Napravite RAG | B4N1

Napravite RAG

7 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Upotreba alata za orkestraciju za softversku arhitekturu utemeljenu na umjetnoj inteligenciji

Uvod

Sve veća potražnja za softverskom arhitekturom koja se temelji na umjetnoj inteligenciji dovela je do razvoja različitih alata za orkestraciju koji omogućuju besprijekornu integraciju mogućnosti umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML) u softverske sustave. U ovom ćemo članku istražiti implementaciju softverske arhitekture vođene umjetnom inteligencijom pomoću alata za orkestraciju kao što su LangChain i DSPy, s fokusom na integraciju RAG (Reasoning and Action Graph) i LLM (Large Language Model) mogućnosti za poboljšanu skalabilnost, izvedbu i sigurnost.

Što su alati za orkestraciju?

Alati za orkestraciju su softverski okviri koji omogućuju automatizaciju složenih radnih procesa i procesa integracijom više usluga, aplikacija i sustava. Oni pružaju centraliziranu platformu za upravljanje i koordinaciju interakcija između različitih komponenti, osiguravajući učinkovito i skalabilno izvršavanje zadataka.

LangChain: alat za orkestraciju temeljen na Pythonu

LangChain je Python biblioteka otvorenog koda koja pruža sveobuhvatan okvir za izgradnju softverske arhitekture pokretane umjetnom inteligencijom. Nudi niz značajki, uključujući:

  • RAG (Reasoning and Action Graph) integracija: LangChain pruža ugrađenu RAG implementaciju, omogućujući stvaranje složenih grafova razmišljanja i radnji koji se mogu koristiti za modeliranje i izvršavanje tijekova rada vođenih umjetnom inteligencijom.
  • LLM (Large Language Model) integracija: LangChain podržava integraciju LLM-ova, kao što su LLaMA i BERT, za zadatke obrade prirodnog jezika i generiranja.
  • Skalabilnost i izvedba: LangChain je dizajniran za rukovanje velikim radnim opterećenjima umjetne inteligencije, pružajući učinkovito i skalabilno izvršavanje zadataka.

Implementacija softverske arhitekture vođene umjetnom inteligencijom uz LangChain

Kako bismo demonstrirali implementaciju softverske arhitekture vođene umjetnom inteligencijom pomoću LangChaina, razmotrimo jednostavan primjer chatbota koji koristi RAG za razmišljanje o korisničkim upitima i generiranje odgovora.

uvoz lančain
iz langchain.chains import llm


krpa = langchain.RAG(
    name="chatbot_rag",
    čvorovi=[
        {"name": "greeting", "text": "Zdravo, kako vam mogu pomoći?"},
        {"name": "doviđenja", "text": "Zbogom, bilo je lijepo razgovarati s tobom."},
    ],
    rubovi=[
        {"from": "greeting", "to": "goodbye", "condition": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Kreirajte LLM
llm = llm.LLM(
    name="chatbot_llm",
    model="lama",
    max_tokens=100,
)

# Napravite lanac chatbota
lanac = langchain.Chain(
    name="lanac_chatbota",
    llm=llm,
    krpa=krpa,
)

# Testirajte chatbot
user_input = "Zdravo, kako si?"
odgovor = chain.run(user_input)
ispis (odgovor)

DSPy: alat za orkestraciju temeljen na Rustu

DSPy je alat za orkestraciju temeljen na Rustu koji pruža skalabilni okvir visokih performansi za izgradnju softverske arhitekture pokretane umjetnom inteligencijom. Nudi niz značajki, uključujući:

  • RAG (Reasoning and Action Graph) integracija: DSPy pruža ugrađenu RAG implementaciju, omogućujući stvaranje složenih obrazovnih i akcijskih grafikona koji se mogu koristiti za modeliranje i izvršavanje radnih procesa vođenih umjetnom inteligencijom.
  • LLM (Large Language Model) Integracija: DSPy podržava integraciju LLM-ova, kao što su LLaMA i BERT, za zadatke obrade i generiranja prirodnog jezika.
  • Skalabilnost i izvedba: DSPy je dizajniran za rukovanje velikim radnim opterećenjima umjetne inteligencije, pružajući učinkovito i skalabilno izvršavanje zadataka.

Implementacija softverske arhitekture vođene umjetnom inteligencijom uz DSPy

Kako bismo demonstrirali implementaciju softverske arhitekture vođene umjetnom inteligencijom koristeći DSPy, razmotrimo jednostavan primjer chatbota koji koristi RAG za razmišljanje o korisničkim upitima i generiranje odgovora.

koristiti dspy::chain;
koristite dspy::llm;

// Napravite RAG
neka krpa = lanac::KRPA::novo(
    "chatbot_rag",
    vec![
        chain::Node::new("greeting", "Halo, kako vam mogu pomoći?"),
        chain::Node::new("zbogom", "zbogom, bilo je lijepo razgovarati s tobom."),
    ],
    vec![
        lanac::Edge::new("pozdrav", "zbogom", "korisnik_kaže_zbogom"),
    ],
);

// Kreirajte LLM
neka llm = llm::LLM::new(
    "chatbot_llm",
    "lama",
    100,
);

// Stvorite lanac chatbota
pusti lanac = lanac::lanac::novo(
    "lanac_chatbota",
    llm,
    krpa,
);

// Testirajte chatbot
let user_input = "Zdravo, kako si?";
let response = chain.run(user_input);
println!("{}", odgovor);

Top 5-10 najčešće korištenih naredbi/isječaka

Evo nekih od najčešće korištenih naredbi i isječaka za LangChain i DSPy:

  • LangChain:
    • langchain.RAG(): Stvara novu RAG instancu.
    • langchain.LLM(): Stvara novu instancu LLM-a.
    • langchain.Chain(): Stvara novu instancu lanca.
    • rag.run(): Pokreće RAG i generira odgovor.
    • llm.run(): Pokreće LLM i generira odgovor.
  • DSPy:
    • dspy::chain::RAG::new(): Stvara novu RAG instancu.
    • dspy::llm::LLM::new(): Stvara novu instancu LLM-a.
    • dspy::chain::Chain::new(): Stvara novu instancu lanca.
    • chain.run(): Pokreće lanac i generira odgovor.

Vizualizacija

Evo jednostavne vizualizacije RAG i LLM mogućnosti pomoću Chart.js:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const grafikon = novi grafikon(ctx, {
    tip: 'bar',
    podaci: {
        oznake: ['RAG', 'LLM'],
        skupovi podataka: [{
            oznaka: 'Mogućnosti',
            podaci: [10, 20],
            boja pozadine: [
                'rgba(255, 99, 132, 0,2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0,2)',
            ],
            Boja obruba: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            Širina obruba: 1
        }]
    },
    opcije: {
        skale: {
            y: {
                beginAtZero: istina
            }
        }
    }
});

Zaključak

LangChain i DSPy moćni su alati za orkestraciju koji omogućuju implementaciju softverske arhitekture vođene umjetnom inteligencijom koristeći RAG i LLM mogućnosti. Korištenjem ovih alata, programeri mogu stvoriti skalabilne, učinkovite i sigurne softverske sustave koji mogu podnijeti složena AI radna opterećenja. Uz njihovu jednostavnost korištenja i fleksibilnost, LangChain i DSPy idealni su izbori za izgradnju softverske arhitekture pokretane umjetnom inteligencijom.

Preporuke

Na temelju rasprave u ovom članku, evo nekoliko preporuka za programere koji žele implementirati arhitekturu softvera vođenu umjetnom inteligencijom koristeći LangChain i DSPy:

  • Započnite s učenjem osnova LangChaina i DSPyja, uključujući njihove RAG i LLM mogućnosti.
  • Eksperimentirajte s jednostavnim primjerima, kao što je primjer chatbota, da biste stekli osjećaj kako alati rade.
  • Postupno prijeđite na složenije projekte, kao što je izgradnja sustava preporuka ili cjevovoda za obradu prirodnog jezika.
  • Koristite odjeljak 5-10 najčešće korištenih naredbi/isječaka kao referentni vodič za uobičajene naredbe i isječke.
  • Vizualizirajte svoje RAG i LLM sposobnosti koristeći Chart.js kako biste stekli bolje razumijevanje odnosa između različitih komponenti.

Slijedeći ove preporuke, programeri mogu otključati puni potencijal LangChaina i DSPy-ja i izgraditi softversku arhitekturu pokretanu umjetnom inteligencijom koja može podnijeti složena radna opterećenja i pružiti iznimnu izvedbu i skalabilnost.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn