Luo DSPy-putki

Tekoälypohjaisen ohjelmistotoimituksen organisointi DSPy:n ja LangChainin avulla: Tekninen opas automatisoituihin ohjelmistotoimitusputkiin

Esittely

Ohjelmistomääritellyn ajoneuvon (SDV) vallankumous muuttaa autoteollisuutta lupaamalla tehokkuuden lisääntymistä, kustannusten laskua ja parempaa suorituskykyä. SDV-järjestelmien monimutkaisuus vaatii kuitenkin kehittyneempää lähestymistapaa ohjelmistotoimitukseen, joka hyödyntää tekoälyn (AI) ja automaation tehoa. Tässä artikkelissa tutkimme, miten tekoälypohjainen ohjelmistotoimitus ohjataan DSPyllä ja LangChainilla, jotka ovat kaksi huipputeknologiaa, jotka mahdollistavat tekoälyagenttien, relaatioabstraktien graafien (RAG) ja suurten kielimallien (LLM) integroinnin DevOps-automaatiotyökaluilla.

Ohjelmiston toimittamisen haasteet SDV:issä

Ohjelmistopohjaiset ajoneuvot perustuvat toisiinsa yhdistettyjen järjestelmien monimutkaiseen verkostoon, mukaan lukien autonominen ajo, infotainment ja ajoneuvon hallinta. Näiden järjestelmien laajuus ja monimutkaisuus tekevät perinteisistä ohjelmistojen toimitusmenetelmistä riittämättömiä. Haasteita ovat mm.

Skaalautuvuus: SDV-järjestelmät vaativat nopean käyttöönoton ja skaalauksen vastatakseen muuttuviin käyttäjien tarpeisiin.
Suorituskyky: Ohjelmiston toimituksen on varmistettava optimaalinen suorituskyky, luotettavuus ja tietoturva.
Monimutkaisuus: SDV-järjestelmissä on mukana useita sidosryhmiä, teknologioita ja prosesseja, mikä vaikeuttaa ohjelmistotoimitusten hallintaa ja koordinointia.

Esittelyssä DSPy ja LangChain

DSPy ja LangChain ovat kaksi innovatiivista tekniikkaa, jotka vastaavat ohjelmistotoimituksen haasteisiin SDV:issä. DSPy on Python-pohjainen kehys tekoälypohjaisten ohjelmistojen toimitusputkien rakentamiseen ja käyttöönottoon, kun taas LangChain on Rust-pohjainen kirjasto LLM:ien ja RAG:iden luomiseen ja hallintaan.

DSPy: Python-pohjainen kehys tekoälypohjaiseen ohjelmistotoimitukseen

DSPy tarjoaa kattavan joukon työkaluja ja kirjastoja tekoälypohjaisten ohjelmistojen toimitusputkien rakentamiseen ja käyttöönottoon. Sen tärkeimpiä ominaisuuksia ovat:

Pipeline-orkestrointi: DSPy mahdollistaa monimutkaisten ohjelmistotoimitusputkien luomisen ja hallinnan, mukaan lukien tehtävät, työnkulut ja riippuvuudet.
AI-integraatio: DSPy tarjoaa saumattoman integraation suosittujen tekoälykehysten, kuten TensorFlow ja PyTorch, kanssa.
DevOps-automaatio: DSPy tukee integraatiota suosittujen DevOps-työkalujen, kuten Jenkinsin ja GitLabin, kanssa.

LangChain: ruosteeseen perustuva kirjasto LLM:ille ja RAG:ille

LangChain on ruosteeseen perustuva kirjasto LLM:ien ja RAG:iden luomiseen ja hallintaan. Sen tärkeimpiä ominaisuuksia ovat:

LLM-integraatio: LangChain tarjoaa saumattoman integraation suosittujen LLM-yritysten, kuten BERT:n ja RoBERTa:n, kanssa.
RAG-hallinta: LangChain mahdollistaa RAG:iden luomisen ja hallinnan, jotka tarjoavat jäsennellyn esityksen tietokaavioista.
Tekoälyperustelu: LangChain tukee tekoälyn päättelyä ja johtopäätöstä LLM:ien ja RAG:iden avulla.

DSPy:n ja LangChainin integrointi tekoälypohjaiseen ohjelmistotoimitukseen

DSPy:n ja LangChainin integroimiseksi voimme käyttää esimerkkinä seuraavaa koodilohkoa:

tuonti dspy
alkaen langchain import LLM, RAG


pipeline = dspy.Pipeline(
    name="ai-driven-software-delivery",
    tehtävät=[
        dspy.Task("build", "build-software"),
        dspy.Task("test", "test-software"),
        dspy.Task("deploy", "deploy-software")
    ]
)

# Luo LLM ja RAG
llm = LLM("bert-base-uncased")
rag = RAG("ohjelmiston toimitus")

# Integroi LLM ja RAG DSPy-putkilinjaan
pipeline.add_task(dspy.Task("ai-reasoning", "ai-reasoning", llm, rag))

# Suorita putki
pipeline.run()

Tämä koodilohko näyttää kuinka luodaan DSPy-liukuhihna, integroidaan LLM ja RAG LangChainilla ja suoritetaan liukuhihna DSPy:n avulla.

5–10 eniten käytettyä komentoa/katkelmaa

Tässä on 5–10 eniten käytettyä komentoa/katkelmaa DSPylle ja LangChainille:

DSPy + dspy.Pipeline(): Luo uusi DSPy-liukuhihna. + dspy.Task(): Luo uusi tehtävä liukuhihnassa. + pipeline.add_task(): Lisää tehtävä liukuhihnaan. + pipeline.run(): Suorita liukuhihna. LangChain + LLM(): Luo uusi LLM. + RAG(): Luo uusi RAG. + llm.train(): Kouluta LLM. + rag.build(): Rakenna RAG.

Visualisointi

Tässä on visualisointi DSPy-putkista Chart.js:n avulla:

{
  "tyyppi": "palkki",
  "data": {
    "labels": ["Build", "Test", "Deploy", "AI Reasoning"],
    "tietojoukot": [
      {
        "label": "Pipeline Tasks",
        "data": [10, 20, 30, 40],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "vaihtoehdot": {
    "otsikko": {
      "näyttö": totta,
      "text": "DSPy Pipeline Tasks"
    },
    "vaa'at": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": totta
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Tämä visualisointi näyttää putkilinjan tehtävät, mukaan lukien rakentamisen, testauksen, käyttöönoton ja tekoälyn perustelut.

Johtopäätös

Tässä artikkelissa tutkimme, miten tekoälypohjainen ohjelmistotoimitus voidaan järjestää DSPy:n ja LangChainin avulla. Keskustelimme SDV:n ohjelmistotoimituksen haasteista ja esittelimme DSPyn ja LangChainin tärkeimmät ominaisuudet. Toimitimme myös koodilohkon, joka havainnollistaa DSPy:n ja LangChainin integrointia, sekä visualisoinnin DSPy-putkistosta. Hyödyntämällä tekoälyn ja automaation tehoa voimme parantaa ohjelmiston määrittämien ajoneuvojen skaalautuvuutta ja suorituskykyä.

Luo DSPy-putki

Have Questions?