Ar AI darbināmas programmatūras izstrādes organizēšana ar LangChain un DSPy

Ar AI darbināmas programmatūras izstrādes organizēšana, izmantojot LangChain un DSPy

Ievads

Programmatūras izstrādes ainava strauji attīstās, un ar AI darbināmiem rīkiem un tehnoloģijām ir arvien lielāka nozīme DevOps automatizācijā un programmatūras arhitektūrā. Divi ievērojami spēlētāji šajā jomā ir LangChain un DSPy, kas piedāvā jaudīgas orķestrēšanas iespējas AI vadītu programmatūras izstrādes cauruļvadu veidošanai. Šajā rakstā mēs iedziļināsimies LangChain un DSPy pasaulē, izpētot to iespējas, priekšrocības un praktiskos lietojumus ar AI darbināmā programmatūras izstrādē.

Kas ir LangChain?

LangChain ir atvērtā pirmkoda Python ietvars sarunvalodas AI lietojumprogrammu veidošanai. Tas nodrošina spēcīgu rīku komplektu dabiskās valodas apstrādei (NLP), mašīnmācībai (ML) un programmatūras izstrādei, padarot to par ideālu izvēli ar AI darbināmiem programmatūras izstrādes cauruļvadiem. LangChain galvenās funkcijas ietver:

Sarunu AI: LangChain ļauj izstrādātājiem izveidot sarunvalodas saskarnes, piemēram, tērzēšanas robotus un balss palīgus, izmantojot NLP un ML metodes.
Programmatūras izstrāde: LangChain nodrošina virkni rīku programmatūras izstrādei, tostarp koda ģenerēšanai, atkļūdošanai un testēšanai.
Orķestrācija: LangChain orķestrēšanas iespējas ļauj izstrādātājiem automatizēt sarežģītas darbplūsmas un cauruļvadus, tādējādi atvieglojot liela mēroga programmatūras izstrādes projektu pārvaldību.

Kas ir DSPy?

DSPy ir uz Python balstīta sistēma datu zinātnes un mašīnmācīšanās cauruļvadu veidošanai. Tas nodrošina virkni rīku datu pirmapstrādei, funkciju izstrādei, modeļu apmācībai un izvietošanai. DSPy galvenās funkcijas ietver:

Datu zinātne: DSPy ļauj izstrādātājiem izveidot datu zinātnes cauruļvadus, tostarp datu ievadi, apstrādi un analīzi.
Mašīnmācība: DSPy nodrošina dažādu rīku klāstu mašīnmācībai, tostarp modeļu apmācību, regulēšanu un izvietošanu.
Orķestrācija: DSPy orķestrēšanas iespējas ļauj izstrādātājiem automatizēt sarežģītas darbplūsmas un cauruļvadus, tādējādi atvieglojot liela mēroga datu zinātnes un mašīnmācīšanās projektu pārvaldību.

Ar AI darbināmas programmatūras izstrādes organizēšana, izmantojot LangChain un DSPy

Lai ilustrētu LangChain un DSPy jaudu ar AI darbināmā programmatūras izstrādē, aplūkosim vienkāršu piemēru. Pieņemsim, ka mēs vēlamies izveidot sarunvalodas AI darbinātu programmatūras izstrādes cauruļvadu, kas automatizē šādus uzdevumus:

1. Koda ģenerēšana: ģenerējiet Python pamata skriptu tīmekļa lietojumprogrammai, izmantojot veidni. 2. Koda pārskatīšana: pārskatiet ģenerētajā kodā kļūdas un iesakiet uzlabojumus. 3. Pārbaude: palaidiet ģenerētā koda automatizētas pārbaudes, lai pārliecinātos, ka tas atbilst nepieciešamajiem standartiem. 4. Izvietošana: izvietojiet ģenerēto kodu mākoņa platformā.

Šeit ir vienkāršs koda bloks, kas parāda, kā izmantot LangChain un DSPy, lai automatizētu šo cauruļvadu:

importēt langchain
no langchain.chains importēt ConversationalAI
no langchain.llms importa LLM


cauruļvads = sarunvalodasAI(
    llm=LLM("text-davinci-003"),
    ķēde=[
        langchain.PipelineStep(
            name = "koda ģenerēšana",
            func=lambda x: f"import flask\napp = flask.Flask(__name__)\n@app.route('/')\ndef index():\n return "Hello World!",
        ),
        langchain.PipelineStep(
            name="koda apskats",
            func=lambda x: "Ģenerētais kods izskatās labi, taču apsveriet iespēju pievienot kļūdu apstrādi."
        ),
        langchain.PipelineStep(
            name = "Pārbaude",
            func=lambda x: "Notiek testu izpilde...\nPASS: index()",
        ),
        langchain.PipelineStep(
            name = "Izvietošana",
            func=lambda x: "Notiek izvietošana mākoņa platformā...\nVeiksmīgi!",
        ),
    ],
)

# Palaidiet cauruļvadu
rezultāts = pipeline.run(input="Ģenerēt Python pamata skriptu tīmekļa lietojumprogrammai.")

izdrukāt (rezultāts)

Šis koda bloks parāda, kā izmantot LangChain un DSPy, lai automatizētu sarunvalodas AI darbināmu programmatūras izstrādes cauruļvadu. Cauruļvads sastāv no četrām darbībām: koda ģenerēšana, koda pārskatīšana, testēšana un izvietošana. Katrs solis tiek īstenots, izmantojot LangChain konveijera soli, kas definē konkrētu veicamo uzdevumu.

LangChain un DSPy priekšrocības

LangChain un DSPy izmantošanas AI programmatūras izstrādē ir daudz priekšrocību:

Automatizācija: LangChain un DSPy ļauj izstrādātājiem automatizēt sarežģītas darbplūsmas un cauruļvadus, tādējādi atvieglojot liela mēroga programmatūras izstrādes projektu pārvaldību.
Efektivitāte: automatizējot atkārtotus uzdevumus, izstrādātāji var koncentrēties uz augstāka līmeņa uzdevumiem, kuriem nepieciešama radošums un problēmu risināšanas prasmes.
Konsekvence: LangChain un DSPy nodrošina konsekvenci programmatūras izstrādes procesos, samazinot kļūdu risku un uzlabojot vispārējo kvalitāti.
Mērogojamība: LangChain un DSPy ļauj izstrādātājiem mērogot programmatūras izstrādes cauruļvadus, lai tie atbilstu liela mēroga projektu prasībām.

5–10 populārākās komandas/fragmenti

Šeit ir 5–10 populārākās LangChain un DSPy visbiežāk izmantotās komandas/fragmenti:

langchain.PipelineStep: definē konkrētu uzdevumu, kas jāveic konveijerā.

pipeline_step = langchain.PipelineStep(
    name = "koda ģenerēšana",
    func=lambda x: f"import flask\napp = flask.Flask(__name__)\n@app.route('/')\ndef index():\n return "Hello World!",
)

langchain.ConversationalAI: definē sarunvalodas AI konveijeru.

cauruļvads = langchain.ConversationalAI(
    llm=LLM("text-davinci-003"),
    ķēde=[pipeline_solis],
)

DSPy.DataPipeline: definē datu zinātnes cauruļvadu.

cauruļvads = DSPy.DataPipeline(
    data_source="https://example.com/data.csv",
    data_transformer=lambda x: x["column1"] + x["column2"],
)

DSPy.ModelPipeline: definē mašīnmācīšanās cauruļvadu.

cauruļvads = DSPy.ModelPipeline(
    model = lineāra_regresija",
    data_source="https://example.com/data.csv",
    data_transformer=lambda x: x["column1"] + x["column2"],
)

langchain.LLM: definē valodas modeli.

llm = langchain.LLM("text-davinci-003")

DSPy.DataTransformer: definē datu transformatoru.

transformators = DSPy.DataTransformer(lambda x: x["kolonna1"] + x["kolonna2"])

DSPy.ModelTrainer: definē modeļa trenažieri.

treneris = DSPy.ModelTrainer(modelis = lineāra_regresija")

langchain.Pipeline: definē cauruļvadu.

cauruļvads = langchain.Pipeline(
    ķēde=[pipeline_solis],
)

DSPy.DataLoader: definē datu ielādētāju.

loader = DSPy.DataLoader(data_source="https://example.com/data.csv")

DSPy.ModelDeployer: definē modeļa izvietotāju.

izvietotājs = DSPy.ModelDeployer(modelis = lineāra_regresija")

Vizualizācija

Lūk, LangChain un DSPy konveijera vizualizācija, izmantojot Chart.js:

{
  "tips": "josla",
  "dati": {
    "labels": ["Koda ģenerēšana", "Koda pārskatīšana", "Testēšana", "Izvietošana"],
    "datu kopas": [
      {
        "label": "LangChain",
        "dati": [10, 8, 12, 15],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "dati": [8, 10, 12, 15],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opcijas": {
    "title": {
      "displejs": patiess,
      "teksts": "LangChain un DSPy cauruļvads"
    },
    "svari": {
      "yAxes": [
        {
          "ērces": {
            "beginAtZero": taisnība
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Šī vizualizācija parāda LangChain un DSPy konveijerā veikto uzdevumu skaitu. X ass apzīmē uzdevumus, bet y ass – veikto uzdevumu skaitu.

Secinājums

LangChain un DSPy piedāvā jaudīgas orķestrēšanas iespējas mākslīgā intelekta vadītu programmatūras izstrādes cauruļvadu izveidei. Automatizējot sarežģītas darbplūsmas un cauruļvadus, izstrādātāji var koncentrēties uz augstāka līmeņa uzdevumiem, kas prasa radošumu un problēmu risināšanas prasmes. LangChain un DSPy izmantošanas priekšrocības ietver automatizāciju, efektivitāti, konsekvenci un mērogojamību. Izmantojot LangChain un DSPy, izstrādātāji var izveidot sarunvalodas AI darbināmus programmatūras izstrādes cauruļvadus, kas atbilst liela mēroga projektu prasībām.

Ar AI darbināmas programmatūras izstrādes organizēšana ar LangChain un DSPy

Have Questions?