Оркестрирање софтверски системи управувани од вештачка интелигенција со LangChain и DSPy: длабоко нурнување во скалабилна архитектура и автоматизација | B4N1

Оркестрирање софтверски системи управувани од вештачка интелигенција со LangChain и DSPy: длабоко нурнување во скалабилна архитектура и автоматизација

5 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Вовед

Во денешниот брз дигитален пејзаж, софтверските системи стануваат сè покомплексни, со зголемена потреба за ефикасна автоматизација и оркестрација. Интеграцијата на вештачката интелигенција (AI) и машинското учење (ML) го револуционизираше начинот на кој дизајнираме и имплементираме софтверски системи. Меѓутоа, како што овие системи растат во обем и сложеност, управувањето со нив станува застрашувачка задача.

Ова е местото каде што LangChain и DSPy влегуваат во игра. LangChain е библиотека на Python која овозможува создавање софтверски системи управувани од вештачка интелигенција, додека DSPy е рамка базирана на Rust за градење скалабилни и автономни софтверски архитектури. Во оваа статија, ќе истражуваме во светот на LangChain и DSPy, истражувајќи како да дизајнираме и имплементираме скалабилна и автономна софтверска архитектура користејќи AI агенти, LangChain и DSPy за ефикасна автоматизација и оркестрација во софтверски системи од големи размери.

Што е LangChain?

LangChain е библиотека на Python која обезбедува збир на алатки и API за градење софтверски системи управувани со вештачка интелигенција. Тоа им овозможува на програмерите да создаваат сложени работни текови со вештачка интелигенција, да интегрираат повеќе модели со вештачка интелигенција и да ги автоматизираат задачите користејќи едноставен и интуитивен API. LangChain поддржува широк спектар на модели на вештачка интелигенција, вклучувајќи обработка на природен јазик (NLP), компјутерска визија и засилено учење.

Некои од клучните карактеристики на LangChain вклучуваат:

  • Управување со работниот тек на вештачката интелигенција: LangChain обезбедува едноставен и интуитивен API за создавање сложени работни текови со вештачка интелигенција, овозможувајќи им на програмерите да интегрираат повеќе модели на вештачка интелигенција и да ги автоматизираат задачите.
  • Интеграција на модели: LangChain поддржува широк спектар на модели на вештачка интелигенција, вклучувајќи NLP, компјутерска визија и учење за зајакнување.
  • Автоматизација: LangChain им овозможува на програмерите да ги автоматизираат задачите користејќи модели на вештачка интелигенција, намалувајќи ја потребата за рачна интервенција.

Што е DSPy?

DSPy е рамка базирана на Rust за градење скалабилни и автономни софтверски архитектури. Обезбедува збир на алатки и API за создавање сложени софтверски системи, вклучувајќи системи управувани од вештачка интелигенција. DSPy е дизајниран да управува со софтверски системи од големи размери, обезбедувајќи карактеристики како што се:

  • Приспособливост: DSPy е дизајниран да ракува со софтверски системи со големи размери, обезбедувајќи карактеристики како хоризонтално скалирање и балансирање на оптоварување.
  • Автономија: DSPy им овозможува на програмерите да создаваат автономни софтверски системи, намалувајќи ја потребата за рачна интервенција.
  • Интеграција со вештачка интелигенција: DSPy обезбедува збир на API за интегрирање на модели со вештачка интелигенција, овозможувајќи им на програмерите да создаваат софтверски системи управувани од вештачка интелигенција.

Дизајнирање на скалабилна и автономна софтверска архитектура со LangChain и DSPy

За да дизајнираме скалабилна и автономна софтверска архитектура користејќи LangChain и DSPy, треба да следиме чекор-по-чекор пристап. Еве преглед на високо ниво на процесот:

  1. Дефинирајте ги барањата: Идентификувајте ги барањата на софтверскиот систем, вклучувајќи ги задачите што треба да се автоматизираат и моделите со вештачка интелигенција што треба да се интегрираат.
  2. Изберете ги моделите со вештачка интелигенција: изберете ги моделите со вештачка интелигенција што ќе се користат во софтверскиот систем, земајќи ги предвид факторите како што се точноста, приспособливоста и одржливоста.
  3. Дизајнирајте го работниот тек на вештачката интелигенција: Дизајнирајте го работниот тек на вештачката интелигенција користејќи LangChain, интегрирајќи повеќе модели на вештачка интелигенција и автоматизирајќи ги задачите по потреба.
  4. Имплементирајте го работниот тек на вештачката интелигенција: Имплементирајте го работниот тек на вештачката интелигенција користејќи LangChain, користејќи ги избраните модели и API за вештачка интелигенција.
  5. Интегрирајте DSPy: Интегрирајте го DSPy во софтверскиот систем, обезбедувајќи карактеристики како што се приспособливост и автономија.
  6. Тест и распоредување: Тестирајте го и распоредете го софтверскиот систем, осигурувајќи се дека ги исполнува барањата и е скалабилен и автономен.

Пример код: Имплементирање на работен тек на вештачка интелигенција со LangChain

Еве еден пример блок код кој покажува како да се имплементира работен тек на вештачка интелигенција користејќи LangChain:

увозен лангсин
од langchain.синџири увоз LLMCchain

# Дефинирајте ги моделите со вештачка интелигенција
nlp_model = langchain.load_model ("nlp_model")
cv_model = langchain.load_model ("cv_model")

# Дефинирајте го работниот тек на вештачката интелигенција
работен тек = LLMCchain(
    влез_модел=nlp_модел,
    output_model=cv_model,
    prompt="Анализирај го текстот и генерирај резиме"
)

# Стартувај го работниот тек на вештачката интелигенција
result = workflow.run („Ова е примерок текст“)

# Испечатете го резултатот
печатење (резултат)

Овој блок со кодови покажува како да се дефинира работен тек на вештачка интелигенција користејќи LangChain, интегрирајќи повеќе модели на вештачка интелигенција и автоматизирајќи ги задачите по потреба.

Топ 5-10 најкористени команди/парчиња

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

  1. langchain.load_model(): Вчитува модел со вештачка интелигенција користејќи LangChain.
nlp_model = langchain.load_model ("nlp_model")
  1. LLMChain(): Дефинира работен тек на ВИ користејќи LangChain.
работен тек = LLMCchain(
    влез_модел=nlp_модел,
    output_model=cv_model,
    prompt="Анализирај го текстот и генерирај резиме"
)
  1. workflow.run(): Го извршува работниот тек на ВИ користејќи LangChain.
result = workflow.run („Ова е примерок текст“)
  1. dspy.init(): Иницијализира DSPy.
dspy.init()
  1. dspy.create_agent(): Создава агент за вештачка интелигенција користејќи DSPy.
агент = dspy.create_agent ("nlp_model")
  1. dspy.create_workflow(): Дефинира работен тек со вештачка интелигенција користејќи DSPy.
работен тек = dspy.create_workflow(
    влез_модел=nlp_модел,
    output_model=cv_model,
    prompt="Анализирај го текстот и генерирај резиме"
)
  1. dspy.run_workflow(): Го извршува работниот тек на вештачката интелигенција користејќи DSPy.
result = dspy.run_workflow (работен тек, „Ова е примерок текст“)
  1. langchain.chain(): Дефинира синџир на модели со вештачка интелигенција користејќи LangChain.
синџир = langchain.chain(
    nlp_model,
    cv_model,
    prompt="Анализирај го текстот и генерирај резиме"
)
  1. langchain.run_chain(): Го извршува синџирот на модели со вештачка интелигенција користејќи LangChain.
result = langchain.run_chain (синџир, „Ова е примерок текст“)
  1. dspy.create_cluster(): Создава кластер од агенти за вештачка интелигенција користејќи DSPy.
кластер = dspy.create_cluster("nlp_model")

Визуелизација

Еве визуелизација на работниот тек на вештачката интелигенција користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    „етикети“: [„Модел NLP“, „Модел на CV“, „Работен тек на вештачката интелигенција“],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Прецизност на моделот",
        „податоци“: [0,9, 0,8, 0,95],
        „Боја на позадина“: [„#FF6384“, „#36A2EB“, „#FFCE56“]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "текст": "Виличка точност на работниот тек"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација ја демонстрира точноста на НЛП моделот, CV моделот и работниот тек на вештачката интелигенција.

Заклучок

Во оваа статија, го истражувавме светот на LangChain и DSPy, две моќни алатки за градење скалабилни и автономни софтверски архитектури со помош на агенти за вештачка интелигенција. Дизајниравме и имплементиравме скалабилна и автономна софтверска архитектура користејќи LangChain и DSPy, демонстрирајќи како да се интегрираат повеќе модели на вештачка интелигенција и да се автоматизираат задачите користејќи едноставен и интуитивен API. Исто така, обезбедивме сет од 5-10 најкористени команди/парчиња за LangChain и DSPy, како и визуелизација на работниот тек на вештачката интелигенција користејќи Chart.js. Со LangChain и DSPy, програмерите можат да создадат ефикасни и скалабилни софтверски системи управувани од вештачка интелигенција кои ги задоволуваат потребите на софтверските системи од големи размери.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn