Хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамж хөгжүүлэх архитектурын төвлөрлийг сааруулах: DSPy болон LangChain-тай зохион байгуулах техникийн гарын авлага. | B4N1

Хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамж хөгжүүлэх архитектурын төвлөрлийг сааруулах: DSPy болон LangChain-тай зохион байгуулах техникийн гарын авлага.

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Танилцуулга

AI, програм хангамжийн инженерчлэл, архитектурын огтлолцол нь програм хангамж хөгжүүлэх шинэ парадигмыг бий болгосон: хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамж хөгжүүлэх. Энэхүү арга нь программ хангамжийг хөгжүүлэх амьдралын мөчлөгийн янз бүрийн талуудыг автоматжуулахын тулд машин сургалт, хиймэл оюун ухааныг хөшүүрэг болгож, кодчилолоос эхлээд туршилт, байршуулалт хүртэл ашигладаг. Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн хөгжүүлэлт улам бүр түгээмэл болж байгаа тул төвлөрсөн бус архитектур, зохион байгуулалтын хэрэгслүүдийн хэрэгцээ гарч ирэв. Энэ нийтлэлд бид хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийг хөгжүүлэхэд зориулж архитектурын төвлөрлийг сааруулах тухай ойлголтыг судалж, DSPy болон LangChain-ийг зохион байгуулалтад ашиглах техникийн гарын авлагыг өгөх болно.

Хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамж хөгжүүлэх архитектурын төвлөрлийг сааруулах

Төвлөрсөн бус архитектур гэдэг нь бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэг сервер дээр төвлөрүүлэхээс илүү олон зангилаа эсвэл машинуудаар түгээдэг системийн дизайныг хэлнэ. Энэ арга нь хэд хэдэн давуу талтай бөгөөд үүнд:

  • Сайжруулсан өргөтгөх боломжтой: Төвлөрсөн бус архитектур нь ачааллыг олон зангилаанд хуваарилах замаар нэмэгдэж буй урсгал болон ажлын ачааллыг зохицуулж чадна.
  • Сайжруулсан алдаа тэсвэрлэх чадвар: Хэрэв нэг зангилаа бүтэлгүйтвэл бусад зангилаа хариуцлагыг нь хариуцах боломжтой тул систем тасалдалгүйгээр үргэлжлүүлэн ажиллах боломжтой.
  • Аюулгүй байдлыг нэмэгдүүлэх: Төвлөрсөн бус архитектур нь системд олон нэвтрэх цэг байдаг тул халдагчдад нэг бүтэлгүйтлийн цэгийг чиглүүлэхэд илүү төвөгтэй болгодог.

AI-д суурилсан програм хангамжийн хөгжүүлэлтийн хүрээнд архитектурын төвлөрлийг сааруулах нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас маш чухал юм.

  • Илүү хурдан хөгжүүлэлт: Төвлөрсөн бус архитектур нь хөгжүүлэгчдэд системийн өөр өөр бүрэлдэхүүн хэсгүүд дээр нэгэн зэрэг ажиллах боломжийг олгож, нийт хөгжүүлэлтийн хугацааг багасгадаг.
  • Сайжруулсан хамтын ажиллагаа: Төвлөрсөн бус архитектур нь бүхэл бүтэн системд нөлөөлөхгүйгээр бүрэлдэхүүн хэсэг бүр дээр бие даан ажиллах боломжтой тул хөгжүүлэгчид хоорондын хамтын ажиллагааг хөнгөвчилдөг.
  • Сайжруулсан инноваци: Хөгжүүлэгчид бүхэл бүтэн системийг тасалдуулахгүйгээр шинэ санаа, технологийг туршиж үзэх боломжтой тул төвлөрсөн бус архитектур нь инновацийг дэмждэг.

DSPy болон LangChain-тай найрал хөгжим

Оркестрация гэдэг нь системийн янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хоорондын харилцан үйлчлэлийг удирдах, зохицуулах үйл явцыг хэлнэ. Хиймэл оюун ухаанд суурилсан программ хангамжийн хөгжүүлэлтийн хүрээнд хиймэл оюун ухаан болон бусад бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь хоорондоо уялдаа холбоотой ажиллахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

DSPy болон LangChain нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамж хөгжүүлэхэд архитектурын төвлөрлийг сааруулахад ашиглаж болох хоёр алдартай зохион байгуулалтын хэрэгсэл юм. Энэ хоёр хэрэгсэл нь хэд хэдэн функцийг хангадаг бөгөөд үүнд:

  • Загварын менежмент: DSPy болон LangChain нь хөгжүүлэгчдэд хиймэл оюун ухааны загваруудыг олон зангилаа эсвэл машин дээр удирдах, байрлуулах боломжийг олгодог.
  • Ажлын урсгалын автоматжуулалт: Энэ хоёр хэрэгсэл нь ажлын хуваарь, өгөгдөл боловсруулах, загварчлалын сургалт зэрэг олон төрлийн автоматжуулалтын функцуудыг хангадаг.
  • Бодит цагийн хяналт: DSPy болон LangChain нь бодит цагийн хяналт, бүртгэл хийх боломжийг санал болгож, хөгжүүлэгчид өөрсдийн хиймэл оюун ухаан болон бусад бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн гүйцэтгэлийг хянах боломжийг олгодог.

DSPy

DSPy бол хиймэл оюун ухааны загваруудыг удирдах, ашиглах олон боломжуудыг хангадаг Python-д суурилсан зохион байгуулалтын хэрэгсэл юм. DSPy-ийн гол онцлогуудын зарим нь:

  • Загвар байршуулалт: DSPy нь хөгжүүлэгчдэд хиймэл оюун ухааны загваруудыг олон зангилаа эсвэл машин дээр байрлуулах боломжийг олгож, өндөр хүртээмжтэй, өргөтгөх боломжтой болгодог.
  • Ажлын урсгалын автоматжуулалт: DSPy нь ажлын хуваарь, өгөгдөл боловсруулах, загварчлалын сургалт зэрэг олон төрлийн автоматжуулалтын функцуудыг хангадаг.
  • Бодит цагийн хяналт: DSPy нь бодит цагийн хяналт, бүртгэл хийх боломжийг санал болгож, хөгжүүлэгчид өөрсдийн хиймэл оюун ухаан болон бусад бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн гүйцэтгэлийг хянах боломжийг олгодог.

AI загварыг ашиглахын тулд DSPy-г хэрхэн ашиглах жишээ энд байна:

dspy импортлох

# Шинэ DSPy жишээ үүсгэ
dspy_instance = dspy.DSPy()

# Байршуулах AI загварыг тодорхойл
загвар = dspy.Model(
    нэр = "миний_загвар",
    төрөл = "тензор урсгал",
    хувилбар = "1.0"
)

# AI загварыг ашиглах
dspy_instance.deploy_model(загвар)

# AI загварыг хянах
dspy_instance.monitor_model(загвар)

LangChain

LangChain бол AI загваруудыг удирдах, ашиглах олон боломжуудыг хангадаг Rust-д суурилсан зохион байгуулалтын хэрэгсэл юм. LangChain-ийн гол онцлогуудын зарим нь:

  • Загвар байршуулалт: LangChain нь хөгжүүлэгчдэд AI загваруудыг олон зангилаа эсвэл машин дээр байрлуулах боломжийг олгож, өндөр хүртээмжтэй, өргөтгөх боломжтой болгодог.
  • Ажлын урсгалын автоматжуулалт: LangChain нь ажлын хуваарь, өгөгдөл боловсруулах, загварчлалын сургалт зэрэг олон төрлийн автоматжуулалтын функцуудыг хангадаг.
  • Бодит цагийн хяналт: LangChain нь бодит цагийн хяналт, бүртгэл хийх боломжийг санал болгож, хөгжүүлэгчдэд хиймэл оюун ухаан болон бусад бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн гүйцэтгэлийг хянах боломжийг олгодог.

AI загварыг ашиглахын тулд LangChain-ийг хэрхэн ашиглах жишээ энд байна:

langchain ашиглах::{Загвар, Байршуулах};

// LangChain-ийн шинэ жишээ үүсгэ
langchain_instance = langchain::LangChain::new();

// Байршуулах AI загварыг тодорхойлно
загвар = Загвар::шинэ(
    нэр: "миний_загвар",
    төрөл: "tensorflow",
    хувилбар: "1.0"
);

// AI загварыг ашиглах
let deployment = Deployment::new(загвар);
langchain_instance.deploy(deployment);

// AI загварыг хянах
langchain_instance.monitor(байрлуулах);

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

DSPy болон LangChain-д зориулсан хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг энд байна:

DSPy

  • dspy_instance.deploy_model(model): AI загварыг заасан зангилаа эсвэл машинд байрлуулна.
  • dspy_instance.monitor_model(model): AI загварын гүйцэтгэлийг бодит цаг хугацаанд хянадаг.
  • dspy_instance.get_model_status(model): Хиймэл оюун ухаан загварын төлөв байдал, түүний байршуулалт болон хяналтын статусыг сэргээнэ.
  • dspy_instance.update_model(model): AI загварыг шинэ өгөгдөл эсвэл тохиргоогоор шинэчилдэг.
  • dspy_instance.delete_model(model): AI загварыг системээс устгана.

LangChain

  • langchain_instance.deploy(deployment): AI загварыг заасан зангилаа эсвэл машинд байрлуулна.
  • langchain_instance.monitor(deployment): AI загварын гүйцэтгэлийг бодит цаг хугацаанд хянадаг.
  • langchain_instance.get_deployment_status(deployment): Хиймэл оюун ухаан загварын төлөв байдал, үүнд байршуулалт болон хяналтын статусыг авна.
  • langchain_instance.update_deployment(deployment): AI загварыг шинэ өгөгдөл эсвэл тохиргоогоор шинэчилдэг.
  • langchain_instance.delete_deployment(deployment): AI загварыг системээс устгана.

Дүрслэл

DSPy болон LangChain ашиглан хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамж хөгжүүлэх төвлөрсөн бус архитектурын дүрслэлийг энд үзүүлэв.

{
  "төрөл": "дүрээ диаграм",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["DSPy", "LangChain"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Загвар байршуулалт",
        "өгөгдөл": [50, 50],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"],
        "hoverBackgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      },
      {
        "label": "Ажлын урсгалын автоматжуулалт",
        "өгөгдөл": [40, 60],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"],
        "hoverBackgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      },
      {
        "label": "Бодит цагийн хяналт",
        "өгөгдөл": [30, 70],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"],
        "hoverBackgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB"]
      }
    ]
  },
  "сонголт": {}
}

Энэхүү дүрслэл нь DSPy болон LangChain-ийн хоорондох функцүүдийн хуваарилалтыг харуулж байгаа бөгөөд DSPy-тэй харьцах загвар байршуулалт, LangChain-тай ажиллах ажлын урсгалын автоматжуулалт, бодит цагийн хяналт зэргийг харуулдаг.

Дүгнэлт

Хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийг хөгжүүлэхэд зориулсан архитектурын төвлөрлийг сааруулах нь өргөтгөх чадвар, алдааг тэсвэрлэх чадвар, аюулгүй байдлыг сайжруулахад маш чухал юм. DSPy болон LangChain зэрэг зохион байгуулалтын хэрэгслүүд нь хөгжүүлэгчдэд системийн өөр өөр бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хоорондын харилцан үйлчлэлийг удирдаж, зохицуулахад тусалж, тасралтгүй хамтын ажиллагаа, инновацийг баталгаажуулдаг. DSPy болон LangChain-ийг ашигласнаар хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамж хөгжүүлэх ажлын урсгалыг илүү үр дүнтэй, үр дүнтэй бий болгож, илүү хурдацтай хөгжүүлэлт, хамтын ажиллагааг сайжруулж, инновацийг сайжруулж чадна.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn