ملٽي ايجنٽ AI آرڪيٽيڪچرز ۽ LangChain سان سيلف هيلنگ سافٽ ويئر سسٽم ٺاهڻ
تعارف
اڄ جي تيز رفتار سافٽ ويئر ڊولپمينٽ جي منظرنامي ۾، خود شفا ڏيڻ واري سافٽ ويئر سسٽم جي تعمير پيچيده سافٽ ويئر سسٽم جي قابل اعتماد، اسپيبلبل، ۽ لچڪ کي يقيني بڻائڻ لاء هڪ اهم ضرورت بڻجي چڪو آهي. جديد سافٽ ويئر ڊولپمينٽ جي مطالبن کي پورو ڪرڻ لاءِ روايتي monolithic architectures هاڻي ڪافي نه آهن، جتي سسٽم کي لازمي طور تي تبديل ٿيڻ جي ضرورتن کي ترتيب ڏيڻ، غير متوقع ناڪامين کي سنڀالڻ، ۽ غلطين کان جلدي بحال ڪرڻ جي قابل هوندو. هي اهو آهي جتي ملٽي ايجنٽ AI آرڪيٽيڪچرز ۽ LangChain راند ۾ اچن ٿا، خود شفا ڏيڻ واري سافٽ ويئر سسٽم جي تعمير لاء هڪ طاقتور حل پيش ڪري ٿو جيڪو سکڻ، اپنائڻ، ۽ تبديل ٿيندڙ حالتن جو جواب ڏئي سگهي ٿو.
ملٽي ايجنٽ AI آرڪيٽيڪچر ڇا آهن؟
ملٽي ايجنٽ AI آرڪيٽيڪچرز ورهايل AI سسٽم جو هڪ قسم آهي جيڪو ڪيترن ئي خودمختيار ايجنٽن تي مشتمل آهي جيڪي هڪ ٻئي ۽ انهن جي ماحول سان رابطو ڪن ٿا هڪ گڏيل مقصد حاصل ڪرڻ لاءِ. هر ايجنٽ وٽ پنهنجا فيصلا ڪرڻ جون صلاحيتون، علم ۽ وسيلا آهن، ۽ اهي معلومات شيئر ڪرڻ، ڪمن کي همٿائڻ، ۽ بدلجندڙ حالتن سان موافقت ڪرڻ لاءِ هڪ ٻئي سان رابطو ڪري سگهن ٿا.
سافٽ ويئر سسٽم جي حوالي سان، ملٽي ايجنٽ AI آرڪيٽيڪچر استعمال ڪري سگھجن ٿا خود شفا ڏيڻ واري نظام کي تعمير ڪرڻ لاءِ جيڪي ڳولي سگھن ٿا ۽ جواب ڏئي سگھن ٿيون غلطين، ناڪامين، ۽ ٻين بي ضابطگين کي حقيقي وقت ۾. ڪيترن ئي ايجنٽن ۾ فيصلا ڪرڻ واري عمل کي ورهائڻ سان، اهي سسٽم تجربي مان سکي سگهن ٿا، بدلجندڙ حالتن سان مطابقت پيدا ڪري سگهن ٿا، ۽ غلطين کان جلدي بحال ٿي سگهن ٿا.
LangChain ڇا آهي؟
LangChain هڪ اوپن سورس پائٿون لائبريري آهي جنهن ۾ ملٽي ايجنٽ AI سسٽم ٺاهڻ لاءِ. اهو هڪ سادي، لچڪدار، ۽ اسپيبلبل فريم ورڪ مهيا ڪري ٿو پيچيده AI سسٽم جي تعمير لاءِ جيڪو سکي سگهي ٿو، ترتيب ڏئي سگهي ٿو، ۽ بدلجندڙ حالتن جو جواب ڏئي سگهي ٿو. LangChain AI فريم ورڪ جي وسيع رينج سان ڪم ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهي، جنهن ۾ TensorFlow، PyTorch ۽ Keras شامل آهن، ۽ سسٽم ٺاهڻ لاءِ استعمال ٿي سگهن ٿا جيڪي مختلف ڊيٽا ذريعن سان گڏ ٿين، بشمول ڊيٽابيس، APIs، ۽ IoT ڊوائيسز.
LangChain سان پاڻمرادو شفا ڏيڻ وارو سافٽ ويئر سسٽم
LangChain سان پاڻمرادو شفا ڏيڻ وارو سافٽ ويئر سسٽم ٺاهڻ لاءِ، اسان کي هڪ ملٽي ايجنٽ AI آرڪيٽيڪچر ٺاهڻ جي ضرورت آهي جيڪا اصل وقت ۾ غلطين، ناڪامين ۽ ٻين بي ضابطگين کي ڳولي ۽ جواب ڏئي سگهي ٿي. هتي فن تعمير جو هڪ اعلي سطحي جائزو آهي:
- ايجنٽ ڊيزائن: اسان کي خودمختيار ايجنٽن جو هڪ سيٽ ڊزائين ڪرڻ جي ضرورت آهي جيڪي هڪ ٻئي سان ۽ انهن جي ماحول سان رابطو ڪري سگهن ٿا هڪ گڏيل مقصد حاصل ڪرڻ لاءِ. هر ايجنٽ کي پنهنجو فيصلو ڪرڻ جي صلاحيت، علم، ۽ وسيلا هجڻ گهرجن.
- علم جو گراف: اسان کي علم جو گراف ٺاهڻو پوندو جيڪو ايجنٽن، ماحول ۽ سسٽم جي مقصدن جي وچ ۾ لاڳاپن جي نمائندگي ڪري. هي گراف سسٽم جي حالت بابت دليل ڏيڻ ۽ فيصلا ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو.
- فيصلو سازي: اسان کي هڪ فيصلي سازي جي عمل کي لاڳو ڪرڻ جي ضرورت آهي جيڪا ايجنٽن کي سسٽم جي حالت بابت دليل ڏيڻ ۽ ڄاڻ جي گراف جي بنياد تي فيصلا ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
- Action Execution: اسان کي عمل جي عمل جي عمل کي لاڳو ڪرڻ جي ضرورت آهي جيڪا ايجنٽن کي انهن جي فيصلن تي عمل ڪرڻ ۽ ماحول سان رابطو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
هتي LangChain سان ٺهيل خود شفا ڏيڻ واري سافٽ ويئر سسٽم جو هڪ سادي مثال آهي: ``پٿون langchain درآمد ڪريو langchain.agents کان ايجنٽ درآمد ڪريو langchain.llms کان ايل ايل ايم درآمد ڪريو
گراف = { 'ايجنٽ': ['agent1', 'agent2', 'agent3'], 'ماحول': ['ڊيٽابيس'، 'API'، 'IoT ڊوائيس'], 'مقصد': ['نقصن جي ڳولا ڪريو'، 'ناڪامن جو جواب ڏيو'، 'غلطين کان واپسي'] }
فيصلو ڪرڻ واري عمل جي وضاحت ڪريو
def decision_making (ايجنٽ، knowledge_graph): # سسٽم جي حالت بابت سبب state = knowledge_graph['Agent'][agent] # رياست جي بنياد تي فيصلو ڪريو فيصلو = 'ناڪامي جو جواب' واپسي جو فيصلو
عمل جي عمل جي عمل جي وضاحت ڪريو
def action_execution(ايجنٽ، فيصلو): # فيصلي تي عمل ڪريو جيڪڏهن فيصلو == 'ناڪامي جو جواب': # ناڪامي جو جواب ڏيو پرنٽ ('ناڪامي جو جواب...') واپسي
LangChain ايجنٽ ٺاهيو
ايجنٽ = ايجنٽ( نالو = 'پاڻ شفا ڏيڻ وارو ايجنٽ'، فيصلو ڪرڻ = فيصلو ڪرڻ، عمل_عمل = عمل_عمل، ڄاڻ_گراف = گراف )
LangChain LLM ٺاهيو
ايل ايل ايم = ايل ايل ايم ( نالو = 'خود-شفا- ايل ايل ايم'، ماڊل = 'ڊيونسي' )
LangChain سسٽم ٺاهيو
سسٽم = langchain. سسٽم ( ايجنٽ = ايجنٽ، ايل ايل ايم = ايل ايل ايم )
سسٽم کي هلائڻ
system.run() `` هي مثال هڪ سادي خود شفا ڏيڻ واري سافٽ ويئر سسٽم کي ظاهر ڪري ٿو جيڪو غلطين کي ڳولي سگهي ٿو، ناڪامين جو جواب، ۽ غلطين کان جلدي بحال ڪري سگهي ٿو. سسٽم خودمختيار ايجنٽن جي هڪ سيٽ تي مشتمل آهي جيڪي هڪ ٻئي سان ۽ انهن جي ماحول سان رابطو ڪن ٿا هڪ عام مقصد حاصل ڪرڻ لاء. ايجنٽ سسٽم جي حالت بابت دليل ڏيڻ ۽ گراف جي بنياد تي فيصلا ڪرڻ لاء علم گراف استعمال ڪندا آهن.
مٿين 5-10 سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيل ڪمانڊ/ٽڪرا
ھتي آھن مٿيون 5-10 سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيل ڪمانڊ/Snippets LangChain لاءِ:
langchain.Agent(): هڪ نئون LangChain ايجنٽ ٺاهي ٿو.langchain.LLM(): هڪ نئون LangChain LLM ٺاهي ٿو.langchain.System(): هڪ نئون LangChain سسٽم ٺاهي ٿو.agent.decision_making(): هڪ ايجنٽ لاءِ فيصلو ڪرڻ واري عمل کي هلائي ٿو.agent.action_execution(): هڪ ايجنٽ لاءِ عمل جي عمل کي هلائي ٿو.llm.predict(): LLM استعمال ڪندي اڳڪٿي ڪري ٿو.system.run(): هلندي آهي LangChain سسٽم.graph.add_node(): علم جي گراف ۾ نئون نوڊ شامل ڪري ٿو.graph.add_edge(): ڄاڻ جي گراف ۾ نئون کنڊ شامل ڪري ٿو.graph.remove_node(): علم جي گراف مان هڪ نوڊ هٽائي ٿو.
تصوير
هتي Chart.js استعمال ڪندي علم جي گراف جو هڪ سادو تصور آهي: جيسن { "قسم": "گراف" "ڊيٽا": { "نوڊس": [ {"id": "agent1", "label": "Agent 1"}, {"id": "agent2", "label": "Agent 2"}, {"id": "agent3", "label": "Agent 3"}, {"id": "ڊيٽابيس"، "ليبل": "ڊيٽابيس"}, {"id": "API", "label": "API"}, {"id": "IoT ڊيوائس"، "ليبل": "IoT ڊيوائس"} ]، "ڪنارن": [ {"ذريعو": "ايجنٽ1"، "ٽارگيٽ": "ڊيٽابيس"}, {"ذريعو": "agent2"، "target": "API"}, {"ذريعو": "agent3"، "target": "IoT ڊيوائس"}, {"ذريعو": "agent1", "target": "agent2"}, {"ذريعو": "agent2"، "target": "agent3"} ] }، "اختيارن": { "layout": { "قسم": "گولائي" }، "نوڊس": { "سائز": 50 }، "ڪنارن": { "ويڪر": 2 } } } `` هي تصور ڏيکاري ٿو ايجنٽ جي وچ ۾ لاڳاپا، ماحول، ۽ سسٽم جي مقصدن.
اختتام
ملٽي-ايجنٽ AI آرڪيٽيڪچرز ۽ LangChain سان پاڻمرادو شفا ڏيڻ واري سافٽ ويئر سسٽم جي تعمير پيچيده سافٽ ويئر سسٽم جي قابل اعتماد، اسڪيبلبلٽي، ۽ لچڪ کي يقيني بڻائڻ لاءِ هڪ طاقتور حل پيش ڪري ٿو. ڪيترن ئي ايجنٽن ۾ فيصلا ڪرڻ واري عمل کي ورهائڻ سان، اهي سسٽم تجربي مان سکي سگهن ٿا، بدلجندڙ حالتن سان مطابقت پيدا ڪري سگهن ٿا، ۽ غلطين کان جلدي بحال ٿي سگهن ٿا. LangChain سان، ڊولپرز پيچيده AI سسٽم ٺاهي سگھن ٿا جيڪي ڊيٽا ذريعن جي وسيع رينج سان گڏ ٿين ٿا، بشمول ڊيٽابيس، APIs، ۽ IoT ڊوائيسز. مثال جي ڪوڊ تي عمل ڪندي ۽ مٿين 5-10 سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيل حڪمن / ٽڪڙن کي استعمال ڪندي، ڊولپر LangChain سان پنهنجو پاڻ کي شفا ڏيڻ وارو سافٽ ويئر سسٽم ٺاهي سگهن ٿا.