Интегратсияи RAG бо LLMs барои ҷараёни мукаммали коркарди нармафзор

Муқаддима

Манзараи таҳияи нармафзор босуръат инкишоф меёбад, ки бо пешрафтҳо дар зеҳни сунъӣ (AI), омӯзиши мошин (ML) ва коркарди забони табиӣ (NLP) асос ёфтааст. Ду технологияи калидӣ, ки роҳи таҳияи нармафзори моро инқилоб мекунанд, насли ҷустуҷӯи афзоишёфта (RAG) ва моделҳои забонҳои калон (LLMs) мебошанд. Дар ин мақола, мо ҳамгироии RAG бо LLM-ро барои ба тартиб даровардани равандҳои муҳандисии нармафзор, такмил додани тавлиди код ва баланд бардоштани ҳосилнокии таҳиягарон омӯхта метавонем.

Насли бозёфтшуда (RAG) чист?

RAG як усулест, ки ҷиҳатҳои тавонои равишҳои ҷустуҷӯӣ ва наслро ба NLP муттаҳид мекунад. Он гирифтани иттилооти мувофиқро аз як маҷмӯаи бузурги матн ва истифодаи он барои афзоиш додани насли матни нав дар бар мегирад. Ин равиш нишон дода шудааст, ки дар як қатор вазифаҳои NLP, аз ҷумла ҷавоб додан ба саволҳо, ҷамъбасти матн ва тавлиди код хеле самаранок аст.

Моделҳои забони калон (LLMs) чистанд?

LLMҳо як намуди шабакаи нейронӣ мебошанд, ки барои коркард ва тавлиди забони ба инсон монанд тарҳрезӣ шудаанд. Онҳо маъмулан дар маҷмӯаҳои азими матн омӯзонида мешаванд ва метавонанд барои вазифаҳои мушаххас, аз қабили тарҷумаи забон, ҷамъбасти матн ва тавлиди код дақиқ танзим карда шаванд. LLMҳо дар бисёр вазифаҳои NLP натиҷаҳои муосир ба даст овардаанд ва дар барномаҳо ба монанди чатботҳо, ёрдамчиёни виртуалӣ ва системаҳои тарҷумаи забон васеъ истифода мешаванд.

Интегратсияи RAG бо LLMs барои ҷараёни мукаммали коркарди нармафзор

Асбобҳои оркестрӣ: LangChain ва DSPy

Барои ҳамгироии RAG бо LLM, ба мо асбобҳои оркестрсозӣ лозиманд, ки ҷараёни маълумотро идора карда, иҷрои ҷузъҳои RAG ва LLM-ро назорат кунанд. Ду асбоби маъмули оркестрсозӣ, ки барои ин мақсад истифода мешаванд, LangChain ва DSPy мебошанд.

LangChain

LangChain як китобхонаи кушодаи Python мебошад, ки API-и оддӣ ва беихтиёрона барои сохтани барномаҳои дар асоси RAG асосёфтаро таъмин мекунад. Он ба таҳиягарон имкон медиҳад, ки RAG-ро бо LLMs ва дигар ҷузъҳои NLP ба осонӣ муттаҳид кунанд, то ҷараёни кории пурқуввати таҳияи нармафзорро эҷод кунанд.

DSPy

DSPy боз як китобхонаи кушодаи Python мебошад, ки API-и сатҳи баландро барои сохтани барномаҳои дар асоси RAG асосёфта таъмин мекунад. Он барои бефосила кор кардан бо LLM ва дигар ҷузъҳои NLP тарҳрезӣ шудааст, ки онро интихоби беҳтарин барои ҳамгироии RAG бо LLMҳо месозад.

Намунаи рамз: Интегратсияи RAG бо LLMs бо истифода аз LangChain

Ин як мисоли оддии кодест, ки нишон медиҳад, ки чӣ гуна RAG-ро бо LLMs бо истифода аз LangChain ҳамҷоя кардан мумкин аст: `` питон langchain ворид кунед аз langchain.chains воридоти RAGChain

rag_model = langchain.RAG( index=langchain.Index( ном = "индекси ман", ҳуҷҷат = ["document1", "document2", "document3"], ), retriever=langchain.Retriever( ном = "ман_гиранда", модел = "модели_ман_гиранда", ), генератор=langchain.Generator( ном = "генератори ман", модел = "модели_generator_my", ), )

Модели LLM-ро муайян кунед

llm_model = langchain.LLM( ном = "my_llm", модел="my_llm_model", )

Занҷираи RAG эҷод кунед

rag_chain = RAGChain ( ном = "занҷири_ман", модел = rag_model, llm = llm_model, )

Барои тавлиди код занҷири RAG-ро истифода баред

код = rag_chain.generate ( input_text="Функсияеро нависед, ки ду ададро ҳамчун вуруд қабул мекунад ва маблағи онҳоро бармегардонад", )

чоп (код)

Ин мисоли код нишон медиҳад, ки чӣ тавр муайян кардани модели RAG бо истифода аз LangChain, муайян кардани модели LLM, сохтани занҷири RAG ва истифодаи занҷир барои тавлиди код.

**Беҳтарин 5-10 фармонҳо/порчаҳои бештар истифодашаванда**

Инҳоянд 5-10 фармонҳо/порчаҳои аз ҳама бештар истифодашаванда барои ҳамгироии RAG бо LLMҳо бо истифода аз LangChain ва DSPy:

1. `langchain.RAG()`: Намунаи RAG-ро эҷод мекунад.
2. `langchain.Index()`: Намунаи индексро барои нигоҳдорӣ ва дарёфти ҳуҷҷатҳо эҷод мекунад.
3. `langchain.Retriever()`: Намунаи ретриверро барои дарёфти ҳуҷҷатҳои дахлдор эҷод мекунад.
4. `langchain.Generator()`: Як мисоли генераторро барои тавлиди матни нав месозад.
5. `langchain.LLM()`: Намунаи модели LLM-ро эҷод мекунад.
6. `RAGChain()`: Як мисоли занҷири RAG эҷод мекунад.
7. `rag_chain.generate()`: Барои тавлиди код занҷири RAG-ро истифода мебарад.
8. `llm_model.generate()`: Барои тавлиди код модели LLM-ро истифода мебарад.
9. `index.add_document()`: Ҳуҷҷатро ба индекс илова мекунад.
10. `retriever.retrieve()`: Ҳуҷҷатҳои дахлдорро бо истифода аз ретривер дарёфт мекунад.

** Визуализатсия **

Ин аст визуализатсияи ҷузъҳои RAG ва LLM бо истифода аз Chart.js:
``json
{
  "type": "бар",
  "маълумот": {
    "labels": ["RAG", "LLM"],
    "маҷмӯи додаҳо": [
      {
        "label": "Компонентҳо",
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "Options": {
    "унвон": {
      "дисплей": дуруст,
      "text": "Ҷисмҳои RAG ва LLM"
    },
    "тарозу": {
      "yAxes": [
        {
          "дисплей": дуруст,
          "beginAtZero": дуруст
        }
      ]
    }
  }
}

Ин визуализатсия шумораи ҷузъҳоро дар моделҳои RAG ва LLM нишон медиҳад.

Хулоса

Интегратсияи RAG бо LLMs дорои потенсиали инқилобест дар роҳи таҳияи нармафзор. Бо омезиши ҷиҳатҳои тавонои равишҳои ҷустуҷӯӣ ва наслӣ, RAG метавонад ба LLM дар тавлиди коди дақиқтар ва мувофиқтар кӯмак кунад. Ин метавонад боиси беҳбудии назаррас дар маҳсулнокии таҳиягарон, сифати код ва ҷараёни умумии коркарди нармафзор гардад. Бо асбобҳои оркестрсозӣ ба монанди LangChain ва DSPy, таҳиягарон метавонанд ба осонӣ RAG-ро бо LLMs ва дигар ҷузъҳои NLP муттаҳид кунанд, то ҷараёни кории пурқуввати таҳияи нармафзорро эҷод кунанд.

Интегратсияи RAG бо LLMs барои ҷараёни мукаммали коркарди нармафзор

Модели LLM-ро муайян кунед

Занҷираи RAG эҷод кунед

Барои тавлиди код занҷири RAG-ро истифода баред

Have Questions?