Креирајте агент за вештачка интелигенција користејќи DSPy

Интегрирање на DSPy и LangChain за напреден развој на софтвер управуван од вештачка интелигенција

Вовед

Областа на развој на софтвер брзо се развива, со зголеменото усвојување на техниките за вештачка интелигенција (ВИ) и машинско учење (ML). Две популарни библиотеки на Python, DSPy и LangChain, добиваат на сила во просторот за развој на софтвер управуван од вештачка интелигенција. Во оваа статија, ќе истражуваме во интеграцијата на DSPy и LangChain, истражувајќи ја нивната оркестрација на агенти за вештачка интелигенција и модели на големи јазици (LLM) за да ги подобриме практиките за софтверско инженерство и да ги насочиме работните текови.

Што е DSPy?

DSPy е библиотека на Python која обезбедува збир на алатки за градење и управување со агенти за вештачка интелигенција. Тоа им овозможува на програмерите да креираат, обучуваат и распоредуваат агенти за вештачка интелигенција кои можат да извршуваат различни задачи, како што се анализа на податоци, обработка на природен јазик и донесување одлуки. DSPy е изграден на врвот на популарната библиотека PyTorch и обезбедува едноставен и интуитивен API за градење агенти за вештачка интелигенција.

Што е LangChain?

LangChain е библиотека на Python која обезбедува збир на алатки за градење и управување со LLM. Тоа им овозможува на програмерите да креираат, обучуваат и распоредуваат LLM кои можат да извршуваат различни задачи, како што се генерирање текст, одговарање прашања и превод на јазик. LangChain е изграден на врвот на популарната библиотека Hugging Face Transformers и обезбедува едноставен и интуитивен API за градење LLM.

Интегрирање на DSPy и LangChain

Интеграцијата на DSPy и LangChain им овозможува на програмерите да креираат напредни софтверски апликации управувани од вештачка интелигенција кои можат да извршуваат различни задачи. Со комбинирање на моќта на агентите за вештачка интелигенција и LLM, програмерите можат да креираат апликации кои можат да анализираат податоци, да генерираат текст и да донесуваат одлуки.

Еве едноставен блок код кој ја демонстрира интеграцијата на DSPy и LangChain:

увоз dspy
увозен лангсин


агент = dspy.Agent()

# Создадете LLM користејќи LangChain
llm = langchain.LLM()

# Користете го агентот за вештачка интелигенција за да ги анализирате податоците
податоци = {„име“: „Џон“, „возраст“: 30}
анализа = агент.analyze(податоци)

# Користете го LLM за да генерирате текст врз основа на анализата
text = llm.generate_text(анализа)

# Печатете го генерираниот текст
печатење (текст)

Овој блок на кодови покажува како да креирате агент за вештачка интелигенција користејќи DSPy, LLM користејќи LangChain и да ги користите заедно за да ги анализирате податоците и да генерирате текст.

Оркестрација на АИ агенти и LLM

Оркестрацијата на агенти за вештачка интелигенција и LLM е критичен аспект на интегрирањето на DSPy и LangChain. Со комбинирање на моќта на агентите за вештачка интелигенција и LLM, програмерите можат да креираат апликации кои можат да извршуваат различни задачи, како што се:

Анализа на податоци: Агентите за вештачка интелигенција можат да ги анализираат податоците, додека LLM можат да генерираат текст врз основа на анализата.
Генерирање текст: LLM можат да генерираат текст, додека агентите за вештачка интелигенција можат да го анализираат текстот и да донесуваат одлуки.
Донесување одлуки: Агентите за вештачка интелигенција можат да донесуваат одлуки врз основа на анализа на податоци, додека LLM може да даваат препораки.

Еве визуелизација на оркестрацијата на агентите за вештачка интелигенција и LLM користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    "labels": ["Анализа на податоци", "Генерирање на текст", "Донесување одлуки"],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Агенти на ВИ",
        "податоци": [10, 5, 8],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        „Ширина на границата“: 1
      },
      {
        "етикета": "LLMs",
        "податоци": [8, 10, 5],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        „Ширина на границата“: 1
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација покажува како агентите за вештачка интелигенција и LLM може да се оркестрираат за да извршуваат различни задачи.

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

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

dspy.Agent(): Создава агент со вештачка интелигенција користејќи DSPy.
langchain.LLM(): Создава LLM користејќи LangChain.
agent.analyze(data): Ги анализира податоците користејќи го агентот AI.
llm.generate_text(analysis): Генерира текст врз основа на анализа користејќи го LLM.
agent.make_decision(data): Донесува одлука врз основа на анализа на податоци со помош на агентот за вештачка интелигенција.
llm.get_recommendations(analysis): Добива препораки врз основа на анализата со помош на LLM.
dspy.train_agent(data): Го обучува агентот за вештачка интелигенција користејќи ги дадените податоци.
langchain.train_llm(податоци): Го обучува LLM користејќи ги дадените податоци.
dspy.deploy_agent(): го распоредува агентот за вештачка интелигенција.
langchain.deploy_llm(): го распоредува LLM.

Заклучок

Интеграцијата на DSPy и LangChain обезбедува моќна група алатки за градење напредни софтверски апликации управувани со вештачка интелигенција. Со комбинирање на моќта на агентите за вештачка интелигенција и LLM, програмерите можат да креираат апликации кои можат да анализираат податоци, да генерираат текст и да донесуваат одлуки. Оркестрацијата на агенти за вештачка интелигенција и LLM е критичен аспект на интегрирањето на DSPy и LangChain, а со разбирање како да ги користат овие алатки заедно, програмерите можат да креираат апликации што можат да извршуваат различни задачи.

Идна работа

Идната работа за интегрирање на DSPy и LangChain вклучува:

Развивање на понапредни агенти за вештачка интелигенција и LLM кои можат да извршуваат сложени задачи.
Подобрување на оркестрацијата на агентите за вештачка интелигенција и LLM за да им се олесни на програмерите да ги користат овие алатки заедно.
Создавање повеќе апликации кои користат DSPy и LangChain за да ги покажат своите способности.

**Референци **

Документација за DSPy: https://dspy.readthedocs.io/
Документација LangChain: https://langchain.readthedocs.io/
Документација Chart.js: https://www.chartjs.org/docs/latest/

Забелешка: Код блоковите и визуелизациите што се користат во овој напис се само за демонстративни цели и можеби не се вистински код или визуелизации што се користат во апликации од реалниот свет.

Креирајте агент за вештачка интелигенција користејќи DSPy

Have Questions?