Utwórz potok DSPy

Organizacja dostarczania oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji za pomocą DSPy i LangChain: przewodnik techniczny po procesach zautomatyzowanego dostarczania oprogramowania

Wprowadzenie

Rewolucja pojazdów definiowanych programowo (SDV) zmienia przemysł motoryzacyjny, obiecując większą wydajność, obniżone koszty i lepszą wydajność. Jednak złożoność systemów SDV wymaga bardziej wyrafinowanego podejścia do dostarczania oprogramowania, takiego, które wykorzystuje moc sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji. W tym artykule zbadamy, jak zorganizować dostarczanie oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji za pomocą DSPy i LangChain, dwóch najnowocześniejszych technologii, które umożliwiają integrację agentów AI, relacyjnych abstrakcyjnych grafów (RAG) i dużych modeli językowych (LLM) z narzędziami do automatyzacji DevOps.

Wyzwania związane z dostarczaniem oprogramowania w SDV

Pojazdy definiowane programowo opierają się na złożonej sieci wzajemnie połączonych systemów, obejmujących jazdę autonomiczną, systemy informacyjno-rozrywkowe i zarządzanie pojazdami. Sama skala i złożoność tych systemów sprawia, że tradycyjne metody dostarczania oprogramowania są niewystarczające. Wyzwania obejmują:

Skalowalność: Systemy SDV wymagają szybkiego wdrożenia i skalowania, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom użytkowników.
Wydajność: Dostarczane oprogramowanie musi zapewniać optymalną wydajność, niezawodność i bezpieczeństwo.
Złożoność: Systemy SDV obejmują wielu interesariuszy, technologii i procesów, co utrudnia zarządzanie i koordynację dostarczania oprogramowania.

Przedstawiamy DSPy i LangChain

DSPy i LangChain to dwie innowacyjne technologie, które odpowiadają na wyzwania związane z dostarczaniem oprogramowania w SDV. DSPy to platforma oparta na języku Python do tworzenia i wdrażania potoków dostarczania oprogramowania opartych na sztucznej inteligencji, natomiast LangChain to biblioteka oparta na Rust do tworzenia LLM i RAG i zarządzania nimi.

DSPy: platforma oparta na języku Python do dostarczania oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji

DSPy zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi i bibliotek do tworzenia i wdrażania potoków dostarczania oprogramowania opartych na sztucznej inteligencji. Do jego najważniejszych cech należą:

Orkiestracja potoków: DSPy umożliwia tworzenie i zarządzanie złożonymi potokami dostarczania oprogramowania, w tym zadaniami, przepływami pracy i zależnościami.
Integracja AI: DSPy zapewnia bezproblemową integrację z popularnymi platformami AI, takimi jak TensorFlow i PyTorch.
Automatyzacja DevOps: DSPy obsługuje integrację z popularnymi narzędziami DevOps, takimi jak Jenkins i GitLab.

LangChain: oparta na rdzy biblioteka dla LLM i RAGs

LangChain to oparta na Rust biblioteka do tworzenia i zarządzania LLM i RAG. Do jego najważniejszych cech należą:

Integracja z LLM: LangChain zapewnia bezproblemową integrację z popularnymi LLM, takimi jak BERT i RoBERTa.
Zarządzanie RAG: LangChain umożliwia tworzenie i zarządzanie RAGami, które zapewniają uporządkowaną reprezentację wykresów wiedzy.
Rozumowanie AI: LangChain obsługuje rozumowanie i wnioskowanie AI za pomocą LLM i RAG.

Integracja DSPy i LangChain w celu dostarczania oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji

Aby zintegrować DSPy i LangChain, możemy użyć następującego bloku kodu jako przykładu:

importuj dspy
z langchain import LLM, RAG


potok = dspy.Pipeline(
    name="dostawa-oprogramowania opartego na AI",
    zadania=[
        dspy.Task("kompilacja", "oprogramowanie do kompilacji"),
        dspy.Task("test", "test-oprogramowanie"),
        dspy.Task("wdróż", "wdróż-oprogramowanie")
    ]
)

# Utwórz LLM i RAG
llm = LLM("Bert-base-bez liter")
rag = RAG("dostawa oprogramowania")

# Zintegruj LLM i RAG z potokiem DSPy
rurociąg.add_task(dspy.Task("rozumowanie AI", "rozumowanie AI", llm, szmata))

# Uruchom potok
potok.run()

Ten blok kodu demonstruje, jak utworzyć potok DSPy, zintegrować LLM i RAG za pomocą LangChain i uruchomić potok za pomocą DSPy.

Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów

Oto 5–10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla DSPy i LangChain:

DSPy
- dspy.Pipeline(): Utwórz nowy potok DSPy.
- dspy.Task(): Utwórz nowe zadanie w potoku.
- pipeline.add_task(): Dodaj zadanie do potoku.
- pipeline.run(): Uruchom potok.
Łańcuch Langa
- LLM(): Utwórz nowy LLM.
- RAG(): Utwórz nowy RAG.
- llm.train(): Trenuj LLM.
- rag.build(): Zbuduj RAG.

Wyobrażanie sobie

Oto wizualizacja potoku DSPy przy użyciu Chart.js:

{
  "typ": "pasek",
  „dane”: {
    „etykiety”: [„Kompiluj”, „Testuj”, „Wdrażaj”, „Rozumowanie AI”],
    „zestawy danych”: [
      {
        "label": "Zadania potoku",
        „dane”: [10, 20, 30, 40],
        „backgroundColor”: [„#4CAF50”, „#FF9800”, „#2196F3”, „#8BC34A”]
      }
    ]
  },
  „opcje”: {
    "tytuł": {
      "wyświetlacz": prawda,
      "text": "Zadania potoku DSPy"
    },
    „skale”: {
      „Osie y”: [
        {
          „tyknięcia”: {
            „beginAtZero”: prawda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ta wizualizacja przedstawia zadania potoku, w tym kompilację, testowanie, wdrażanie i rozumowanie AI.

Wniosek

W tym artykule omówiliśmy, jak zorganizować dostarczanie oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji za pomocą DSPy i LangChain. Omówiliśmy wyzwania związane z dostarczaniem oprogramowania w SDV i przedstawiliśmy kluczowe funkcje DSPy i LangChain. Udostępniliśmy także blok kodu demonstrujący sposób integracji DSPy i LangChain, a także wizualizację potoku DSPy. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji i automatyzacji, możemy zwiększyć skalowalność i wydajność pojazdów definiowanych programowo.

Utwórz potok DSPy

Have Questions?