E hana i kahi RAG | B4N1

E hana i kahi RAG

3 months ago · b4n1 Read time: 6 min

Ke hoʻohana nei i nā mea hana orchestration no ka AI-Powered Software Architecture

Hoʻolauna

ʻO ka piʻi nui ʻana o ka noi no ka hoʻolālā polokalamu hoʻomohala AI i alakaʻi i ka hoʻomohala ʻana i nā mea hana orchestration e hiki ai i ka hoʻohui pono ʻana o Artificial Intelligence (AI) a me Machine Learning (ML) i nā ʻōnaehana polokalamu. Ma kēia ʻatikala, e ʻimi mākou i ka hoʻokō ʻana o AI-driven software architecture me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana orchestration e like me LangChain a me DSPy, me ka nānā ʻana i ka hoʻohui ʻana i ka RAG (Reasoning and Action Graph) a me LLM (Large Language Model) no ka hoʻonui ʻana i ka scalability, ka hana, a me ka palekana.

He aha nā mea hana orchestration?

ʻO nā mea hana orchestration he mau lako polokalamu e hiki ai i ka automation o nā kaʻina hana paʻakikī a me nā kaʻina hana ma o ka hoʻohui ʻana i nā lawelawe he nui, nā noi, a me nā ʻōnaehana. Hāʻawi lākou i kahi kikowaena kikowaena no ka hoʻokele a me ka hoʻonohonoho ʻana i nā pilina ma waena o nā ʻāpana like ʻole, e hōʻoiaʻiʻo ana i ka hoʻokō pono a me ka scalable o nā hana.

LangChain: He Mea Hana Hoʻoheheʻe Kūʻē ʻo Python

ʻO LangChain kahi waihona Python open-source e hāʻawi ana i kahi papa hana piha no ke kūkulu ʻana i ka hoʻolālā polokalamu hoʻokele AI. Hāʻawi ia i nā ʻano hiʻohiʻona, me:

  • RAG (Reasoning and Action Graph) Integration: Hāʻawi ʻo LangChain i kahi hoʻokō RAG i kūkulu ʻia, hiki i ka hana ʻana i nā noʻonoʻo paʻakikī a me nā kiʻi hana i hiki ke hoʻohana ʻia e hoʻohālike a hoʻokō i nā kahe hana i alakaʻi ʻia e AI.
  • LLM (Large Language Model) Integration: Kākoʻo ʻo LangChain i ka hoʻohui ʻana o nā LLM, e like me LLaMA a me BERT, no ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe a me nā hana hana.
  • Scalability and Performance: Ua hoʻolālā ʻia ʻo LangChain e mālama i nā haʻahaʻa hana AI nui, e hāʻawi ana i ka hoʻokō pono a hiki ke hoʻokō ʻia nā hana.

Ke hoʻokō nei i ka ʻOihana Pūnaehana Hoʻolālā AI-Driven me LangChain

No ka hōʻike ʻana i ka hoʻokō ʻana i ka hoʻolālā polokalamu hoʻokele AI me ka hoʻohana ʻana iā LangChain, e noʻonoʻo kākou i kahi laʻana maʻalahi o kahi chatbot e hoʻohana ana i kahi RAG e noʻonoʻo ai e pili ana i nā nīnau mea hoʻohana a hana i nā pane.

lawe mai i ka lanchain
mai langchain.chains import llm


lole lole = langchain.RAG(
    inoa = "chatbot_rag",
    nodes=[
        {"name": "greeting", "text": "Aloha, pehea lā wau e kōkua aku ai iā ʻoe?"},
        {"name": "goodbye", "text": "Aloha, maikaʻi ke kamaʻilio ʻana me ʻoe."},
    ],
    nā kihi=[
        {"mai": "aloha", "to": "aloha", "condition": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Hana i kahi LLM
llm = llm.LLM(
    inoa = "chatbot_llm",
    model="llama",
    max_tokens=100,
)

# E hana i kahi kaulahao chatbot
kaulahao = langchain.Chain(
    inoa = "chatbot_chain",
    llm=llm,
    rag=rag,
)

# E hoʻāʻo i ka chatbot
user_input = "Aloha, pehea ʻoe?"
pane = chain.run(user_input)
paʻi (pane)

DSPy: He Mea Hana Hoʻoheheʻe Ma muli o ka Rust

ʻO DSPy kahi mea hana orchestration e pili ana i ka Rust e hāʻawi ana i kahi hoʻolālā kiʻekiʻe a hiki ke hoʻonui ʻia no ke kūkulu ʻana i ka hoʻolālā polokalamu hoʻokele AI. Hāʻawi ia i nā ʻano hiʻohiʻona, me:

  • RAG (Reasoning and Action Graph) Integration: Hāʻawi ʻo DSPy i kahi hoʻokō RAG i kūkulu ʻia, e hiki ai ke hana i nā noʻonoʻo paʻakikī a me nā kiʻi hana i hiki ke hoʻohana ʻia e hoʻohālike a hoʻokō i nā kahe hana i alakaʻi ʻia e AI.
  • LLM (Large Language Model) Integration: Kākoʻo ʻo DSPy i ka hoʻohui ʻana o nā LLM, e like me LLaMA a me BERT, no ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe a me nā hana hana.
  • Scalability and Performance: Hoʻolālā ʻia ʻo DSPy e mālama i nā haʻawina AI nui, e hāʻawi ana i ka hoʻokō pono a hiki ke hoʻonui ʻia i nā hana.

Ke hoʻokō nei i ka ʻĀpana Pūnaehana Hoʻolālā AI-Driven me DSPy

No ka hōʻike ʻana i ka hoʻokō ʻana o ka hoʻolālā polokalamu hoʻokele AI me ka hoʻohana ʻana iā DSPy, e noʻonoʻo kākou i kahi hiʻohiʻona maʻalahi o kahi chatbot e hoʻohana ana i kahi RAG e noʻonoʻo ai e pili ana i nā nīnau mea hoʻohana a hana i nā pane.

hoʻohana i ka dspy::chain;
hoʻohana i ka dspy::llm;

// E hana i kahi RAG
let rag = kaulahao::RAG::hou(
    "chatbot_rag",
    vec![
        chain::Node::new("aloha", "Aloha, pehea lā wau e kōkua aku ai iā ʻoe?"),
        chain::Node::new("aloha", "Aloha, maikaʻi ke kamaʻilio ʻana me ʻoe."),
    ],
    vec![
        chain::Edge::new("aloha", "aloha", "user_says_goodbye"),
    ],
);

// Hana i kahi LLM
e llm = llm::LLM::hou(
    "chatbot_llm",
    "llama",
    100,
);

// E hana i kahi kaulahao chatbot
let kaulahao = kaulahao::Chain::hou(
    "chain_chain",
    llm,
    lole lole,
);

// E hoʻāʻo i ka chatbot
let user_input = "Aloha, pehea ʻoe?";
e pane = chain.run(user_input);
println!("{}", pane);

** 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/nā ʻāpana**

Eia kekahi o nā kauoha maʻamau a me nā snippets no LangChain a me DSPy:

  • LangChain:
    • langchain.RAG(): Hana i kahi laʻana RAG hou.
    • langchain.LLM(): Hana i kahi laʻana LLM hou.
    • langchain.Chain(): Hana i kahi laʻana kaulahao hou.
    • rag.run(): Holo i ka RAG a hana i ka pane.
    • llm.run(): Holo i ka LLM a hana i ka pane.
  • DSPy:
    • dspy::chain::RAG::new(): Hana i kahi laʻana RAG hou.
    • dspy::llm::LLM::new(): Hana i kahi laʻana LLM hou.
    • dspy::chain::Chain::new(): Hana i kahi laʻana kaulahao hou.
    • chain.run(): Holo i ke kaulahao a hana i ka pane.

Hōʻikeʻike

Eia kahi hiʻohiʻona maʻalahi o ka RAG a me LLM hiki ke hoʻohana iā Chart.js:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
palapala kuhi = Palapala hou(ctx, {
    ʻano: 'bar',
    ʻikepili: {
        nā lepili: ['RAG', 'LLM'],
        nā pūʻulu helu: [{
            lepili: 'Nā mana',
            ʻikepili: [10, 20],
            kala kala: [
                'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
            ],
            kala kala: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            palena palena: 1
        }]
    },
    nā koho: {
        unahi: {
            y: {
                beginAtZero: ʻoiaʻiʻo
            }
        }
    }
});

Hoʻoholo

I ka hopena, ʻo LangChain a me DSPy nā mea hana orchestration ikaika e hiki ai ke hoʻokō i ka hoʻolālā polokalamu hoʻokele AI me ka hoʻohana ʻana i nā mana RAG a me LLM. Ma ka hoʻohana ʻana i kēia mau mea hana, hiki i nā mea hoʻomohala ke hana i nā ʻōnaehana polokalamu scalable, hoʻokō, a paʻa hoʻi i hiki ke mālama i nā hana paʻakikī AI. Me ka maʻalahi o ka hoʻohana a me ka maʻalahi, ʻo LangChain a me DSPy nā koho kūpono no ke kūkulu ʻana i ka hoʻolālā polokalamu hoʻomohala AI.

Nā Manaʻo

Ma muli o ke kūkākūkā ʻana ma kēia ʻatikala, eia kekahi mau ʻōlelo aʻoaʻo no nā mea hoʻomohala e makemake e hoʻokō i ka hoʻolālā polokalamu hoʻokele AI me ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy:

  • Hoʻomaka ma ke aʻo ʻana i nā kumu o LangChain a me DSPy, me kā lākou RAG a me LLM hiki.
  • E hoʻāʻo me nā hiʻohiʻona maʻalahi, e like me ka laʻana chatbot, e ʻike i ka hana o nā mea hana.
  • E neʻe mālie i nā papahana ʻoi aku ka paʻakikī, e like me ke kūkulu ʻana i kahi ʻōnaehana paipai a i ʻole kahi paipu hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe.
  • E hoʻohana i ka ʻāpana 5-10 ʻoi loa i hoʻohana ʻia ma ke ʻano he alakaʻi kuhikuhi no nā kauoha maʻamau a me nā snippets.
  • E ʻike i kāu mau mana RAG a me LLM me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js e loaʻa ai ka ʻike maikaʻi o ka pilina ma waena o nā ʻāpana like ʻole.

Ma ka hahai ʻana i kēia mau ʻōlelo aʻoaʻo, hiki i nā mea hoʻomohala ke wehe i ka mana piha o LangChain a me DSPy a kūkulu i ka hoʻolālā polokalamu hoʻomohala AI-powered e hiki ke mālama i nā hana paʻakikī a hāʻawi i ka hana kūʻokoʻa a me ka scalability.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn