Mendalangi Ejen AI dengan LangChain dan DSPy untuk Seni Bina Perisian yang Dipertingkat

Mengatur Agen AI dengan LangChain dan DSPy untuk Seni Bina Perisian Yang Dipertingkat

Pengenalan

Dalam landskap digital yang serba pantas hari ini, sistem perisian menjadi semakin kompleks, dengan penyepaduan keupayaan Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML). Akibatnya, mereka bentuk sistem berskala dan berdaya tahan yang boleh mengatur ejen AI dengan berkesan telah menjadi kebimbangan yang mendesak bagi jurutera perisian. Artikel ini meneroka persimpangan AI, kejuruteraan perisian dan alat orkestrasi untuk mereka bentuk seni bina perisian yang cekap, dengan tumpuan untuk melaksanakan ejen AI menggunakan LangChain dan DSPy.

Keperluan untuk Orkestrasi AI

Sistem perisian tradisional selalunya direka bentuk dengan seni bina monolitik, di mana semua komponen digandingkan rapat dan berfungsi bersama-sama dalam fesyen linear. Walau bagaimanapun, dengan kemunculan AI dan ML, sistem perisian menjadi semakin teragih dan terpencar, dengan pelbagai ejen bekerjasama untuk mencapai matlamat yang sama. Ini telah membawa kepada keperluan untuk orkestrasi AI, yang melibatkan mereka bentuk sistem yang boleh mengurus dan menyelaraskan interaksi antara berbilang ejen AI dengan berkesan.

LangChain: Rangka Kerja untuk Membina Ejen AI

LangChain ialah rangka kerja Python untuk membina ejen AI yang boleh berinteraksi antara satu sama lain dan dengan sistem luaran. Ia menyediakan satu set alat dan perpustakaan yang membolehkan pembangun mencipta ejen yang boleh menaakul, belajar dan menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah-ubah. LangChain dibina di atas bahasa pengaturcaraan Rust dan menyediakan API peringkat tinggi untuk membina ejen AI.

DSPy: Rangka Kerja untuk Orkestrasi

DSPy ialah rangka kerja Python untuk membina sistem teragih yang boleh mengatur berbilang ejen AI. Ia menyediakan satu set alat dan perpustakaan yang membolehkan pembangun mereka bentuk dan menggunakan sistem berskala dan berdaya tahan yang boleh mengurus interaksi kompleks antara berbilang ejen. DSPy dibina di atas sistem pemesejan Apache Kafka dan menyediakan API peringkat tinggi untuk membina sistem teragih.

Melaksanakan Ejen AI dengan LangChain dan DSPy

Untuk melaksanakan ejen AI menggunakan LangChain dan DSPy, kami perlu mengikuti langkah berikut:

Tentukan Seni Bina Ejen: Tentukan seni bina ejen AI, termasuk input, output dan interaksi dengan ejen lain.
Melaksanakan Logik Ejen: Melaksanakan logik ejen AI menggunakan LangChain, termasuk mekanisme penaakulan, pembelajaran dan penyesuaian.
Mengatur Interaksi Ejen: Gunakan DSPy untuk mengatur interaksi antara berbilang ejen AI, termasuk protokol komunikasi dan mekanisme pertukaran data.
Letak Sistem: Letak sistem menggunakan platform awan atau rangka kerja kontena, seperti Docker.

Contoh Kod: Melaksanakan Ejen AI Mudah dengan LangChain

Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara melaksanakan ejen AI menggunakan LangChain:

import langchain
daripada langchain.chains import LLMChain


ejen = langchain.Agent(
    input_schema={"text": str},
    output_schema={"text": str},
    rantai=LLMChain(
        model="davinci:instructix",
        panjang_maks=2048,
        suhu=0.7,
    ),
)

# Laksanakan logik ejen
def agent_logic(input_text):
    output_text = agent.run(input_text)
    kembalikan teks_keluaran

# Uji ejen
input_text = "Apakah erti kehidupan?"
teks_keluaran = logik_agen(teks_masukan)
cetak(teks_keluaran)

Contoh kod ini menunjukkan cara untuk menentukan ejen AI menggunakan LangChain, termasuk skema input dan output, dan logik ejen. Ejen itu dilaksanakan menggunakan rantaian Model Bahasa Besar (LLM), iaitu sejenis ejen AI yang boleh menaakul dan menjana teks.

5-10 Arahan/Snippet Teratas Paling Digunakan untuk LangChain dan DSPy

Berikut ialah 5-10 arahan/coretan teratas yang paling banyak digunakan untuk LangChain dan DSPy:

langchain.Agent(): Mencipta tika ejen AI baharu.

ejen = langchain.Agent(
    input_schema={"text": str},
    output_schema={"text": str},
    rantai=LLMChain(
        model="davinci:instructix",
        panjang_maks=2048,
        suhu=0.7,
    ),
)

agent.run(): Menjalankan ejen AI dengan input yang diberikan.

output_text = agent.run(input_text)

DSPy.create_cluster(): Mencipta kelompok nod baharu untuk sistem teragih.

kluster = DSPy.create_cluster(
    num_nodes=5,
    node_type="worker",
)

DSPy.create_agent(): Mencipta contoh ejen AI baharu untuk sistem yang diedarkan.

ejen = DSPy.create_agent(
    kluster = kluster,
    agent_type="LLM",
)

DSPy.deploy_agent(): Menggunakan ejen AI ke sistem yang diedarkan.

DSPy.deploy_agent(
    ejen=ejen,
    kluster = kluster,
)

DSPy.get_agent_status(): Mengambil semula status ejen AI.

status = DSPy.get_agent_status(
    ejen=ejen,
    kluster = kluster,
)

DSPy.update_agent(): Mengemas kini ejen AI dengan data atau parameter baharu.

DSPy.update_agent(
    ejen=ejen,
    kluster = kluster,
    new_data={"text": "teks input baharu"},
)

DSPy.delete_agent(): Memadamkan ejen AI daripada sistem yang diedarkan.

DSPy.delete_agent(
    ejen=ejen,
    kluster = kluster,
)

DSPy.create_chain(): Mencipta rangkaian ejen AI baharu untuk sistem yang diedarkan.

rantai = DSPy.create_chain(
    ejen=[ejen1, ejen2, ejen3],
)

DSPy.deploy_chain(): Menggunakan rantaian ejen AI ke sistem yang diedarkan.

DSPy.deploy_chain(
    rantai=rantai,
    kluster = kluster,
)

Visualisasi

Berikut ialah visualisasi seni bina LangChain dan DSPy menggunakan Chart.js:

{
  "jenis": "Carta pai",
  "data": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "set data": [
      {
        "label": "Agen AI",
        "data": [50, 50],
        "warna latar belakang": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "tajuk": {
      "paparan": benar,
      "text": "LangChain dan Seni Bina DSPy"
    },
    "legenda": {
      "paparan": benar
    }
  }
}

Visualisasi ini menunjukkan pengedaran ejen AI antara LangChain dan DSPy, dengan 50% daripada ejen dijalankan di LangChain dan 50% dijalankan di DSPy.

Kesimpulan

LangChain dan DSPy menyediakan rangka kerja yang berkuasa untuk membina dan mengatur ejen AI, membolehkan pembangun mereka bentuk sistem berskala dan berdaya tahan yang boleh mengurus interaksi kompleks antara berbilang ejen dengan berkesan. Dengan mengikuti langkah-langkah yang digariskan dalam artikel ini, pembangun boleh melaksanakan ejen AI menggunakan LangChain dan DSPy, dan menggunakan mereka ke sistem teragih menggunakan DSPy. Contoh kod dan visualisasi yang disediakan menunjukkan keupayaan LangChain dan DSPy, dan 5-10 arahan/coretan teratas yang paling banyak digunakan memberikan rujukan pantas untuk pembangun.

Mendalangi Ejen AI dengan LangChain dan DSPy untuk Seni Bina Perisian yang Dipertingkat

Have Questions?