Orchestrating AI Agents na may LangChain at DSPy para sa Pinahusay na Arkitektura ng Software | B4N1

Orchestrating AI Agents na may LangChain at DSPy para sa Pinahusay na Arkitektura ng Software

8 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Orchestrating AI Agents na may LangChain at DSPy para sa Pinahusay na Arkitektura ng Software

Panimula

Sa mabilis na digital na landscape ngayon, nagiging mas kumplikado ang mga software system, kasama ang mga kakayahan ng Artificial Intelligence (AI) at Machine Learning (ML). Bilang resulta, ang pagdidisenyo ng mga scalable at nababanat na system na epektibong makakapag-organize ng mga ahente ng AI ay naging isang mahalagang alalahanin para sa mga software engineer. Sinasaliksik ng artikulong ito ang intersection ng AI, software engineering, at mga tool sa orkestra upang magdisenyo ng mahusay na mga arkitektura ng software, na may pagtuon sa pagpapatupad ng mga ahente ng AI gamit ang LangChain at DSPy.

Ang Pangangailangan para sa AI Orchestration

Ang mga tradisyunal na software system ay madalas na idinisenyo gamit ang isang monolitikong arkitektura, kung saan ang lahat ng mga bahagi ay mahigpit na pinagsama at nagtutulungan sa isang linear na paraan. Gayunpaman, sa pagdating ng AI at ML, ang mga software system ay lalong namamahagi at desentralisado, na may maraming ahente na nagtutulungan upang makamit ang isang karaniwang layunin. Ito ay humantong sa pangangailangan para sa AI orchestration, na kinabibilangan ng pagdidisenyo ng mga system na maaaring epektibong pamahalaan at i-coordinate ang mga pakikipag-ugnayan sa pagitan ng maraming mga ahente ng AI.

LangChain: Isang Framework para sa Pagbuo ng Mga Ahente ng AI

Ang LangChain ay isang Python framework para sa pagbuo ng mga ahente ng AI na maaaring makipag-ugnayan sa isa't isa at sa mga panlabas na system. Nagbibigay ito ng isang hanay ng mga tool at library na nagbibigay-daan sa mga developer na lumikha ng mga ahente na maaaring mangatuwiran, matuto, at umangkop sa nagbabagong kapaligiran. Ang LangChain ay binuo sa ibabaw ng Rust programming language at nagbibigay ng mataas na antas ng API para sa pagbuo ng mga ahente ng AI.

DSPy: Isang Framework para sa Orkestrasyon

Ang DSPy ay isang Python framework para sa pagbuo ng mga distributed system na maaaring mag-orchestrate ng maraming AI agent. Nagbibigay ito ng set ng mga tool at library na nagbibigay-daan sa mga developer na magdisenyo at mag-deploy ng mga scalable at resilient system na maaaring pamahalaan ang mga kumplikadong pakikipag-ugnayan sa pagitan ng maraming ahente. Ang DSPy ay binuo sa ibabaw ng Apache Kafka messaging system at nagbibigay ng mataas na antas ng API para sa pagbuo ng mga distributed system.

Pagpapatupad ng mga Ahente ng AI sa LangChain at DSPy

Upang ipatupad ang mga ahente ng AI gamit ang LangChain at DSPy, kailangan nating sundin ang mga hakbang na ito:

  1. Tukuyin ang Arkitektura ng Ahente: Tukuyin ang arkitektura ng ahente ng AI, kabilang ang mga input, output, at pakikipag-ugnayan sa ibang mga ahente.
  2. Ipatupad ang Agent Logic: Ipatupad ang logic ng AI agent gamit ang LangChain, kasama ang mga mekanismo ng pangangatwiran, pagkatuto, at pagbagay.
  3. I-orchestrate ang Mga Pakikipag-ugnayan ng Ahente: Gamitin ang DSPy upang ayusin ang mga pakikipag-ugnayan sa pagitan ng maraming ahente ng AI, kabilang ang mga protocol ng komunikasyon at mga mekanismo ng palitan ng data.
  4. I-deploy ang System: I-deploy ang system gamit ang cloud platform o isang containerization framework, gaya ng Docker.

Halimbawa ng Code: Pagpapatupad ng Simple AI Agent na may LangChain

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na nagpapakita kung paano ipatupad ang isang ahente ng AI gamit ang LangChain:

import langchain
mula sa langchain.chains import LLMChain


ahente = langchain.Agent(
    input_schema={"text": str},
    output_schema={"text": str},
    chain=LLMChain(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        temperatura=0.7,
    ),
)

# Ipatupad ang lohika ng ahente
def agent_logic(input_text):
    output_text = agent.run(input_text)
    ibalik ang output_text

# Subukan ang ahente
input_text = "Ano ang kahulugan ng buhay?"
output_text = agent_logic(input_text)
print(output_text)

Ang halimbawa ng code na ito ay nagpapakita kung paano tukuyin ang isang ahente ng AI gamit ang LangChain, kabilang ang mga schema ng input at output, at ang lohika ng ahente. Ang ahente ay ipinatupad gamit ang isang Large Language Model (LLM) chain, na isang uri ng AI agent na maaaring mangatuwiran at makabuo ng text.

Nangungunang 5-10 Pinaka-ginagamit na Command/Snippet para sa LangChain at DSPy

Narito ang nangungunang 5-10 pinakaginagamit na command/snippet para sa LangChain at DSPy:

  1. langchain.Agent(): Lumilikha ng bagong instance ng AI agent.
ahente = langchain.Agent(
    input_schema={"text": str},
    output_schema={"text": str},
    chain=LLMChain(
        model="davinci:instructix",
        max_length=2048,
        temperatura=0.7,
    ),
)
  1. agent.run(): Pinapatakbo ang AI agent na may ibinigay na input.
output_text = agent.run(input_text)
  1. DSPy.create_cluster(): Lumilikha ng bagong cluster ng mga node para sa distributed system.
cluster = DSPy.create_cluster(
    num_nodes=5,
    node_type="worker",
)
  1. DSPy.create_agent(): Lumilikha ng bagong instance ng AI agent para sa distributed system.
ahente = DSPy.create_agent(
    cluster=kumpol,
    agent_type="LLM",
)
  1. DSPy.deploy_agent(): I-deploy ang AI agent sa distributed system.
DSPy.deploy_agent(
    ahente= ahente,
    cluster=kumpol,
)
  1. DSPy.get_agent_status(): Kinukuha ang status ng AI agent.
status = DSPy.get_agent_status(
    ahente= ahente,
    cluster=kumpol,
)
  1. DSPy.update_agent(): Ina-update ang AI agent gamit ang bagong data o mga parameter.
DSPy.update_agent(
    ahente= ahente,
    cluster=kumpol,
    new_data={"text": "new input text"},
)
  1. DSPy.delete_agent(): Tinatanggal ang AI agent mula sa distributed system.
DSPy.delete_agent(
    ahente= ahente,
    cluster=kumpol,
)
  1. DSPy.create_chain(): Lumilikha ng bagong chain ng mga AI agent para sa distributed system.
chain = DSPy.create_chain(
    ahente=[agent1, agent2, agent3],
)
  1. DSPy.deploy_chain(): Ini-deploy ang chain ng mga ahente ng AI sa distributed system.
DSPy.deploy_chain(
    chain=chain,
    cluster=kumpol,
)

Visualization

Narito ang visualization ng LangChain at DSPy architecture gamit ang Chart.js:

{
  "type": "pieChart",
  "data": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "mga dataset": [
      {
        "label": "Mga Ahente ng AI",
        "data": [50, 50],
        "Kulay ng background": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "mga opsyon": {
    "pamagat": {
      "display": totoo,
      "text": "LangChain at DSPy Architecture"
    },
    "alamat": {
      "display": totoo
    }
  }
}

Ipinapakita ng visualization na ito ang pamamahagi ng mga ahente ng AI sa pagitan ng LangChain at DSPy, na may 50% ng mga ahente na tumatakbo sa LangChain at 50% ay tumatakbo sa DSPy.

Konklusyon

Ang LangChain at DSPy ay nagbibigay ng isang makapangyarihang balangkas para sa pagbuo at pag-oorkestra ng mga ahente ng AI, na nagbibigay-daan sa mga developer na magdisenyo ng mga scalable at nababanat na sistema na epektibong makakapangasiwa ng mga kumplikadong pakikipag-ugnayan sa pagitan ng maraming ahente. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na nakabalangkas sa artikulong ito, maaaring ipatupad ng mga developer ang mga ahente ng AI gamit ang LangChain at DSPy, at i-deploy ang mga ito sa isang distributed system gamit ang DSPy. Ang mga halimbawa ng code at visualization na ibinigay ay nagpapakita ng mga kakayahan ng LangChain at DSPy, at ang nangungunang 5-10 na pinakaginagamit na command/snippet ay nagbibigay ng mabilis na sanggunian para sa mga developer.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn