LangChain агентін жасаңыз

** Орталықтандырылмаған сәулет үшін LangChain және DSPy көмегімен AI-мен жұмыс істейтін агенттерді ұйымдастыру**

Кіріспе

Жасанды интеллект (AI) және бағдарламалық қамтамасыз етудің қарқынды дамуы күрделі тапсырмаларды жеңілдету үшін AI-мен жұмыс істейтін агенттерді қолдана алатын орталықтандырылмаған бағдарламалық жасақтама архитектурасының дамуына әкелді. Бұл мақалада біз LangChain және DSPy, әзірлеушілерге орталықтандырылмаған бағдарламалық жасақтаманың архитектурасын оңай құруға мүмкіндік беретін екі озық құралдың көмегімен AI-мен жұмыс істейтін агенттерді ұйымдастыру тұжырымдамасын зерттейміз.

LangChain және DSPy дегеніміз не?

LangChain - бұл сөйлесуге арналған AI қосымшаларын құруға арналған ашық бастапқы, Python негізіндегі құрылым. Ол әзірлеушілерге пайдаланушылармен табиғи дыбысты сөйлесуге қатыса алатын AI-мен жұмыс істейтін агенттер жасауға мүмкіндік беретін құралдар мен кітапханалар жиынтығын ұсынады. LangChain жоғары кеңейтілетін және теңшелетін етіп жасалған, бұл оны AI-мен жұмыс істейтін күрделі қолданбаларды құру үшін тамаша таңдау жасайды.

DSPy, керісінше, орталықтандырылмаған бағдарламалық жасақтама архитектурасын құруға арналған құралдар мен API интерфейстерін ұсынатын Python кітапханасы. Ол әзірлеушілерге көлденең масштабтауға және трафиктің үлкен көлемін өңдей алатын бөлінген жүйелерді жасауға мүмкіндік береді. DSPy жоғары өнімді және қауіпсіз болу үшін жасалған, бұл оны трафикті жоғары қолданбаларды құру үшін тамаша таңдау жасайды.

Неліктен орталықтандырылмаған архитектура үшін LangChain және DSPy пайдалану керек?

Орталықтандырылмаған архитектура үшін LangChain және DSPy пайдалану бірнеше артықшылықтарды ұсынады, соның ішінде:

Жақсартылған масштабтау: LangChain және DSPy әзірлеушілерге трафиктің үлкен көлемін оңай өңдей отырып, көлденең масштабтауға болатын орталықтандырылмаған жүйелерді құруға мүмкіндік береді.
** Жетілдірілген қауіпсіздік**: LangChain және DSPy деректердің қорғалғанын және қауіпсіз болуын қамтамасыз ететін қауіпсіздіктің жоғары деңгейін қамтамасыз етеді.
Икемділіктің артуы: LangChain және DSPy әзірлеушілерге өзгермелі пайдаланушы қажеттіліктеріне бейімделе алатын жоғары теңшелетін AI-мен жұмыс істейтін агенттерді құруға мүмкіндік береді.
Төмендетілген күрделілік: LangChain және DSPy орталықтандырылмаған бағдарламалық жасақтама архитектурасын әзірлеуді жеңілдететін құралдар мен кітапханалар жинағын қамтамасыз етеді.

Орталықтандырылмаған сәулет үшін LangChain және DSPy енгізу

Орталықтандырылмаған архитектураға LangChain және DSPy енгізу үшін мына қадамдарды орындаңыз:

LangChain және DSPy орнатыңыз: Pip көмегімен LangChain және DSPy орнатыңыз: pip install langchain dspy
LangChain агентін жасау: langchain.Agent сыныбын пайдаланып LangChain агентін жасаңыз: agent = langchain.Agent()
DSPy түйінін жасау: dspy.Node сыныбын пайдаланып DSPy түйінін жасаңыз: node = dspy.Node()
LangChain және DSPy біріктіру: LangChain агентін DSPy түйініне жіберу арқылы LangChain және DSPy біріктіріңіз: node.add_agent(agent)
Орталықтандырылмаған жүйені қолдану: орталықтандырылмаған жүйені бұлт провайдерін немесе контейнерлік платформаны пайдаланып орналастырыңыз.

Мысал коды: LangChain агентін және DSPy түйінін жасау

Міне, LangChain агенті мен DSPy түйінін жасайтын мысал код блогы:

langchain импорттау
dspy импорттау


агент = langchain.Agent()

# DSPy түйінін жасаңыз
түйін = dspy.Node()

# LangChain және DSPy біріктіріңіз
node.add_agent(агент)

# Орталықтандырылмаған жүйені орналастырыңыз
node.deploy()

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, LangChain және DSPy үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

langchain.Agent(): жаңа LangChain агентін жасайды.
dspy.Node(): жаңа DSPy түйінін жасайды.
node.add_agent(agent): LangChain агентін DSPy түйінімен біріктіреді.
node.deploy(): орталықтандырылмаған жүйені қолданады.
langchain.load_model('model_name'): LangChain көмегімен алдын ала дайындалған AI үлгісін жүктейді.
dspy.create_network('network_name'): DSPy арқылы жаңа желіні жасайды.
node.add_node(node_name): орталықтандырылмаған жүйеге жаңа түйін қосады.
node.remove_node(node_name): орталықтандырылмаған жүйеден түйінді жояды.
langchain.train_model('model_name'): LangChain көмегімен жаңа AI үлгісін үйретеді.
dspy.monitor_node(node_name): орталықтандырылмаған жүйедегі түйіннің өнімділігін бақылайды.

визуализация

Мұнда Chart.js арқылы орталықтандырылмаған жүйенің визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["LangChain Agent", "DSPy Node", "Орталықтандырылмаған жүйе"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "Өнімділік",
        "деректер": [80, 90, 95],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «атауы»: {
      "дисплей": шын,
      "text": "Орталықтандырылмаған жүйе өнімділігі"
    },
    "легенда": {
      «дисплей»: шын
    }
  }
}

Бұл визуализация орталықтандырылмаған жүйенің өнімділігін көрсетеді, соның ішінде LangChain агенті, DSPy түйіні және жалпы жүйе.

Қорытынды

Қорытындылай келе, LangChain және DSPy орталықтандырылмаған бағдарламалық жасақтама архитектурасын құруға арналған қуатты құрал болып табылады, олар AI-мен жұмыс істейтін агенттерді пайдалана алады. Осы мақалада сипатталған қадамдарды орындау арқылы әзірлеушілер өзгеретін пайдаланушы қажеттіліктеріне бейімделе алатын жоғары масштабталатын, қауіпсіз және теңшелетін AI-мен жұмыс істейтін агенттерді жасай алады. Мысал код блогы және ең көп қолданылатын 10 командалар/үзінділер орталықтандырылмаған архитектурада LangChain және DSPy енгізуге арналған практикалық нұсқаулықты береді. Визуализация бөлімі орталықтандырылмаған жүйенің өнімділігі туралы нақты түсінік береді.

LangChain агентін жасаңыз

Have Questions?