Atlaisvinkite dirbtinio intelekto valdomų kūrėjų galią naudojant orkestravimo įrankius: giliai pasinerkite į „LangChain“ ir „DSPy“

Atrakinkite dirbtinio intelekto valdomų kūrėjų galią naudojant orkestravimo įrankius: giliai pasinerkite į „LangChain“ ir „DSPy“

Įvadas

Dirbtinio intelekto (DI), „DevOps“ ir orkestravimo įrankių sankirta sukūrė naują programinės įrangos kūrimo ir diegimo paradigmą. Dirbtinio intelekto valdoma „DevOps“ siekia automatizuoti ir optimizuoti visą programinės įrangos kūrimo ciklą – nuo ​​incidentų tyrimo iki programinės įrangos pristatymo vamzdynų. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime orkestravimo įrankių, tokių kaip „LangChain“ ir „DSPy“, vaidmenį atlaisvinant AI valdomų „DevOps“ galią.

** Reikia dirbtiniu intelektu pagrįstų kūrėjų**

Tradicinė „DevOps“ praktika labai priklauso nuo rankinių procesų ir scenarijų, todėl gali atsirasti neveiksmingumo ir klaidų. Kita vertus, dirbtinio intelekto valdomi „DevOps“ naudoja mašininį mokymąsi ir automatizavimą, kad supaprastintų procesus, pagerintų tikslumą ir sumažintų išlaidas. Integruodamos AI į „DevOps“, organizacijos gali:

• Automatizuoti incidentų tyrimą ir sprendimą
• Optimizuokite programinės įrangos tiekimo vamzdynus
• Pagerinti bendradarbiavimą ir bendravimą tarp komandų
• Padidinkite saugumą ir atitiktį

LangChain: Python pagrindu sukurtas orkestravimo įrankis

„LangChain“ yra „Python“ pagrindu sukurtas orkestravimo įrankis, leidžiantis kūrėjams kurti ir diegti DI pagrįstus „DevOps“ vamzdynus. Ji suteikia paprastą ir intuityvią API, skirtą AI modeliams, duomenų šaltiniams ir darbo eigoms integruoti. „LangChain“ palaiko daugybę AI sistemų, įskaitant „TensorFlow“, „PyTorch“ ir „scikit-learn“.

Pagrindinės „LangChain“ savybės

• Vedmenų valdymas: „LangChain“ suteikia vaizdinį vamzdynų rengyklę, skirtą sudėtingoms darbo eigoms kurti ir valdyti.
• AI modelio integravimas: „LangChain“ palaiko integraciją su populiariomis AI sistemomis, todėl kūrėjai gali panaudoti iš anksto paruoštus modelius ir pasirinktinius modelius.
• Duomenų šaltinio integravimas: „LangChain“ leidžia kūrėjams prisijungti prie įvairių duomenų šaltinių, įskaitant duomenų bazes, API ir failų sistemas.
• Automatizavimas: „LangChain“ teikia daugybę automatizavimo funkcijų, įskaitant planavimą, pranešimus ir klaidų tvarkymą.

Kodo pavyzdys: „LangChain Pipeline“

importuoti langchain
iš langchain.chains importuoti LLMChain
iš langchain.llms importuoti LLaMA


lama = LLAMA()

# Apibrėžkite dujotiekį
vamzdynas = LLMChain(lama, prompt="Kokia yra gyvenimo prasmė?")

# Paleiskite dujotiekį
rezultatas = vamzdynas ()

# Spausdinkite rezultatą
spausdinti (rezultatas)

DSPy: rūdžių pagrindu sukurtas orkestravimo įrankis

DSPy yra rūdžių pagrindu sukurtas orkestravimo įrankis, suteikiantis didelio našumo ir keičiamo dydžio platformą dirbtinio intelekto valdomiems DevOps vamzdynams kurti. Jis siūlo daugybę funkcijų, įskaitant vamzdynų valdymą, AI modelio integravimą ir duomenų šaltinio integravimą.

Pagrindinės DSPy savybės

• Vedmenų valdymas: DSPy yra vaizdinis vamzdynų rengyklė, skirta sudėtingoms darbo eigoms kurti ir valdyti.
• AI modelio integravimas: DSPy palaiko integraciją su populiariomis AI sistemomis, todėl kūrėjai gali panaudoti iš anksto paruoštus modelius ir pasirinktinius modelius.
• Duomenų šaltinio integravimas: DSPy leidžia kūrėjams prisijungti prie įvairių duomenų šaltinių, įskaitant duomenų bazes, API ir failų sistemas.
• Automatizavimas: DSPy teikia daugybę automatizavimo funkcijų, įskaitant planavimą, pranešimus ir klaidų tvarkymą.

Kodo pavyzdys: DSPy Pipeline

naudokite dspy::pipeline;
naudokite dspy::llm;

// Apibrėžkite LLaMA modelį
tegul lama = llm::Llama::new();

// Apibrėžkite dujotiekį
let pipeline = pipeline::Pipeline::new(lama, "Kokia gyvenimo prasmė?");

// Vykdykite dujotiekį
tegul rezultatas = pipeline.run();

// Spausdinkite rezultatą
println!("{}", rezultatas);

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

LangChain

1. „langchain.pipeline“: sukurkite naują dujotiekį
2. „langchain.llm“: apibrėžkite LLaMA modelį
3. „langchain.chain“: apibrėžkite užduočių grandinę
4. „langchain.prompt“: apibrėžkite konvejerio raginimą
5. „langchain.run“: paleiskite dujotiekį

DSPy

1. „dspy.pipeline“: sukurkite naują dujotiekį
2. „dspy.llm“: apibrėžkite LLaMA modelį
3. „dspy.chain“: apibrėžkite užduočių grandinę
4. „dspy.prompt“: apibrėžkite konvejerio raginimą
5. „dspy.run“: paleiskite konvejerį

Vizualizacija

Toliau pateiktoje diagramoje iliustruojama AI valdomo „DevOps“ dujotiekio, naudojant „LangChain“ ir DSPy, architektūra.

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "etiketė": "Vamzdynų valdymas",
        "duomenys": [10, 8],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "etiketė": "AI modelio integravimas",
        "duomenys": [8, 10],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "Duomenų šaltinio integravimas",
        "duomenys": [12, 9],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "label": "Automatika",
        "duomenys": [9, 11],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "text": "AI pagrįsta "DevOps" vamzdynų architektūra"
    },
    "svarstyklės": {
      „yAxes“: [
        {
          "erkės": {
            "beginAtZero": tiesa
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Išvada

„LangChain“ ir „DSPy“ yra galingi orkestravimo įrankiai, kurie gali padėti organizacijoms išnaudoti dirbtinio intelekto valdomų „DevOps“ galią. Automatizuodami incidentų tyrimą ir tobulindami programinės įrangos tiekimo vamzdynus, šie įrankiai gali pagerinti bendradarbiavimą, saugumą ir atitiktį. Su savo intuityviomis API ir vaizdinių vamzdynų redaktoriais, „LangChain“ ir „DSPy“ palengvina sudėtingų darbo eigų kūrimą ir diegimą. Nesvarbu, ar esate patyręs kūrėjas, ar „DevOps“ entuziastas, šiuos įrankius verta tyrinėti toliau.