Mengatur Agen AI dengan LangChain dan DSPy untuk Peningkatan Arsitektur Perangkat Lunak | B4N1

Mengatur Agen AI dengan LangChain dan DSPy untuk Peningkatan Arsitektur Perangkat Lunak

8 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Mengatur Agen AI dengan LangChain dan DSPy untuk Peningkatan Arsitektur Perangkat Lunak

Pendahuluan

Dalam lanskap digital yang serba cepat saat ini, sistem perangkat lunak menjadi semakin kompleks, dengan adanya integrasi kemampuan Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Akibatnya, merancang sistem yang skalabel dan tangguh yang dapat mengatur agen AI secara efektif telah menjadi perhatian mendesak bagi para insinyur perangkat lunak. Artikel ini mengeksplorasi titik temu antara AI, rekayasa perangkat lunak, dan alat orkestrasi untuk merancang arsitektur perangkat lunak yang efisien, dengan fokus pada penerapan agen AI menggunakan LangChain dan DSPy.

Perlunya Orkestrasi AI

Sistem perangkat lunak tradisional sering kali dirancang dengan arsitektur monolitik, di mana semua komponen digabungkan secara erat dan bekerja sama secara linier. Namun, dengan munculnya AI dan ML, sistem perangkat lunak menjadi semakin terdistribusi dan terdesentralisasi, dengan banyak agen yang bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama. Hal ini menyebabkan perlunya orkestrasi AI, yang melibatkan perancangan sistem yang dapat secara efektif mengelola dan mengoordinasikan interaksi antara beberapa agen AI.

LangChain: Kerangka Kerja untuk Membangun Agen AI

LangChain adalah kerangka kerja Python untuk membangun agen AI yang dapat berinteraksi satu sama lain dan dengan sistem eksternal. Ini menyediakan seperangkat alat dan perpustakaan yang memungkinkan pengembang untuk membuat agen yang dapat berpikir, belajar, dan beradaptasi dengan perubahan lingkungan. LangChain dibangun di atas bahasa pemrograman Rust dan menyediakan API tingkat tinggi untuk membangun agen AI.

DSPy: Kerangka Kerja Orkestrasi

DSPy adalah kerangka kerja Python untuk membangun sistem terdistribusi yang dapat mengatur beberapa agen AI. Ini menyediakan seperangkat alat dan pustaka yang memungkinkan pengembang merancang dan menerapkan sistem yang skalabel dan tangguh yang dapat mengelola interaksi kompleks antara banyak agen. DSPy dibangun di atas sistem pesan Apache Kafka dan menyediakan API tingkat tinggi untuk membangun sistem terdistribusi.

Menerapkan Agen AI dengan LangChain dan DSPy

Untuk mengimplementasikan agen AI menggunakan LangChain dan DSPy, kita perlu mengikuti langkah-langkah berikut:

  1. Tentukan Arsitektur Agen: Tentukan arsitektur agen AI, termasuk masukan, keluaran, dan interaksi dengan agen lain.
  2. Menerapkan Logika Agen: Menerapkan logika agen AI menggunakan LangChain, termasuk mekanisme penalaran, pembelajaran, dan adaptasi.
  3. Mengatur Interaksi Agen: Gunakan DSPy untuk mengatur interaksi antara beberapa agen AI, termasuk protokol komunikasi dan mekanisme pertukaran data.
  4. Menerapkan Sistem: Menerapkan sistem menggunakan platform cloud atau kerangka kerja containerisasi, seperti Docker.

Contoh Kode: Menerapkan Agen AI Sederhana dengan LangChain

Berikut adalah contoh kode sederhana yang menunjukkan cara mengimplementasikan agen AI menggunakan LangChain:

impor langchain
dari langchain.chains impor LLMChain


agen = langchain.Agen(
    masukan_skema={"teks": str},
    keluaran_skema={"teks": str},
    rantai=LLMCain(
        model="davinci:instruksi",
        panjang_maks=2048,
        suhu=0,7,
    ),
)

# Menerapkan logika agen
def agen_logic(input_teks):
    output_text = agen.jalankan(input_text)
    kembalikan keluaran_teks

# Uji agennya
input_text = "Apa arti hidup ini?"
output_text = agen_logic(input_text)
cetak(teks_keluaran)

Contoh kode ini menunjukkan cara mendefinisikan agen AI menggunakan LangChain, termasuk skema input dan output, serta logika agen. Agen diimplementasikan menggunakan rantai Large Language Model (LLM), yaitu jenis agen AI yang dapat memberi alasan dan menghasilkan teks.

5-10 Perintah/Cuplikan Teratas yang Paling Banyak Digunakan untuk LangChain dan DSPy

Berikut adalah 5-10 perintah/cuplikan yang paling banyak digunakan untuk LangChain dan DSPy:

  1. langchain.Agent(): Membuat instance agen AI baru.
agen = langchain.Agen(
    masukan_skema={"teks": str},
    keluaran_skema={"teks": str},
    rantai=LLMCain(
        model="davinci:instruksi",
        panjang_maks=2048,
        suhu=0,7,
    ),
)
  1. agent.run(): Menjalankan agen AI dengan masukan tertentu.
output_text = agen.jalankan(input_text)
  1. DSPy.create_cluster(): Membuat cluster node baru untuk sistem terdistribusi.
cluster = DSPy.create_cluster(
    jumlah_node=5,
    node_type="pekerja",
)
  1. DSPy.create_agent(): Membuat instance agen AI baru untuk sistem terdistribusi.
agen = DSPy.create_agent(
    kluster=kluster,
    agent_type="LLM",
)
  1. DSPy.deploy_agent(): Menerapkan agen AI ke sistem terdistribusi.
DSPy.deploy_agent(
    agen=agen,
    kluster=kluster,
)
  1. DSPy.get_agent_status(): Mengambil status agen AI.
status = DSPy.get_agent_status(
    agen=agen,
    kluster=kluster,
)
  1. DSPy.update_agent(): Memperbarui agen AI dengan data atau parameter baru.
DSPy.update_agent(
    agen=agen,
    kluster=kluster,
    new_data={"teks": "teks masukan baru"},
)
  1. DSPy.delete_agent(): Menghapus agen AI dari sistem terdistribusi.
DSPy.delete_agent(
    agen=agen,
    kluster=kluster,
)
  1. DSPy.create_chain(): Membuat rantai agen AI baru untuk sistem terdistribusi.
rantai = DSPy.create_chain(
    agen=[agen1, agen2, agen3],
)
  1. DSPy.deploy_chain(): Menyebarkan rantai agen AI ke sistem terdistribusi.
DSPy.deploy_chain(
    rantai=rantai,
    kluster=kluster,
)

Visualisasi

Berikut visualisasi arsitektur LangChain dan DSPy menggunakan Chart.js:

{
  "ketik": "bagan lingkaran",
  "data": {
    "label": ["LangChain", "DSPy"],
    "kumpulan data": [
      {
        "label": "Agen AI",
        "data": [50, 50],
        "warna latar": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "judul": {
      "tampilan": benar,
      "teks": "Arsitektur LangChain dan DSPy"
    },
    "legenda": {
      "tampilan": benar
    }
  }
}

Visualisasi ini menunjukkan distribusi agen AI antara LangChain dan DSPy, dengan 50% agen berjalan di LangChain dan 50% berjalan di DSPy.

Kesimpulan

LangChain dan DSPy memberikan kerangka kerja yang kuat untuk membangun dan mengatur agen AI, memungkinkan pengembang merancang sistem yang skalabel dan tangguh yang dapat secara efektif mengelola interaksi kompleks antara banyak agen. Dengan mengikuti langkah-langkah yang diuraikan dalam artikel ini, pengembang dapat mengimplementasikan agen AI menggunakan LangChain dan DSPy, dan menyebarkannya ke sistem terdistribusi menggunakan DSPy. Contoh kode dan visualisasi yang diberikan menunjukkan kemampuan LangChain dan DSPy, dan 5-10 perintah/cuplikan teratas yang paling banyak digunakan memberikan referensi cepat bagi pengembang.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn