Creeu una canalització DSPy

Orquestració del lliurament de programari impulsat per IA amb DSPy i LangChain: una guia tècnica per a canalitzacions de lliurament de programari automatitzades

Introducció

La revolució dels vehicles definits per programari (SDV) està transformant la indústria de l'automòbil amb la seva promesa d'augmentar l'eficiència, reduir costos i millorar el rendiment. Tanmateix, la complexitat dels sistemes SDV requereix un enfocament més sofisticat per al lliurament de programari, que aprofiti el poder de la intel·ligència artificial (IA) i l'automatització. En aquest article, explorarem com orquestrar el lliurament de programari basat en IA mitjançant DSPy i LangChain, dues tecnologies d'avantguarda que permeten la integració d'agents d'IA, gràfics abstractes relacionals (RAG) i grans models de llenguatge (LLM) amb eines d'automatització DevOps.

Els reptes del lliurament de programari en SDV

Els vehicles definits per programari es basen en una xarxa complexa de sistemes interconnectats, que inclou la conducció autònoma, la informació d'entreteniment i la gestió de vehicles. La gran escala i complexitat d'aquests sistemes fan que els mètodes tradicionals de lliurament de programari siguin inadequats. Els reptes inclouen:

Escalabilitat: els sistemes SDV requereixen un desplegament i escalat ràpids per satisfer les demandes canviants dels usuaris.
Rendiment: el lliurament del programari ha de garantir un rendiment, fiabilitat i seguretat òptims.
Complexitat: els sistemes SDV impliquen múltiples parts interessades, tecnologies i processos, cosa que dificulta la gestió i la coordinació del lliurament de programari.

Presentem DSPy i LangChain

DSPy i LangChain són dues tecnologies innovadores que aborden els reptes del lliurament de programari en SDV. DSPy és un marc basat en Python per crear i desplegar canalitzacions de lliurament de programari impulsades per IA, mentre que LangChain és una biblioteca basada en Rust per crear i gestionar LLM i RAG.

DSPy: un marc basat en Python per al lliurament de programari basat en IA

DSPy ofereix un conjunt complet d'eines i biblioteques per crear i desplegar canalitzacions de lliurament de programari basades en IA. Les seves característiques principals inclouen:

Orquestració de canalitzacions: DSPy permet la creació i la gestió de canalitzacions de lliurament de programari complexes, incloses tasques, fluxos de treball i dependències.
Integració d'IA: DSPy proporciona una integració perfecta amb marcs d'IA populars, com TensorFlow i PyTorch.
Automatització DevOps: DSPy admet la integració amb eines DevOps populars, com ara Jenkins i GitLab.

LangChain: una biblioteca basada en l'òxid per a LLM i RAG

LangChain és una biblioteca basada en Rust per crear i gestionar LLM i RAG. Les seves característiques principals inclouen:

Integració de LLM: LangChain proporciona una integració perfecta amb els LLM populars, com ara BERT i RoBERTa.
Gestió de RAG: LangChain permet la creació i gestió de RAG, que proporcionen una representació estructurada dels gràfics de coneixement.
Raonament d'IA: LangChain admet el raonament i la inferència d'IA mitjançant LLM i RAG.

Integració de DSPy i LangChain per al lliurament de programari basat en IA

Per integrar DSPy i LangChain, podem utilitzar el següent bloc de codi com a exemple:

importar dspy
de langchain import LLM, RAG


pipeline = dspy.Pipeline(
    name="entrega-de-programari-driven-ai",
    tasques=[
        dspy.Task("build", "build-programari"),
        dspy.Task("prova", "programari de prova"),
        dspy.Task("desplegar", "desplegar-programari")
    ]
)

# Creeu un LLM i un RAG
llm = LLM("bert-base-uncased")
rag = RAG ("entrega de programari")

# Integrar LLM i RAG amb el pipeline DSPy
pipeline.add_task(dspy.Task("raonament ai", "raonament ai", llm, drap))

# Executeu la canalització
pipeline.run()

Aquest bloc de codi mostra com crear un pipeline DSPy, integrar un LLM i RAG mitjançant LangChain i executar el pipeline mitjançant DSPy.

Les 5-10 ordres/fragments més utilitzats

A continuació es mostren les 5-10 ordres/fragments més utilitzats per a DSPy i LangChain:

DSPy
- dspy.Pipeline(): Creeu una nova canalització DSPy.
- dspy.Task(): Creeu una tasca nova en el pipeline.
- pipeline.add_task(): afegeix una tasca a la canalització.
- pipeline.run(): executa el pipeline.
LangChain
- LLM(): creeu un nou LLM.
- RAG(): crea un nou RAG.
- llm.train(): entrena el LLM.
- rag.build(): Construeix el RAG.

Visualització

Aquí hi ha una visualització del pipeline DSPy mitjançant Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "dades": {
    "labels": ["Construeix", "Prova", "Desplega", "Raonament de l'IA"],
    "conjunts de dades": [
      {
        "label": "Tasques de pipeline",
        "dades": [10, 20, 30, 40],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "opcions": {
    "títol": {
      "visualització": cert,
      "text": "Tasques de pipeline DSPy"
    },
    "escales": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": cert
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Aquesta visualització mostra les tasques del pipeline, com ara la creació, la prova, el desplegament i el raonament d'IA.

Conclusió

En aquest article, vam explorar com orquestrar el lliurament de programari basat en IA mitjançant DSPy i LangChain. Vam discutir els reptes del lliurament de programari als SDV i vam introduir les característiques clau de DSPy i LangChain. També vam proporcionar un bloc de codi que demostra com integrar DSPy i LangChain, així com una visualització del pipeline DSPy. Aprofitant el poder de la IA i l'automatització, podem millorar l'escalabilitat i el rendiment en vehicles definits per programari.

Creeu una canalització DSPy

Have Questions?