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 hêzdar AI-ê 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-ê ji bo peywirên 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?