Bi LangChain û DSPy re Pêşkeftina Nermalava Bi Hêza AI-ê rêkûpêk kirin

Destpêk

Pêşkeftina bilez a Zehmetkêşiya Hunerî (AI) û Fêrbûna Makîneyê (ML) şoreşek li perestgeha pêşkeftina nermalavê kiriye. Modelên Zimanên Mezin (LLM) yên mîna LangChain û DSPy ji bo otomatîkkirina aliyên cihêreng ên pêşkeftina nermalavê wekî amûrên bihêz derketine. Lêbelê, yekkirina van amûrên AI-ê bi pratîkên çêtirîn ên endezyariya nermalava kevneşopî dikare dijwar be. Di vê gotarê de, em ê bi karanîna LangChain û DSPy re nêzîkatiyek hybrid ji bo pêşkeftina nermalavê bikolin, balê dikişînin ser yekbûna LLM-yan bi pratîkên çêtirîn endezyariya nermalavê û karanîna amûrên orkestrasyonê ji bo hêsankirina pêvajoya pêşkeftinê.

LangChain çi ye?

LangChain pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ye ku destûrê dide pêşdebiran ku bi karanîna Modelên Zimanên Mezin (LLM) serîlêdanên bi AI-ê ve ava bikin. Ew ji bo danûstendina bi LLM-an re API-yek hêsan û xwerû peyda dike, yekkirina wan di nav tevgerên pêşkeftina nermalavê de hêsan dike. LangChain piştgirî dide LLM-yên cihêreng, tevî yên populer ên mîna LLaMA û BERT.

DSPy çi ye?

DSPy pirtûkxaneyek Python e ku rêyek hêsan û bikêrhatî peyda dike da ku bi Modelên Zimanên Mezin (LLM) re têkilî daynin. Ew destûrê dide pêşdebiran ku LLM-an ji bo karên mîna hilberîna nivîsê, dabeşkirin, û komkirinê bikar bînin. DSPy hatiye dîzaynkirin ku pir berbelav be û dikare cildên mezin ên daneyê bi rê ve bibe.

Nêzîkatiya Hîbrid ji Pêşveçûna Nermalavê re

Nêzîkatiya hîbrîd a ji bo pêşkeftina nermalavê tevhevkirina amûrên AI-ê yên mîna LangChain û DSPy bi pratîkên çêtirîn endezyariya nermalava kevneşopî re vedihewîne. Ev nêzîkatî hêza her du cîhanan dixebitîne, rê dide pêşdebiran ku karên dubare otomatîk bikin û bala xwe bidin sêwirandin û mîmariya asta bilind.

Feydeyên Nêzîkbûna Hybrid

Nêzîkatiya hybrid ji bo pêşkeftina nermalavê gelek feydeyan pêşkêşî dike, di nav de:

**Zêdebûna hilberîneriyê **: Bi otomatîkkirina peywirên dubarekirî, pêşdebir dikarin balê bikişînin ser sêwiran û mîmariya asta bilind, ku bibe sedema zêdebûna berberiyê.
Qalîteya pêşkeftî: Amûrên AI-ê yên mîna LangChain û DSPy dikarin bibin alîkar ku xeletî û nerazîbûnan nas bikin, kalîteya giştî ya nermalavê baştir bikin.
Hevkariya pêşkeftî: Nêzîkatiya hîbrîd rê dide pêşdebiran ku bi bandortir bi hev re bixebitin, zanîn û pisporiyê parve bikin da ku nermalava çêtir biafirînin.

Orkestrakirina Pêşveçûna Nermalava Bi Hêza AI-ê

Orkestrakirina pêşkeftina nermalava bi AI-ê hêzdar bi karanîna amûrên mîna LangChain û DSPy vedihewîne da ku aliyên cihêreng ên pêvajoya pêşkeftinê otomatîk bike. Ev dikare karên wekî:

** Hilberîna kodê **: Bikaranîna LLM-an ji bo çêkirina kodê ji bo karên hevpar, wek pêvajoya daneyê an yekbûna API-ê.
** Vekolîna kodê **: Bikaranîna amûrên AI-rêvekirî ji bo vekolîna kodê ji bo xeletî û nerazîbûnan.
** Testkirin **: Bikaranîna LLM-an ji bo çêkirina dozên ceribandinê û ceribandina otomatîkî.

Mînakek pratîkî: Bikaranîna LangChain ji bo Hilberandina Kodê

Li vir mînakek hêsan a karanîna LangChain ji bo hilberîna kodê heye: `` python zincîra îthalatê

langchain_instance = langchain.LLMAgent( model_name = "lambada", max_length=100, germahî = 0.7, )

Ji bo hilberîna kodê bilezek diyar bikin

prompt = "Fonksiyonek Python biafirîne ku berhevoka du hejmaran hesab bike."

Bi karanîna mînaka LangChain kodê biafirînin

kod = langchain_instance.generate(prompt)

çapkirin (kod)

Ev kod pirtûkxaneya LangChain bikar tîne da ku nimûneyek modela LLaMA biafirîne, ku dûv re tê bikar anîn da ku kodek ji bo fonksiyonek Python a hêsan çêbike.

** Serê 5-10 Fermanên Herî Bikaranîn / Parçeyên **

Li vir ji bo LangChain û DSPy çend ferman û hûrgelên herî gelemperî têne bikar anîn hene:

* **Zincîra Lang**
 + `langchain.LLMAgent(model_name = "lambada", max_length=100, germahî = 0.7)`: Nimûneyek ji modela LLaMA diafirîne.
 + `langchain_instance.generate(prompt)`: Bi karanîna mînaka LangChain kodê çêdike.
* **DSPy**
 + `dsp.DSPy(model_name="bert-base-uncased")`: Nimûneyek ji modela BERT diafirîne.
 + `dsp_instance.predict(text)`: Bi karanîna mînaka DSPy pêşbîniyan dike.

**Visualization **

Li vir dîmenek hêsan a nêzîkatiya hybrid a pêşkeftina nermalavê bi karanîna Chart.js heye:
`` chart
{
  "type": "bar",
  "dane": {
    "etîket": ["Nifandina Kodê", "Nivîsa Kodê", "Testkirin"],
    "daneyên": [
      {
        "label": "LangChain",
        "dane": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "Berfirehiya sînor": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "dane": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "Berfirehiya sînor": 1
      }
    ]
  },
  "vebijark": {
    "sernav": {
      "nîşandan": rast,
      "text": "Nêzîkatiya Hîbrid ji Pêşxistina Nermalavê re"
    },
    "pîvan": {
      "yAxes": [
        {
          "tik": {
            "beginAtZero": rast
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ev nexşe di nêzîkatiya hybrid de ji bo pêşkeftina nermalavê de girîngiya têkildar a hilberîna kodê, vekolîna kodê, û ceribandinê nîşan dide.

Encam

Nêzîkatiya hybrid ji bo pêşkeftina nermalavê bi karanîna LangChain û DSPy rêgezek hêzdar pêşkêşî dike ku aliyên cihêreng ên pêvajoya pêşkeftinê otomatîk bike. Bi yekkirina amûrên AI-ê bi pratîkên çêtirîn endezyariya nermalava kevneşopî re, pêşdebir dikarin hilberdariyê zêde bikin, kalîteyê çêtir bikin, û hevkariyê zêde bikin. Mînaka pratîkî û 10 fermanên herî zêde têne bikar anîn ku di vê gotarê de têne peyda kirin hêsaniya karanîna û nermbûna LangChain û DSPy destnîşan dikin.

Mînakek LangChain biafirînin

Ji bo hilberîna kodê bilezek diyar bikin

Bi karanîna mînaka LangChain kodê biafirînin

Have Questions?