லாங்செயின் மற்றும் DSPy உடன் AI-இயக்கப்படும் மென்பொருள் மேம்பாட்டை ஒழுங்கமைத்தல்

LangChain மற்றும் DSPy உடன் AI-இயக்கப்படும் மென்பொருள் மேம்பாட்டை ஒழுங்கமைத்தல்

அறிமுகம்

டெவொப்ஸ் ஆட்டோமேஷன் மற்றும் மென்பொருள் கட்டமைப்பில் AI-இயங்கும் கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் நிலையில், மென்பொருள் மேம்பாட்டு நிலப்பரப்பு வேகமாக உருவாகி வருகிறது. இந்த இடத்தில் இரண்டு குறிப்பிடத்தக்க வீரர்கள் LangChain மற்றும் DSPy ஆகும், இவை AI-உந்துதல் மென்பொருள் மேம்பாட்டு குழாய்களை உருவாக்குவதற்கான சக்திவாய்ந்த ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் திறன்களை வழங்குகின்றன. இந்த கட்டுரையில், லாங்செயின் மற்றும் டிஎஸ்பியின் உலகத்தை ஆராய்வோம், அவற்றின் திறன்கள், நன்மைகள் மற்றும் AI-இயங்கும் மென்பொருள் மேம்பாட்டில் உள்ள நடைமுறை பயன்பாடுகளை ஆராய்வோம்.

LangChain என்றால் என்ன?

LangChain என்பது உரையாடல் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான திறந்த மூல, பைதான் அடிப்படையிலான கட்டமைப்பாகும். இது இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP), இயந்திர கற்றல் (ML) மற்றும் மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கான ஒரு வலுவான கருவிகளை வழங்குகிறது, இது AI- இயங்கும் மென்பொருள் மேம்பாட்டு பைப்லைன்களுக்கான சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது. LangChain இன் முக்கிய அம்சங்கள் பின்வருமாறு:

உரையாடல் AI: NLP மற்றும் ML நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி, சாட்போட்கள் மற்றும் குரல் உதவியாளர்கள் போன்ற உரையாடல் இடைமுகங்களை உருவாக்க டெவலப்பர்களுக்கு LangChain உதவுகிறது.
மென்பொருள் மேம்பாடு: குறியீடு உருவாக்கம், பிழைத்திருத்தம் மற்றும் சோதனை உள்ளிட்ட மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கான பல்வேறு கருவிகளை LangChain வழங்குகிறது.
ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன்: LangChain இன் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் திறன்கள் டெவலப்பர்கள் சிக்கலான பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் பைப்லைன்களை தானியங்குபடுத்த அனுமதிக்கிறது, இதனால் பெரிய அளவிலான மென்பொருள் மேம்பாட்டு திட்டங்களை நிர்வகிப்பது எளிதாகிறது.

DSPy என்றால் என்ன?

DSPy என்பது தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் குழாய்களை உருவாக்குவதற்கான பைதான் அடிப்படையிலான கட்டமைப்பாகும். இது தரவு முன் செயலாக்கம், அம்சம் பொறியியல், மாதிரி பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவற்றிற்கான கருவிகளின் வரம்பை வழங்குகிறது. DSPy இன் முக்கிய அம்சங்கள் பின்வருமாறு:

தரவு அறிவியல்: DSPy ஆனது டெவலப்பர்களுக்கு தரவு உட்செலுத்துதல், செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு உள்ளிட்ட தரவு அறிவியல் குழாய்களை உருவாக்க உதவுகிறது.
மெஷின் லேர்னிங்: மாதிரி பயிற்சி, டியூனிங் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் உள்ளிட்ட இயந்திர கற்றலுக்கான கருவிகளை DSPy வழங்குகிறது.

LangChain மற்றும் DSPy உடன் AI-இயக்கப்படும் மென்பொருள் மேம்பாட்டை ஒழுங்கமைத்தல்

AI-இயங்கும் மென்பொருள் உருவாக்கத்தில் LangChain மற்றும் DSPy இன் ஆற்றலை விளக்குவதற்கு, ஒரு எளிய உதாரணத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம். பின்வரும் பணிகளை தானியங்குபடுத்தும் உரையாடல் AI-இயங்கும் மென்பொருள் மேம்பாட்டு பைப்லைனை உருவாக்க விரும்புகிறோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம்:

குறியீடு உருவாக்கம்: டெம்ப்ளேட்டைப் பயன்படுத்தி ஒரு வலைப் பயன்பாட்டிற்கான அடிப்படை பைதான் ஸ்கிரிப்டை உருவாக்கவும்.
குறியீட்டு மதிப்பாய்வு: பிழைகளுக்கு உருவாக்கப்பட்ட குறியீட்டை மதிப்பாய்வு செய்து மேம்பாடுகளைப் பரிந்துரைக்கவும்.
சோதனை: உருவாக்கப்பட்ட குறியீட்டில் தானியங்கு சோதனைகளை இயக்கவும், அது தேவையான தரநிலைகளை சந்திக்கிறது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
** வரிசைப்படுத்தல்**: உருவாக்கப்பட்ட குறியீட்டை கிளவுட் அடிப்படையிலான இயங்குதளத்தில் வரிசைப்படுத்தவும்.

இந்த பைப்லைனை தானியக்கமாக்குவதற்கு LangChain மற்றும் DSPy ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை விளக்கும் எளிய குறியீடு தொகுதி இங்கே உள்ளது:

லாங்செயின் இறக்குமதி
langchain.chains இலிருந்து ConversationalAIஐ இறக்குமதி செய்கிறது
langchain.llms இலிருந்து LLM ஐ இறக்குமதி செய்கிறது


குழாய் = உரையாடல்AI(
    llm=LLM("text-davinci-003"),
    சங்கிலி =[
        langchain.PipelineStep(
            பெயர்="குறியீடு உருவாக்கம்",
            func=lambda x: f"இறக்குமதி பிளாஸ்க்\napp = flask.Flask(__name__)\n@app.route('/')\ndef index():\n 'Hello World!' என்பதைத் திருப்பி அனுப்பு",
        ),
        langchain.PipelineStep(
            பெயர்="குறியீடு மதிப்பாய்வு",
            func=lambda x: "உருவாக்கப்பட்ட குறியீடு நன்றாக இருக்கிறது, ஆனால் பிழை கையாளுதலைச் சேர்ப்பதைக் கவனியுங்கள்.",
        ),
        langchain.PipelineStep(
            பெயர்="சோதனை",
            func=lambda x: "இயங்கும் சோதனைகள்...\nPASS: index()",
        ),
        langchain.PipelineStep(
            பெயர்="வரிசைப்படுத்தல்",
            func=lambda x: "கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மில் வரிசைப்படுத்துகிறது...\nவெற்றி!",
        ),
    ],
)

# பைப்லைனை இயக்கவும்
result = pipeline.run(உள்ளீடு="ஒரு வலை பயன்பாட்டிற்கான அடிப்படை பைதான் ஸ்கிரிப்டை உருவாக்கவும்.")

அச்சு (முடிவு)

உரையாடல் AI-இயங்கும் மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கான பைப்லைனை தானியக்கமாக்குவதற்கு LangChain மற்றும் DSPyஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை இந்தக் குறியீடுத் தொகுதி விளக்குகிறது. பைப்லைன் நான்கு படிகளைக் கொண்டுள்ளது: குறியீடு உருவாக்கம், குறியீடு மதிப்பாய்வு, சோதனை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல். ஒவ்வொரு படியும் LangChain பைப்லைன் படியைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படுகிறது, இது ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைச் செய்ய வேண்டும்.

LangChain மற்றும் DSPy இன் நன்மைகள்

AI-இயங்கும் மென்பொருள் மேம்பாட்டில் LangChain மற்றும் DSPy ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் பல:

ஆட்டோமேஷன்: LangChain மற்றும் DSPy ஆகியவை டெவலப்பர்களுக்கு சிக்கலான பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் பைப்லைன்களை தானியக்கமாக்க உதவுகின்றன, இதனால் பெரிய அளவிலான மென்பொருள் மேம்பாட்டுத் திட்டங்களை நிர்வகிப்பதை எளிதாக்குகிறது.
செயல்திறன்: மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளை தானியக்கமாக்குவதன் மூலம், படைப்பாற்றல் மற்றும் சிக்கலைத் தீர்க்கும் திறன் தேவைப்படும் உயர்நிலை பணிகளில் டெவலப்பர்கள் கவனம் செலுத்த முடியும்.
நிலைத்தன்மை: LangChain மற்றும் DSPy மென்பொருள் மேம்பாட்டு செயல்முறைகளில் நிலைத்தன்மையை உறுதிசெய்து, பிழைகளின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் ஒட்டுமொத்த தரத்தை மேம்படுத்துகிறது.
அளவிடுதல்: LangChain மற்றும் DSPy ஆகியவை டெவலப்பர்கள் பெரிய அளவிலான திட்டங்களின் தேவைகளை பூர்த்தி செய்ய மென்பொருள் மேம்பாட்டு குழாய்களை அளவிட உதவுகின்றன.

முதல் 5-10 அதிகம் பயன்படுத்தப்பட்ட கட்டளைகள்/துணுக்குகள்

LangChain மற்றும் DSPyக்கு அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் 5-10 கட்டளைகள்/துணுக்குகள் இங்கே:

langchain.PipelineStep: பைப்லைனில் செய்ய வேண்டிய ஒரு குறிப்பிட்ட பணியை வரையறுக்கிறது.

குழாய்_படி = langchain.PipelineStep(
    பெயர்="குறியீடு உருவாக்கம்",
    func=lambda x: f"இறக்குமதி பிளாஸ்க்\napp = flask.Flask(__name__)\n@app.route('/')\ndef index():\n 'Hello World!' என்பதைத் திருப்பி அனுப்பு",
)

langchain.ConversationalAI: உரையாடல் AI பைப்லைனை வரையறுக்கிறது.

குழாய் = langchain.ConversationalAI(
    llm=LLM("text-davinci-003"),
    சங்கிலி=[குழாய்_படி],
)

DSPy.DataPipeline: தரவு அறிவியல் பைப்லைனை வரையறுக்கிறது.

குழாய் = DSPy.DataPipeline(
    தரவு_மூலம்="https://example.com/data.csv",
    data_transformer=lambda x: x["column1"] + x["column2"],
)

DSPy.ModelPipeline: ஒரு இயந்திர கற்றல் பைப்லைனை வரையறுக்கிறது.

பைப்லைன் = DSPy.ModelPipeline(
    மாதிரி="நேரியல்_பின்னடைவு",
    தரவு_மூலம்="https://example.com/data.csv",
    data_transformer=lambda x: x["column1"] + x["column2"],
)

langchain.LLM: ஒரு மொழி மாதிரியை வரையறுக்கிறது.

llm = langchain.LLM("text-davinci-003")

DSPy.DataTransformer: தரவு மின்மாற்றியை வரையறுக்கிறது.

மின்மாற்றி = DSPy.DataTransformer(lambda x: x["column1"] + x["column2"])

DSPy.ModelTrainer: ஒரு மாதிரி பயிற்சியாளரை வரையறுக்கிறது.

பயிற்சியாளர் = DSPy.ModelTrainer(model="linear_regression")

langchain.Pipeline: பைப்லைனை வரையறுக்கிறது.

குழாய் = langchain.Pipeline(
    சங்கிலி=[குழாய்_படி],
)

DSPy.DataLoader: தரவு ஏற்றியை வரையறுக்கிறது.

ஏற்றி = DSPy.DataLoader(data_source="https://example.com/data.csv")

DSPy.ModelDeployer: மாதிரி வரிசைப்படுத்துபவரை வரையறுக்கிறது.

deployer = DSPy.ModelDeployer(model="linear_regression")

காட்சிப்படுத்தல்

Chart.js ஐப் பயன்படுத்தி LangChain மற்றும் DSPy பைப்லைனின் காட்சிப்படுத்தல் இங்கே:

{
  "வகை": "பார்",
  "தரவு": {
    "லேபிள்கள்": ["குறியீடு உருவாக்கம்", "குறியீடு மதிப்பாய்வு", "சோதனை", "வரிசைப்படுத்தல்"],
    "தரவுத்தொகுப்புகள்": [
      {
        "லேபிள்": "லாங்செயின்",
        "தரவு": [10, 8, 12, 15],
        "பின்னணி நிறம்": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "எல்லை அகலம்": 1
      },
      {
        "லேபிள்": "டிஎஸ்பி",
        "தரவு": [8, 10, 12, 15],
        "பின்னணி நிறம்": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "எல்லை அகலம்": 1
      }
    ]
  },
  "விருப்பங்கள்": {
    "தலைப்பு": {
      "காட்சி": உண்மை,
      "உரை": "LangChain மற்றும் DSPy பைப்லைன்"
    },
    "செதில்கள்": {
      "yAxes": [
        {
          "உண்ணி": {
            "beginAtZero": உண்மை
          }
        }
      ]
    }
  }
}

இந்த காட்சிப்படுத்தல் ஒரு பைப்லைனில் LangChain மற்றும் DSPy ஆல் செய்யப்படும் பணிகளின் எண்ணிக்கையைக் காட்டுகிறது. x-அச்சு பணிகளைக் குறிக்கிறது, மேலும் y-அச்சு நிகழ்த்தப்பட்ட பணிகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது.

முடிவு

LangChain மற்றும் DSPy ஆகியவை AI-உந்துதல் மென்பொருள் மேம்பாட்டுக் குழாய்களை உருவாக்குவதற்கான சக்திவாய்ந்த ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் திறன்களை வழங்குகின்றன. சிக்கலான பணிப்பாய்வு மற்றும் பைப்லைன்களை தானியக்கமாக்குவதன் மூலம், படைப்பாற்றல் மற்றும் சிக்கலைத் தீர்க்கும் திறன் தேவைப்படும் உயர்நிலை பணிகளில் டெவலப்பர்கள் கவனம் செலுத்த முடியும். LangChain மற்றும் DSPy ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகளில் ஆட்டோமேஷன், செயல்திறன், நிலைத்தன்மை மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவை அடங்கும். LangChain மற்றும் DSPy மூலம், டெவலப்பர்கள் பெரிய அளவிலான திட்டங்களின் தேவைகளை பூர்த்தி செய்யும் உரையாடல் AI-இயங்கும் மென்பொருள் மேம்பாட்டு குழாய்களை உருவாக்க முடியும்.

லாங்செயின் மற்றும் DSPy உடன் AI-இயக்கப்படும் மென்பொருள் மேம்பாட்டை ஒழுங்கமைத்தல்

Have Questions?