Направете цевковод DSPy

Оркестрирање на испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција со DSPy и LangChain: Технички водич за автоматизирани цевководи за испорака на софтвер

Вовед

Револуцијата на возилата дефинирани со софтвер (SDV) ја трансформира автомобилската индустрија со нејзиното ветување за зголемена ефикасност, намалени трошоци и подобрени перформанси. Сепак, сложеноста на SDV системите бара пософистициран пристап за испорака на софтвер, кој ја користи моќта на вештачката интелигенција (ВИ) и автоматизацијата. Во оваа статија, ќе истражиме како да ја оркестрираме испораката на софтвер управувана од вештачка интелигенција користејќи DSPy и LangChain, две најсовремени технологии кои овозможуваат интеграција на агенти за вештачка интелигенција, релациони апстрактни графикони (RAGs) и големи јазични модели (LLM) со алатки за автоматизација на DevOps.

Предизвиците за испорака на софтвер во SDVs

Софтверски дефинираните возила се потпираат на сложена мрежа од меѓусебно поврзани системи, вклучувајќи автономно возење, инфозабава и управување со возилата. Огромниот обем и сложеноста на овие системи ги прават традиционалните методи за испорака на софтвер несоодветни. Предизвиците вклучуваат:

Приспособливост: SDV системите бараат брзо распоредување и скалирање за да се задоволат променливите барања на корисниците.
Перформации: Испораката на софтверот мора да обезбеди оптимални перформанси, доверливост и безбедност.
Сложеност: SDV системите вклучуваат повеќе засегнати страни, технологии и процеси, што го отежнува управувањето и координирањето на испораката на софтверот.

Воведување на DSPy и LangChain

DSPy и LangChain се две иновативни технологии кои се справуваат со предизвиците на испораката на софтвер во SDV. DSPy е рамка базирана на Python за градење и распоредување на цевководи за испорака на софтвер управувани од AI, додека LangChain е библиотека базирана на Rust за креирање и управување со LLM и RAG.

DSPy: Рамка базирана на Python за испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција

DSPy обезбедува сеопфатен сет на алатки и библиотеки за градење и распоредување на цевки за испорака на софтвер управувани од вештачка интелигенција. Неговите клучни карактеристики вклучуваат:

Оркестрација на цевководи: DSPy овозможува создавање и управување со сложени цевки за испорака на софтвер, вклучувајќи задачи, работни текови и зависности.
Интеграција со вештачка интелигенција: DSPy обезбедува беспрекорна интеграција со популарните рамки за вештачка интелигенција, како што се TensorFlow и PyTorch.
Автоматизација на DevOps: DSPy поддржува интеграција со популарни алатки за DevOps, како што се Jenkins и GitLab.

LangChain: Библиотека базирана на 'рѓа за LLM и RAGs

LangChain е библиотека базирана на Rust за креирање и управување со LLM и RAGs. Неговите клучни карактеристики вклучуваат:

** LLM интеграција**: LangChain обезбедува беспрекорна интеграција со популарните LLM, како што се BERT и RoBERTa.
Управување со RAG: LangChain овозможува создавање и управување со RAG-и, кои обезбедуваат структурирана репрезентација на графикони на знаење.
** AI расудување **: LangChain поддржува AI расудување и заклучоци користејќи LLM и RAGs.

Интегрирање на DSPy и LangChain за испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција

За да ги интегрираме DSPy и LangChain, можеме да го користиме следниов блок код како пример:

увоз dspy
од langchain увоз LLM, RAG


гасовод = dspy.Pipeline(
    име = "ai-driven-software-delivery",
    задачи=[
        dspy.Task("build", "build-software"),
        dspy.Task("тест", "тест-софтвер"),
        dspy.Task ("распоредување", "распоредување-софтвер")
    ]
)

# Создадете LLM и RAG
llm = LLM ("bert-base-uncased")
партал = RAG („испорака на софтвер“)

# Интегрирајте LLM и RAG со цевководот DSPy
pipeline.add_task(dspy.Task("ai-reasoning", "ai-reasoning", llm, rag))

# Стартувај го гасоводот
pipeline.run()

Овој блок со кодови покажува како да креирате цевковод DSPy, да интегрирате LLM и RAG користејќи LangChain и да го стартувате гасоводот користејќи DSPy.

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за DSPy и LangChain:

DSPy
- dspy.Pipeline(): Создадете нов цевковод DSPy.
- dspy.Task(): Создадете нова задача во нафтоводот.
- pipeline.add_task(): Додајте задача во цевководот.
- pipeline.run(): Стартувај го гасоводот.
** LangChain **
- LLM(): Креирајте нов LLM.
- RAG(): Креирајте нов RAG.
- llm.train(): Обучете го LLM.
- rag.build(): Изградете го RAG.

Визуелизација

Еве визуелизација на цевководот DSPy користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    „етикети“: [„Изградба“, „Тест“, „Распореди“, „Расудување со вештачка интелигенција“],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Задачи на гасоводот",
        „податоци“: [10, 20, 30, 40],
        „Боја на позадина“: [„#4CAF50“, „#FF9800“, „#2196F3“, „#8BC34A“]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "DSPy Pipeline Tasks"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација ги прикажува задачите на цевководот, вклучително и изградба, тестирање, распоредување и расудување со вештачка интелигенција.

Заклучок

Во оваа статија, истраживме како да ја оркестрираме испораката на софтвер управувана од вештачка интелигенција користејќи DSPy и LangChain. Разговаравме за предизвиците на испораката на софтвер во SDV и ги претставивме клучните карактеристики на DSPy и LangChain. Ние, исто така, обезбедивме блок со код што покажува како да се интегрираат DSPy и LangChain, како и визуелизација на гасоводот DSPy. Со искористување на моќта на вештачката интелигенција и автоматизацијата, можеме да ја подобриме приспособливоста и перформансите во возилата дефинирани со софтвер.

Направете цевковод DSPy

Have Questions?