قم بإنشاء خط أنابيب DSPy

تنسيق تسليم البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي باستخدام DSPy وLangChain: دليل فني لخطوط أنابيب تسليم البرامج الآلية

مقدمة

تعمل ثورة المركبات المعرفة بالبرمجيات (SDV) على إحداث تحول في صناعة السيارات من خلال وعدها بزيادة الكفاءة وخفض التكاليف وتحسين الأداء. ومع ذلك، فإن تعقيد أنظمة SDV يتطلب اتباع نهج أكثر تطوراً في تسليم البرامج، نهج يستفيد من قوة الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة. في هذه المقالة، سنستكشف كيفية تنسيق تسليم البرامج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي باستخدام DSPy وLangChain، وهما تقنيتان متطورتان تتيحان تكامل وكلاء الذكاء الاصطناعي والرسوم البيانية التجريدية العلائقية (RAGs) ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع أدوات أتمتة DevOps.

تحديات تسليم البرامج في SDVs

تعتمد المركبات المعرفة بالبرمجيات على شبكة معقدة من الأنظمة المترابطة، بما في ذلك القيادة الذاتية، ونظام المعلومات والترفيه، وإدارة المركبات. إن الحجم الهائل لهذه الأنظمة وتعقيدها يجعل الطرق التقليدية لتوصيل البرامج غير كافية. وتشمل التحديات ما يلي:

• قابلية التوسع: تتطلب أنظمة SDV النشر السريع والتوسع لتلبية متطلبات المستخدمين المتغيرة.
• الأداء: يجب أن يضمن تسليم البرامج الأداء الأمثل والموثوقية والأمان.
• التعقيد: تتضمن أنظمة SDV العديد من أصحاب المصلحة والتقنيات والعمليات، مما يجعل من الصعب إدارة تسليم البرامج وتنسيقها.

تقديم DSPy وLangChain

DSPy وLangChain هما تقنيتان مبتكرتان تعالجان تحديات تسليم البرامج في SDVs. DSPy هو إطار عمل يستند إلى Python لبناء ونشر خطوط أنابيب تسليم البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، في حين أن LangChain هي مكتبة قائمة على Rust لإنشاء وإدارة LLMs وRAGs.

DSPy: إطار عمل قائم على لغة Python لتسليم البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

يوفر DSPy مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات لبناء ونشر خطوط توصيل البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. وتشمل ميزاته الرئيسية ما يلي:

• تنسيق المسارات: يتيح DSPy إنشاء وإدارة مسارات تسليم البرامج المعقدة، بما في ذلك المهام ومسارات العمل والتبعيات.
• تكامل الذكاء الاصطناعي: يوفر DSPy تكاملًا سلسًا مع أطر عمل الذكاء الاصطناعي الشائعة، مثل TensorFlow وPyTorch.
• أتمتة DevOps: يدعم DSPy التكامل مع أدوات DevOps الشائعة، مثل Jenkins وGitLab.

LangChain: مكتبة قائمة على الصدأ لحاملي LLM وRAGs

LangChain هي مكتبة قائمة على Rust لإنشاء وإدارة LLMs وRAGs. وتشمل ميزاته الرئيسية ما يلي:

• تكامل LLM: توفر LangChain تكاملًا سلسًا مع شهادات LLM الشهيرة، مثل BERT وRoBERTa.
• إدارة RAG: يتيح LangChain إنشاء مجموعات RAG وإدارتها، والتي توفر تمثيلاً منظمًا للرسوم البيانية المعرفية.
• استدلال الذكاء الاصطناعي: يدعم LangChain الاستدلال والاستدلال بالذكاء الاصطناعي باستخدام LLMs وRAGs.

دمج DSPy وLangChain لتسليم البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

لدمج DSPy وLangChain، يمكننا استخدام كتلة التعليمات البرمجية التالية كمثال:

استيراد dspy
من langchain Import LLM, RAG


خط الأنابيب = dspy.Pipeline(
    الاسم = "تسليم البرامج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي"،
    المهام=[
        dspy.Task("إنشاء"، "برنامج بناء")،
        dspy.Task("اختبار"، "برنامج اختبار")،
        dspy.Task("نشر"، "نشر البرنامج")
    ]
)

# إنشاء LLM و RAG
llm = LLM("bert-base-uncased")
خرقة = RAG("تسليم البرامج")

# دمج LLM وRAG مع خط أنابيب DSPy
Pipe.add_task(dspy.Task("ai-reasoning"، "ai-reasoning"، llm، rag))

# تشغيل خط الأنابيب
خط الأنابيب.تشغيل ()

يوضح مقطع التعليمات البرمجية هذا كيفية إنشاء خط أنابيب DSPy، ودمج LLM وRAG باستخدام LangChain، وتشغيل خط الأنابيب باستخدام DSPy.

أهم 5-10 أوامر/مقتطفات الأكثر استخدامًا

فيما يلي أهم 5-10 أوامر/مقتطفات الأكثر استخدامًا لـ DSPy وLangChain:

• ** دي إس بي **
  • dspy.Pipeline(): إنشاء خط أنابيب DSPy جديد.
  • dspy.Task(): قم بإنشاء مهمة جديدة في المسار.
  • pipeline.add_task(): إضافة مهمة إلى المسار.
  • pipeline.run(): تشغيل خط الأنابيب.
• لانج تشين
  • LLM(): إنشاء LLM جديد.
  • RAG(): إنشاء RAG جديد.
  • llm.train(): تدريب LLM.
  • rag.build(): قم ببناء RAG.

التصور

فيما يلي تصور لخط أنابيب DSPy باستخدام Chart.js:

{
  "النوع": "شريط"،
  "البيانات": {
    "التسميات": ["إنشاء"، "اختبار"، "نشر"، "استدلال الذكاء الاصطناعي"]،
    "مجموعات البيانات": [
      {
        "label": "مهام المسار"،
        "بيانات": [10، 20، 30، 40]،
        "backgroundColor": ["#4CAF50"، "#FF9800"، "#2196F3"، "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "الخيارات": {
    "العنوان": {
      "العرض": صحيح،
      "نص": "مهام خط أنابيب DSPy"
    },
    "المقاييس": {
      "المحاور": [
        {
          "القراد": {
            "beginAtZero": صحيح
          }
        }
      ]
    }
  }
}

يعرض هذا التصور مهام التدفق، بما في ذلك البناء والاختبار والنشر واستدلال الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة

في هذه المقالة، اكتشفنا كيفية تنسيق تسليم البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي باستخدام DSPy وLangChain. ناقشنا تحديات تسليم البرامج في SDVs وقدمنا ​​الميزات الرئيسية لـ DSPy وLangChain. لقد قدمنا ​​أيضًا مقطع تعليمات برمجية يوضح كيفية دمج DSPy وLangChain، بالإضافة إلى تصور لخط أنابيب DSPy. ومن خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والأتمتة، يمكننا تعزيز قابلية التوسع والأداء في المركبات المعرفة بالبرمجيات.