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Crie um RAG

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Aproveitando ferramentas de orquestração para arquitetura de software baseada em IA

Introdução

A crescente demanda por arquitetura de software baseada em IA levou ao desenvolvimento de várias ferramentas de orquestração que permitem a integração perfeita de recursos de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) em sistemas de software. Neste artigo, exploraremos a implementação de arquitetura de software orientada por IA usando ferramentas de orquestração como LangChain e DSPy, com foco na integração de recursos RAG (Raciocínio e Action Graph) e LLM (Large Language Model) para maior escalabilidade, desempenho e segurança.

O que são ferramentas de orquestração?

As ferramentas de orquestração são estruturas de software que permitem a automação de fluxos de trabalho e processos complexos, integrando vários serviços, aplicativos e sistemas. Eles fornecem uma plataforma centralizada para gerenciar e coordenar as interações entre os diferentes componentes, garantindo a execução eficiente e escalonável das tarefas.

LangChain: uma ferramenta de orquestração baseada em Python

LangChain é uma biblioteca Python de código aberto que fornece uma estrutura abrangente para a construção de uma arquitetura de software baseada em IA. Ele oferece uma variedade de recursos, incluindo:

  • Integração RAG (Raciocínio e Gráfico de Ação): LangChain fornece uma implementação RAG integrada, permitindo a criação de gráficos complexos de raciocínio e ação que podem ser usados para modelar e executar fluxos de trabalho orientados por IA.
  • Integração LLM (Large Language Model): LangChain suporta a integração de LLMs, como LLaMA e BERT, para processamento de linguagem natural e tarefas de geração.
  • Escalabilidade e desempenho: LangChain foi projetado para lidar com cargas de trabalho de IA em grande escala, fornecendo execução de tarefas eficiente e escalonável.

Implementando arquitetura de software baseada em IA com LangChain

Para demonstrar a implementação da arquitetura de software orientada por IA usando LangChain, vamos considerar um exemplo simples de chatbot que usa um RAG para raciocinar sobre as consultas do usuário e gerar respostas.

importar langchain
de langchain.chains importar llm


pano = langchain.RAG(
    nome="chatbot_rag",
    nós=[
        {"nome": "saudação", "texto": "Olá, em que posso ajudá-lo?"},
        {"name": "adeus", "text": "Adeus, foi um prazer conversar com você."},
    ],
    arestas=[
        {"de": "saudação", "para": "adeus", "condição": "user_says_goodbye"},
    ],
)

# Crie um LLM
llm = llm.LLM(
    nome="chatbot_llm",
    modelo = "lhama",
    max_tokens=100,
)

# Crie uma cadeia de chatbot
cadeia = langchain.Chain(
    nome="chatbot_chain",
    lm = lm,
    trapo = trapo,
)

# Teste o chatbot
user_input = "Olá, tudo bem?"
resposta = chain.run(user_input)
imprimir (resposta)

DSPy: uma ferramenta de orquestração baseada em Rust

DSPy é uma ferramenta de orquestração baseada em Rust que fornece uma estrutura escalonável e de alto desempenho para a construção de uma arquitetura de software baseada em IA. Ele oferece uma variedade de recursos, incluindo:

  • Integração RAG (Raciocínio e Gráfico de Ação): DSPy fornece uma implementação RAG integrada, permitindo a criação de gráficos complexos de raciocínio e ação que podem ser usados para modelar e executar fluxos de trabalho orientados por IA.
  • Integração LLM (Large Language Model): DSPy suporta a integração de LLMs, como LLaMA e BERT, para processamento de linguagem natural e tarefas de geração.
  • Escalabilidade e desempenho: o DSPy foi projetado para lidar com cargas de trabalho de IA em grande escala, fornecendo execução de tarefas eficiente e escalonável.

Implementando arquitetura de software baseada em IA com DSPy

Para demonstrar a implementação da arquitetura de software orientada por IA usando DSPy, vamos considerar um exemplo simples de chatbot que usa um RAG para raciocinar sobre as consultas do usuário e gerar respostas.

use dspy::chain;
use dspy::llm;

//Cria um RAG
deixe trapo = chain::RAG::new(
    "chatbot_rag",
    muito bem![
        chain::Node::new("saudação", "Olá, como posso ajudá-lo?"),
        chain::Node::new("adeus", "Adeus, foi um prazer conversar com você."),
    ],
    muito bem![
        chain::Edge::new("saudação", "adeus", "user_says_goodbye"),
    ],
);

//Cria um LLM
deixe llm = llm::LLM::new(
    "chatbot_llm",
    "lhama",
    100,
);

// Cria uma cadeia de chatbot
deixe cadeia = cadeia::Cadeia::new(
    "chatbot_chain",
    sim,
    trapo,
);

//Teste o chatbot
let user_input = "Olá, tudo bem?";
deixe resposta = chain.run(user_input);
println!("{}", resposta);

5 a 10 comandos/fragmentos mais usados

Aqui estão alguns dos comandos e snippets mais comumente usados para LangChain e DSPy:

  • LangChain:
    • langchain.RAG(): Cria uma nova instância RAG.
    • langchain.LLM(): Cria uma nova instância LLM.
    • langchain.Chain(): Cria uma nova instância de cadeia.
    • rag.run(): Executa o RAG e gera uma resposta.
    • llm.run(): Executa o LLM e gera uma resposta.
  • DSPy:
    • dspy::chain::RAG::new(): Cria uma nova instância RAG.
    • dspy::llm::LLM::new(): Cria uma nova instância LLM.
    • dspy::chain::Chain::new(): Cria uma nova instância de cadeia.
    • chain.run(): Executa a cadeia e gera uma resposta.

Visualização

Aqui está uma visualização simples dos recursos RAG e LLM usando Chart.js:

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
gráfico const = novo gráfico (ctx, {
    tipo: 'barra',
    dados: {
        rótulos: ['RAG', 'LLM'],
        conjuntos de dados: [{
            rótulo: 'Capacidades',
            dados: [10, 20],
            cor de fundo: [
                'rgba(255, 99, 132, 0,2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0,2)',
            ],
            bordaCor: [
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            largura da borda: 1
        }]
    },
    opções: {
        escalas: {
            você: {
                começarAtZero: verdadeiro
            }
        }
    }
});

Conclusão

Concluindo, LangChain e DSPy são ferramentas de orquestração poderosas que permitem a implementação de arquitetura de software orientada por IA usando recursos RAG e LLM. Ao aproveitar essas ferramentas, os desenvolvedores podem criar sistemas de software escaláveis, de alto desempenho e seguros que podem lidar com cargas de trabalho complexas de IA. Com sua facilidade de uso e flexibilidade, LangChain e DSPy são escolhas ideais para construir arquitetura de software baseada em IA.

Recomendações

Com base na discussão deste artigo, aqui estão algumas recomendações para desenvolvedores que desejam implementar uma arquitetura de software orientada por IA usando LangChain e DSPy:

  • Comece aprendendo o básico de LangChain e DSPy, incluindo seus recursos RAG e LLM.
  • Experimente exemplos simples, como o exemplo do chatbot, para ter uma ideia de como as ferramentas funcionam.
  • Passe gradualmente para projetos mais complexos, como a construção de um sistema de recomendação ou um pipeline de processamento de linguagem natural.
  • Use a seção 5 a 10 comandos/snippets mais usados ​​como um guia de referência para comandos e snippets comuns.
  • Visualize seus recursos RAG e LLM usando Chart.js para obter uma melhor compreensão dos relacionamentos entre os diferentes componentes.

Seguindo essas recomendações, os desenvolvedores podem desbloquear todo o potencial do LangChain e DSPy e construir uma arquitetura de software baseada em IA que pode lidar com cargas de trabalho complexas e fornecer desempenho e escalabilidade excepcionais.

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