Создайте конвейер DSPy.

Организация доставки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта с помощью DSPy и LangChain: техническое руководство по автоматизированным конвейерам доставки программного обеспечения

Введение

Революция программно-определяемых транспортных средств (SDV) трансформирует автомобильную промышленность, обещая повышение эффективности, снижение затрат и повышение производительности. Однако сложность систем SDV требует более сложного подхода к доставке программного обеспечения, который использует возможности искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации. В этой статье мы рассмотрим, как организовать доставку программного обеспечения на основе искусственного интеллекта с помощью DSPy и LangChain, двух передовых технологий, которые обеспечивают интеграцию агентов искусственного интеллекта, реляционных абстрактных графов (RAG) и больших языковых моделей (LLM) с инструментами автоматизации DevOps.

Проблемы доставки программного обеспечения в SDV

Программно-определяемые транспортные средства полагаются на сложную сеть взаимосвязанных систем, включая автономное вождение, информационно-развлекательные системы и управление транспортным средством. Масштаб и сложность этих систем делают традиционные методы доставки программного обеспечения неэффективными. Проблемы включают в себя:

Масштабируемость: системы SDV требуют быстрого развертывания и масштабирования для удовлетворения меняющихся потребностей пользователей.
Производительность. Поставка программного обеспечения должна обеспечивать оптимальную производительность, надежность и безопасность.
Сложность. В системах SDV задействовано множество заинтересованных сторон, технологий и процессов, что затрудняет управление и координацию поставки программного обеспечения.

Представляем DSPy и LangChain

DSPy и LangChain — две инновационные технологии, которые решают проблемы доставки программного обеспечения в SDV. DSPy — это платформа на основе Python для создания и развертывания конвейеров доставки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта, а LangChain — это библиотека на основе Rust для создания и управления LLM и RAG.

DSPy: платформа Python для доставки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта

DSPy предоставляет полный набор инструментов и библиотек для создания и развертывания конвейеров доставки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта. Его ключевые особенности включают в себя:

Оркестровка конвейеров: DSPy позволяет создавать и управлять сложными конвейерами доставки программного обеспечения, включая задачи, рабочие процессы и зависимости.
Интеграция с искусственным интеллектом: DSPy обеспечивает плавную интеграцию с популярными платформами искусственного интеллекта, такими как TensorFlow и PyTorch.
Автоматизация DevOps: DSPy поддерживает интеграцию с популярными инструментами DevOps, такими как Jenkins и GitLab.

LangChain: библиотека на основе Rust для LLM и RAG

LangChain — это основанная на Rust библиотека для создания и управления LLM и RAG. Его ключевые особенности включают в себя:

Интеграция LLM: LangChain обеспечивает плавную интеграцию с популярными LLM, такими как BERT и RoBERTa.
Управление RAG: LangChain позволяет создавать и управлять RAG, которые обеспечивают структурированное представление графов знаний.
Рассуждения ИИ: LangChain поддерживает рассуждения и выводы ИИ с использованием LLM и RAG.

Интеграция DSPy и LangChain для доставки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта

Для интеграции DSPy и LangChain мы можем использовать в качестве примера следующий блок кода:

импортировать dspy
от langchain import LLM, RAG


конвейер = dspy.Pipeline(
    name="доставка-программного обеспечения-под управлением AI",
    задачи=[
        dspy.Task("сборка", "сборка-программного обеспечения"),
        dspy.Task("тест", "тестовое ПО"),
        dspy.Task("deploy", "deploy-software")
    ]
)

# Создайте LLM и RAG
llm = LLM("Берт-база-без регистра")
rag = RAG("доставка программного обеспечения")

# Интегрируйте LLM и RAG с конвейером DSPy.
Pipeline.add_task(dspy.Task("ай-рассуждение", "ай-рассуждение", llm, тряпка))

# Запускаем конвейер
конвейер.run()

В этом блоке кода показано, как создать конвейер DSPy, интегрировать LLM и RAG с помощью LangChain и запустить конвейер с помощью DSPy.

Топ-5–10 наиболее часто используемых команд/фрагментов

Вот 5–10 наиболее часто используемых команд/фрагментов для DSPy и LangChain:

ДСПи
- dspy.Pipeline(): создать новый конвейер DSPy.
- dspy.Task(): создать новую задачу в конвейере.
- pipeline.add_task(): добавьте задачу в конвейер.
- pipeline.run(): Запуск конвейера.
Лангчейн
- LLM(): создать новый LLM.
- RAG(): создать новую RAG.
- llm.train(): обучение LLM.
- rag.build(): построить RAG.

Визуализация

Вот визуализация конвейера DSPy с использованием Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "данные": {
    "labels": ["Сборка", "Тестирование", "Развертывание", "Рассуждение ИИ"],
    "наборы данных": [
      {
        "label": "Задачи конвейера",
        «данные»: [10, 20, 30, 40],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3", "#8BC34A"]
      }
    ]
  },
  "варианты": {
    "название": {
      «дисплей»: правда,
      "text": "Задачи конвейера DSPy"
    },
    "весы": {
      "yAxes": [
        {
          "тикает": {
            «beginAtZero»: правда
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Эта визуализация показывает задачи конвейера, включая сборку, тестирование, развертывание и обоснование ИИ.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как организовать доставку программного обеспечения на основе искусственного интеллекта с помощью DSPy и LangChain. Мы обсудили проблемы доставки программного обеспечения в SDV и представили ключевые функции DSPy и LangChain. Мы также предоставили блок кода, демонстрирующий, как интегрировать DSPy и LangChain, а также визуализацию конвейера DSPy. Используя возможности искусственного интеллекта и автоматизации, мы можем повысить масштабируемость и производительность программно-определяемых транспортных средств.

Создайте конвейер DSPy.

Have Questions?