Коришћење алата за оркестрацију за архитектуру софтвера са АИ

Увод

Све већа потражња за софтверском архитектуром заснованом на вештачкој интелигенцији довела је до развоја различитих алата за оркестрацију који омогућавају беспрекорну интеграцију способности вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ) у софтверске системе. У овом чланку ћемо истражити имплементацију софтверске архитектуре вођене вештачком интелигенцијом користећи алате за оркестрацију као што су ЛангЦхаин и ДСПи, са фокусом на интеграцију РАГ (Реасонинг анд Ацтион Грапх) и ЛЛМ (Ларге Лангуаге Модел) могућности за побољшану скалабилност, перформансе и безбедност.

Шта су алатке за оркестрацију?

Алати за оркестрацију су софтверски оквири који омогућавају аутоматизацију сложених радних токова и процеса интеграцијом више услуга, апликација и система. Они обезбеђују централизовану платформу за управљање и координацију интеракција између различитих компоненти, обезбеђујући ефикасно и скалабилно извршавање задатака.

ЛангЦхаин: алатка за оркестрацију заснована на Питхон-у

ЛангЦхаин је Питхон библиотека отвореног кода која пружа свеобухватан оквир за изградњу софтверске архитектуре засноване на вештачкој интелигенцији. Нуди низ функција, укључујући:

**Интеграција РАГ-а (Граф расуђивања и радњи): ЛангЦхаин обезбеђује уграђену РАГ имплементацију, омогућавајући креирање сложених дијаграма образложења и радњи који се могу користити за моделирање и извршавање токова рада вођених вештачком интелигенцијом.
Интеграција ЛЛМ (модел великог језика): ЛангЦхаин подржава интеграцију ЛЛМ-ова, као што су ЛЛаМА и БЕРТ, за обраду природног језика и задатке генерисања.
Скалабилност и перформансе: ЛангЦхаин је дизајниран да обрађује велика АИ радна оптерећења, обезбеђујући ефикасно и скалабилно извршавање задатака.

Имплементација софтверске архитектуре вођене вештачком интелигенцијом уз ЛангЦхаин

Да бисмо демонстрирали имплементацију софтверске архитектуре вођене вештачком интелигенцијом користећи ЛангЦхаин, хајде да размотримо једноставан пример цхат бота који користи РАГ за размишљање о корисничким упитима и генерисање одговора.

импорт лангцхаин
из лангцхаин.цхаинс импорт ллм


крпа = лангцхаин.РАГ(
    наме="цхатбот_раг",
    чворови=[
        {"наме": "поздрав", "тект": "Здраво, како могу да вам помогнем?"},
        {"наме": "збогом", "тект": "Довиђења, било је лепо разговарати са тобом."},
    ],
    ивице=[
        {"фром": "поздрав", "до": "збогом", "услов": "усер_саис_гоодбие"},
    ],
)

# Направите ЛЛМ
ллм = ллм.ЛЛМ(
    наме="цхатбот_ллм",
    модел="лама",
    мак_токенс=100,
)

# Направите ланац цхатбот-а
ланац = лангцхаин.Цхаин(
    наме="цхатбот_цхаин",
    ллм=ллм,
    крпа=крпа,
)

# Тестирајте цхатбот
усер_инпут = "Здраво, како си?"
одговор = цхаин.рун(усер_инпут)
штампа (одговор)

ДСПи: Оркестрациони алат заснован на рђави

ДСПи је оркестарски алат заснован на Руст-у који обезбеђује оквир високих перформанси и скалабилан оквир за изградњу софтверске архитектуре засноване на вештачкој интелигенцији. Нуди низ функција, укључујући:

**Интеграција РАГ-а (Граф расуђивања и радњи): ДСПи обезбеђује уграђену РАГ имплементацију, омогућавајући креирање сложених дијаграма образложења и радњи који се могу користити за моделирање и извршавање токова рада вођених вештачком интелигенцијом.
Интеграција ЛЛМ (модел великог језика): ДСПи подржава интеграцију ЛЛМ-ова, као што су ЛЛаМА и БЕРТ, за обраду природног језика и задатке генерисања.
Скалабилност и перформансе: ДСПи је дизајниран да обрађује велика АИ радна оптерећења, обезбеђујући ефикасно и скалабилно извршавање задатака.

Имплементација софтверске архитектуре вођене АИ помоћу ДСПи

Да бисмо демонстрирали имплементацију софтверске архитектуре вођене вештачком интелигенцијом користећи ДСПи, хајде да размотримо једноставан пример цхат бота који користи РАГ за размишљање о корисничким упитима и генерисање одговора.

користите дспи::цхаин;
користите дспи::ллм;

// Креирајте РАГ
нека крпа = ланац::КРПА::ново(
    "цхатбот_раг",
    вец![
        цхаин::Ноде::нев("поздрав", "Здраво, како могу да вам помогнем?"),
        цхаин::Ноде::нев("збогом", "Довиђења, било је лепо ћаскати са тобом."),
    ],
    вец![
        цхаин::Едге::нев("поздрав", "збогом", "усер_саис_гоодбие"),
    ],
);

// Креирајте ЛЛМ
нека ллм = ллм::ЛЛМ::нев(
    "цхатбот_ллм",
    "лама",
    100,
);

// Креирајте ланац цхатбот-а
нека ланац = ланац::Ланац::нов(
    "цхатбот_цхаин",
    ллм,
    крпа,
);

// Тестирајте цхатбот
лет усер_инпут = "Здраво, како си?";
нека одговор = цхаин.рун(усер_инпут);
принтлн!("{}", одговор);

Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака

Ево неких од најчешће коришћених команди и исечака за ЛангЦхаин и ДСПи:

ЛангЦхаин:
- лангцхаин.РАГ(): Креира нову РАГ инстанцу.
- лангцхаин.ЛЛМ(): Креира нову ЛЛМ инстанцу.
- лангцхаин.Цхаин(): Креира нову инстанцу ланца.
- раг.рун(): Покреће РАГ и генерише одговор.
- ллм.рун(): Покреће ЛЛМ и генерише одговор.
ДСПи:
- дспи::цхаин::РАГ::нев(): Креира нову РАГ инстанцу.
- дспи::ллм::ЛЛМ::нев(): Креира нову ЛЛМ инстанцу.
- дспи::цхаин::Цхаин::нев(): Креира нову инстанцу ланца.
- цхаин.рун(): Покреће ланац и генерише одговор.

Визуелизација

Ево једноставне визуелизације РАГ и ЛЛМ могућности помоћу Цхарт.јс:

цонст цтк = доцумент.гетЕлементБиИд('миЦхарт').гетЦонтект('2д');
цонст цхарт = нови графикон(цтк, {
    откуцајте: 'бар',
    подаци: {
        ознаке: ['РАГ', 'ЛЛМ'],
        скупови података: [{
            ознака: 'способности',
            подаци: [10, 20],
            боја позадине: [
                'ргба(255, 99, 132, 0.2)',
                'ргба(54, 162, 235, 0.2)',
            ],
            БордерЦолор: [
                'ргба(255, 99, 132, 1)',
                'ргба(54, 162, 235, 1)',
            ],
            ширина границе: 1
        }]
    },
    опције: {
        ваге: {
            и: {
                бегинАтЗеро: истина
            }
        }
    }
});

Закључак

У закључку, ЛангЦхаин и ДСПи су моћни алати за оркестрацију који омогућавају имплементацију софтверске архитектуре вођене вештачком интелигенцијом користећи РАГ и ЛЛМ могућности. Користећи ове алате, програмери могу да креирају скалабилне, учинковите и безбедне софтверске системе који могу да обрађују сложена АИ радна оптерећења. Са својом лакоћом коришћења и флексибилношћу, ЛангЦхаин и ДСПи су идеални избори за изградњу софтверске архитектуре засноване на вештачкој интелигенцији.

Препоруке

На основу дискусије у овом чланку, ево неколико препорука за програмере који желе да имплементирају архитектуру софтвера вођену вештачком интелигенцијом користећи ЛангЦхаин и ДСПи:

Почните тако што ћете научити основе ЛангЦхаин-а и ДСПи-а, укључујући њихове РАГ и ЛЛМ могућности.
Експериментишите са једноставним примерима, као што је пример са роботом за ћаскање, да бисте стекли осећај како алати функционишу.
Постепено пређите на сложеније пројекте, попут изградње система препорука или процеса обраде природног језика.
Користите одељак 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака као референтни водич за уобичајене команде и исечке.
Визуелизујте своје РАГ и ЛЛМ могућности користећи Цхарт.јс да бисте боље разумели односе између различитих компоненти.

Пратећи ове препоруке, програмери могу да откључају пуни потенцијал ЛангЦхаин-а и ДСПи-а и изграде софтверску архитектуру засновану на вештачкој интелигенцији која може да се носи са сложеним радним оптерећењима и обезбеди изузетне перформансе и скалабилност.

Направите РАГ