LangChain данасын жасаңыз

LangChain және DSPy көмегімен жасанды жасанды бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуді ұйымдастыру

Кіріспе

Жасанды интеллект (AI) және Machine Learning (ML) жылдам дамуы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу ландшафтында төңкеріс жасады. LangChain және DSPy сияқты үлкен тілдік модельдер (LLM) бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің әртүрлі аспектілерін автоматтандыруға арналған қуатты құралдар ретінде пайда болды. Дегенмен, бұл AI басқаратын құралдарды бағдарламалық жасақтама жасаудың ең жақсы тәжірибелерімен біріктіру қиын болуы мүмкін. Бұл мақалада біз LangChain және DSPy көмегімен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің гибридті тәсілін зерттейміз, ол LLM-ді бағдарламалық қамтамасыз ету инженериясының озық тәжірибелерімен біріктіруге және әзірлеу процесін оңтайландыру үшін оркестрлік құралдарды пайдалануға назар аударамыз.

LangChain дегеніміз не?

LangChain – әзірлеушілерге үлкен тіл үлгілерін (LLM) пайдаланып, AI-мен жұмыс істейтін қолданбаларды құруға мүмкіндік беретін ашық бастапқы кітапхана. Ол LLM-мен өзара әрекеттесу үшін қарапайым және интуитивті API ұсынады, бұл оларды бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жұмыс үрдістеріне біріктіруді жеңілдетеді. LangChain әртүрлі LLM-ді қолдайды, соның ішінде LLaMA және BERT сияқты танымал.

DSPy дегеніміз не?

DSPy - үлкен тіл үлгілерімен (LLMs) өзара әрекеттесудің қарапайым және тиімді әдісін ұсынатын Python кітапханасы. Ол әзірлеушілерге мәтінді құру, жіктеу және кластерлеу сияқты тапсырмалар үшін LLMs пайдалануға мүмкіндік береді. DSPy жоғары масштабтауға арналған және деректердің үлкен көлемін өңдей алады.

Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуге гибридті тәсіл

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің гибридті тәсілі LangChain және DSPy сияқты AI басқаратын құралдарды дәстүрлі бағдарламалық жасақтама жасаудың озық тәжірибелерімен біріктіруді қамтиды. Бұл тәсіл әзірлеушілерге қайталанатын тапсырмаларды автоматтандыруға және жоғары деңгейлі дизайн мен архитектураға назар аударуға мүмкіндік беретін екі әлемнің күшті жақтарын пайдаланады.

Гибридті тәсілдің артықшылықтары

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің гибридті тәсілі бірнеше артықшылықтарды ұсынады, соның ішінде:

Өнімділікті арттыру: Қайталанатын тапсырмаларды автоматтандыру арқылы әзірлеушілер өнімділікті арттыруға әкелетін жоғары деңгейлі дизайн мен архитектураға назар аудара алады.
Жақсартылған сапа: LangChain және DSPy сияқты AI-ге негізделген құралдар бағдарламалық құралдың жалпы сапасын жақсарта отырып, қателер мен сәйкессіздіктерді анықтауға көмектеседі.
Жақсартылған ынтымақтастық: гибридті тәсіл әзірлеушілерге тиімдірек бірлесіп жұмыс істеуге, жақсырақ бағдарламалық құрал жасау үшін білім мен тәжірибе алмасуға мүмкіндік береді.

AI-мен жұмыс істейтін бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуді ұйымдастыру

AI-ге негізделген бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуді ұйымдастыру әзірлеу процесінің әртүрлі аспектілерін автоматтандыру үшін LangChain және DSPy сияқты құралдарды пайдалануды қамтиды. Бұл келесі тапсырмаларды қамтуы мүмкін:

Код жасау: деректерді өңдеу немесе API интеграциясы сияқты жалпы тапсырмалар үшін кодты жасау үшін LLM пайдалану.
Кодты қарап шығу: қателер мен сәйкессіздіктерге кодты тексеру үшін AI басқаратын құралдарды пайдалану.
Тестілеу: сынақ жағдайларын жасау және тестілеуді автоматтандыру үшін LLM пайдалану.

Тәжірибелік мысал: кодты жасау үшін LangChain пайдалану

Міне, кодты жасау үшін LangChain пайдаланудың қарапайым мысалы:

langchain импорттау


langchain_instance = langchain.LLMAgent(
    модель_аты = "ламбада",
    максимум_ұзындығы=100,
    температура=0,7,
)

# Кодты құруға шақыруды анықтаңыз
prompt = "Екі санның қосындысын есептеу үшін Python функциясын жасаңыз."

# LangChain данасын пайдаланып код жасаңыз
код = langchain_instance.generate(шақыру)

басып шығару (код)

Бұл код LLaMA үлгісінің данасын жасау үшін LangChain кітапханасын пайдаланады, содан кейін ол қарапайым Python функциясының кодын жасау үшін пайдаланылады.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, LangChain және DSPy үшін ең жиі қолданылатын пәрмендер мен үзінділердің кейбірі:

LangChain

langchain.LLMAgent(model_name="lambada", max_length=100, температура=0,7): LLaMA үлгісінің данасын жасайды.
langchain_instance.generate(prompt): LangChain данасын пайдаланып кодты жасайды.

DSPy

dsp.DSPy(model_name="bert-base-uncased"): BERT үлгісінің данасын жасайды.
dsp_instance.predict(text): DSPy данасын пайдаланып болжамдар жасайды.

визуализация

Мұнда Chart.js арқылы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге гибридті тәсілдің қарапайым визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Код жасау", "Кодты қарап шығу", "Тестілеу"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "LangChain",
        "деректер": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "деректер": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «атауы»: {
      «дисплей»: шын,
      "text": "Бағдарламалық құралды әзірлеуге гибридті тәсіл"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл диаграмма бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге гибридті тәсілде кодты құрудың, кодты қараудың және тестілеудің салыстырмалы маңыздылығын көрсетеді.

Қорытынды

LangChain және DSPy көмегімен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге гибридті тәсіл әзірлеу процесінің әртүрлі аспектілерін автоматтандырудың қуатты әдісін ұсынады. AI басқаратын құралдарды дәстүрлі бағдарламалық жасақтама жасаудың озық тәжірибелерімен біріктіру арқылы әзірлеушілер өнімділікті арттырып, сапаны жақсарта алады және ынтымақтастықты жақсарта алады. Осы мақалада берілген практикалық мысал және ең көп қолданылатын 10 пәрмендер/үзінділер LangChain және DSPy пайдаланудың қарапайымдылығы мен икемділігін көрсетеді.

LangChain данасын жасаңыз

Have Questions?