "İnsan İnkişaf etdirici",
        "data": [5, 10, 15],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "seçimlər": {
    "başlıq": {
      "ekran": doğru,
      "text": "GenAI tərəfindən dəstəklənən Proqram İnkişafı Boru Kəməri"
    },
    "tərəzi": {
      "yAxes": [
        {
          "gənə": {
            "beginAtZero": doğrudur
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Bu vizuallaşdırma GenAI modelini və proqram təminatının hazırlanması boru kəmərinə töhfə verən insan tərtibatını göstərir. GenAI modeli kodun yaradılması, sınaqdan keçirilməsi və yerləşdirilməsi üçün məsuliyyət daşıyır, insan tərtibatçı isə yaradılan kodu nəzərdən keçirmək və təsdiqləmək üçün cavabdehdir.

Nəticə

Nəticə olaraq, DSPy və LangChain inteqrasiyası GenAI ilə təchiz edilmiş proqram inkişaf boru kəmərlərini təşkil etmək üçün güclü bir yol təqdim edir. GenAI modellərinin gücündən istifadə etməklə tərtibatçılar kodun yaradılması, sınaqdan keçirilməsi və yerləşdirilməsi kimi tapşırıqları avtomatlaşdıra, diqqəti yüksək səviyyəli tapşırıqlara yönəltmək üçün vaxt ayıra bilərlər. Nümunə kod bloku və ən çox istifadə olunan 5-10 əmrlər/parçalar GenAI ilə təchiz edilmiş proqram təminatının işlənib hazırlanması boru kəməri yaratmaq üçün DSPy və LangChain-in necə inteqrasiya olunacağını nümayiş etdirir. Vizuallaşdırma bölməsi GenAI modelinin və insan tərtibatçısının töhfələrini vurğulayaraq, boru kəmərinin aydın və intuitiv təsvirini təqdim edir.

DSPy müştəri yaradın

Have Questions?