Ташкили агентҳои AI бо LangChain ва DSPy барои меъмории мукаммали нармафзор

Муқаддима

Дар манзараи босуръати рақамии имрӯза, системаҳои нармафзор бо ҳамгироии қобилиятҳои зеҳни сунъӣ (AI) ва омӯзиши мошинсозӣ (ML) торафт мураккабтар мешаванд. Дар натиҷа, тарҳрезии системаҳои миқёспазир ва устувор, ки метавонанд агентҳои AI-ро ба таври муассир ташкил кунанд, барои муҳандисони нармафзор як ташвиши ҷиддӣ табдил ёфтааст. Ин мақола чорроҳаи AI, муҳандисии нармафзор ва асбобҳои оркестриро барои тарҳрезии меъмории муассири нармафзор бо таваҷҷӯҳ ба татбиқи агентҳои AI бо истифода аз LangChain ва DSPy меомӯзад.

The Need for AI Orchestration

Системаҳои нармафзори анъанавӣ аксар вақт бо меъмории монолитӣ тарҳрезӣ мешаванд, ки дар он ҳама ҷузъҳо бо ҳам зич пайвастанд ва дар як тарзи хаттӣ якҷоя кор мекунанд. Бо вуҷуди ин, бо пайдоиши AI ва ML, системаҳои нармафзор торафт бештар паҳн ва ғайримарказӣ мешаванд ва агентҳои сершумор барои ноил шудан ба ҳадафи умумӣ якҷоя кор мекунанд. Ин ба зарурати оркестрсозии AI оварда расонд, ки тарҳрезии системаҳоеро дар бар мегирад, ки метавонанд таъсири мутақобилаи байни агентҳои сершумори AI-ро самаранок идора ва ҳамоҳанг созанд.

LangChain: чаҳорчӯба барои сохтани агентҳои AI

LangChain як чаҳорчӯбаи Python барои сохтани агентҳои AI мебошад, ки метавонанд бо ҳамдигар ва системаҳои беруна ҳамкорӣ кунанд. Он маҷмӯи абзорҳо ва китобхонаҳоро пешкаш мекунад, ки ба таҳиягарон имкон медиҳанд агентҳоеро эҷод кунанд, ки метавонанд ба муҳити тағйирёбанда мулоҳиза, омӯхта ва мутобиқ шаванд. LangChain дар болои забони барномасозии Rust сохта шудааст ва API-и сатҳи баландро барои сохтани агентҳои AI таъмин мекунад.

DSPy: A Framework for Orchestration

DSPy чаҳорчӯбаи Python барои сохтани системаҳои тақсимшуда мебошад, ки метавонад агентҳои сершумори AI-ро ташкил кунад. Он маҷмӯи асбобҳо ва китобхонаҳоро пешниҳод мекунад, ки ба таҳиягарон имкон медиҳанд, ки системаҳои миқёспазир ва устуворро тарҳрезӣ ва ҷойгир кунанд, ки метавонанд ҳамкории мураккаби байни агентҳои сершуморро идора кунанд. DSPy дар болои системаи паёмнависии Apache Kafka сохта шудааст ва API-и сатҳи баландро барои сохтани системаҳои тақсимшуда таъмин мекунад.

Татбиқи агентҳои AI бо LangChain ва DSPy

Барои татбиқи агентҳои AI бо истифода аз LangChain ва DSPy, мо бояд ин қадамҳоро иҷро кунем:

Архитектураи агентро муайян кунед: Меъмории агенти AI, аз ҷумла воридот, натиҷаҳо ва ҳамкорӣ бо агентҳои дигарро муайян кунед.
Татбиқи мантиқи агент: Татбиқи мантиқи агенти AI бо истифода аз LangChain, аз ҷумла механизмҳои мулоҳиза, омӯзиш ва мутобиқшавӣ.
Ташкили ҳамкориҳои агентӣ: DSPy-ро барои танзими ҳамкории байни агентҳои сершумори AI, аз ҷумла протоколҳои иртиботӣ ва механизмҳои мубодилаи маълумот истифода баред.
Ҷойгир кардани система: Системаро бо истифода аз платформаи абрӣ ё чаҳорчӯбаи контейнерсозӣ, ба монанди Docker, ҷойгир кунед.

** Намунаи рамз: Татбиқи агенти оддии AI бо LangChain**

Ин як мисоли оддии кодест, ки нишон медиҳад, ки чӣ гуна агенти AI бо истифода аз LangChain татбиқ карда шавад: `` питон langchain ворид кунед from langchain.chains import LLMChain

агент = langchain.Agent ( input_schema={"text": str}, output_schema={"text": str}, занҷир = LMCchain ( model="davinci:instructix", дарозии максимум = 2048, ҳарорат = 0,7, ), )

Implement the agent logic

def agent_logic(input_text): output_text = agent.run(input_text) баргардонидани баромади_матн

Агентро санҷед

input_text = "What is the meaning of life?" output_text = agent_logic(input_text) чоп (баромади_матн)

Ин мисоли рамз нишон медиҳад, ки чӣ гуна агенти AI-ро бо истифода аз LangChain муайян кардан мумкин аст, аз ҷумла схемаҳои вуруд ва баромад ва мантиқи агент. Агент бо истифода аз занҷири Забони калон (LLM) амалӣ карда мешавад, ки як навъи агенти AI мебошад, ки метавонад матнро асоснок кунад ва тавлид кунад.

** Беҳтарин 5-10 Фармонҳо/порчаҳои бештар истифодашаванда барои LangChain ва DSPy**

Инҳоянд 5-10 фармонҳои/порчаҳои аз ҳама бештар истифодашаванда барои LangChain ва DSPy:

1. **langchain.Agent()**: Намунаи нави агенти AI эҷод мекунад.
`` питон
агент = langchain.Agent (
    input_schema={"text": str},
    output_schema = {"матн": str},
    занҷир = LMCchain (
        model="davinci:instructix",
        дарозии максимум = 2048,
        ҳарорат = 0,7,
    ),
)

agent.run(): Агенти AI-ро бо вуруди додашуда иҷро мекунад. `` питон output_text = agent.run (input_text)

3. **DSPy.create_cluster()**: Кластери нави гиреҳҳоро барои системаи тақсимшуда эҷод мекунад.
`` питон
кластер = DSPy.create_cluster(
    адад_гиреҳ = 5,
    node_type = "коргар",
)

DSPy.create_agent(): Барои системаи тақсимшуда намунаи нави агенти AI эҷод мекунад. `` питон агент = DSPy.create_agent ( кластер = кластер, agent_type = "LLM", )

5. **DSPy.deploy_agent()**: Агенти AI-ро ба системаи тақсимшуда ҷойгир мекунад.
`` питон
DSPy.deploy_agent (
    агент = агент,
    кластер = кластер,
)

DSPy.get_agent_status(): Ҳолати агенти AI-ро бармегардонад. `` питон вазъият = DSPy.get_agent_status ( агент = агент, кластер = кластер, )

7. **DSPy.update_agent()**: Агенти AI-ро бо маълумот ё параметрҳои нав навсозӣ мекунад.
`` питон
DSPy.update_agent (
    агент = агент,
    кластер = кластер,
    new_data={"text": "матни нави вуруд"},
)

DSPy.delete_agent(): Агенти AI-ро аз системаи тақсимшуда нест мекунад. `` питон DSPy.delete_agent ( агент = агент, кластер = кластер, )

9. **DSPy.create_chain()**: Барои системаи тақсимшуда занҷири нави агентҳои AI-ро эҷод мекунад.
`` питон
занҷир = DSPy.create_chain (
    агентҳо = [агент1, агент2, агент3],
)

DSPy.deploy_chain(): Занҷири агентҳои AI-ро ба системаи тақсимшуда ҷойгир мекунад. `` питон DSPy.deploy_chain( занҷир = занҷир, кластер = кластер, )

** Визуализатсия **

Ин аст визуализатсияи меъмории LangChain ва DSPy бо истифода аз Chart.js:
``json
{
  "type": "pieChart",
  "маълумот": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "маҷмӯи додаҳо": [
      {
        "label": "Агентҳои AI",
        "data": [50, 50],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "Options": {
    "унвон": {
      "дисплей": дуруст,
      "text": "LangChain ва Architecture DSPy"
    },
    "Афсона": {
      "дисплей": дуруст
    }
  }
}

Ин визуализатсия тақсимоти агентҳои AI-ро байни LangChain ва DSPy нишон медиҳад, ки 50% агентҳо дар LangChain ва 50% дар DSPy кор мекунанд.

Хулоса

LangChain ва DSPy як чаҳорчӯбаи пурқувватеро барои сохтан ва танзим кардани агентҳои AI таъмин мекунанд, ки ба таҳиягарон имкон медиҳанд, ки системаҳои миқёспазир ва устуворро тарҳрезӣ кунанд, ки метавонанд ҳамкории мураккаби байни агентҳои сершуморро самаранок идора кунанд. Бо риояи қадамҳои дар ин мақола зикршуда, таҳиягарон метавонанд агентҳои AI-ро бо истифода аз LangChain ва DSPy татбиқ кунанд ва онҳоро дар системаи тақсимшуда бо истифода аз DSPy ҷойгир кунанд. Намунаҳои кодҳо ва визуализатсияи пешниҳодшуда қобилиятҳои LangChain ва DSPy-ро нишон медиҳанд ва 5-10 фармонҳои/порчаҳои аз ҳама бештар истифодашаванда барои таҳиягарон истинодҳои фаврӣ медиҳанд.

Ташкили агентҳои AI бо LangChain ва DSPy барои меъмории мукаммали нармафзор

Implement the agent logic

Агентро санҷед

Have Questions?