บทนำ
การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ได้ปฏิวัติวิธีที่เราใช้ในการแก้ปัญหา การตัดสินใจ และระบบอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีความซับซ้อนมากขึ้น ความต้องการสถาปัตยกรรมที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้จึงกลายเป็นข้อกังวลเร่งด่วน ในบทความนี้ เราจะสำรวจจุดตัดกันของ AI วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และ DevOps โดยเน้นเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือการประสานเช่น DSPy และ LangChain เพื่อรวมเอเจนต์ AI เข้ากับไปป์ไลน์ DevOps
ความท้าทายของสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก่อให้เกิดความท้าทายที่ไม่เหมือนใครสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์และทีม DevOps ความท้าทายที่สำคัญบางประการ ได้แก่ :
- ความสามารถในการปรับขนาด: โมเดล AI ต้องการทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาความสามารถในการปรับขนาดในสภาพแวดล้อมการผลิต
- ความปลอดภัย: โมเดล AI อาจเสี่ยงต่อการถูกโจมตี เช่น ข้อมูลเป็นพิษ และการโจมตีแบบผกผันของโมเดล
- บูรณาการ: โมเดล AI จำเป็นต้องผสานรวมกับระบบซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ ซึ่งอาจถือเป็นงานที่ซับซ้อน
- การตรวจสอบและบำรุงรักษา: โมเดล AI จำเป็นต้องมีการตรวจสอบและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงความแม่นยำและเชื่อถือได้
เครื่องมือการเรียบเรียง: DSPy และ LangChain
เครื่องมือจัดระเบียบเช่น DSPy และ LangChain มอบโซลูชันสำหรับความท้าทายเหล่านี้โดยเปิดใช้งานการบูรณาการตัวแทน AI เข้ากับไปป์ไลน์ DevOps เครื่องมือเหล่านี้จัดเตรียมเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้าง ปรับใช้ และจัดการโมเดล AI เพื่อให้มั่นใจถึงสถาปัตยกรรมที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
DSPy
DSPy เป็นเครื่องมือประสานโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นจาก Python โดยมี API ที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายสำหรับการสร้าง ปรับใช้ และจัดการโมเดล AI DSPy รองรับเฟรมเวิร์ก AI ที่หลากหลาย รวมถึง TensorFlow, PyTorch และ scikit-learn
แลงเชน
LangChain เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่จัดเตรียมเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้าง การปรับใช้ และการจัดการโมเดล AI LangChain สร้างขึ้นจาก Rust และมอบ API ประสิทธิภาพสูงสำหรับการรวมเอเจนต์ AI เข้ากับไปป์ไลน์ DevOps
การใช้สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้ด้วย DSPy
ในส่วนนี้ เราจะสำรวจตัวอย่างง่ายๆ ของการนำสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้มาใช้ด้วย DSPy
ตัวอย่าง: การสร้างโมเดล AI อย่างง่ายด้วย DSPy
ลองพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ ของการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ DSPy เราจะใช้ไลบรารี scikit-learn เพื่อสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น
นำเข้า dspy เป็น dsp
จาก sklearn.linear_model นำเข้า LinearRegression
จาก sklearn.datasets นำเข้า load_diabetes
# โหลดชุดข้อมูลโรคเบาหวาน
ชุดข้อมูล = load_diabetes()
# แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = dsp.split_dataset(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2)
# สร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น
รุ่น = การถดถอยเชิงเส้น ()
# ฝึกโมเดลจากข้อมูลการฝึก
model.fit(X_train, y_train)
# ประเมินแบบจำลองจากข้อมูลการทดสอบ
ความแม่นยำ = model.score (X_test, y_test)
พิมพ์ (f "ความแม่นยำของโมเดล: {ความแม่นยำ: .2f}")
บล็อกโค้ดนี้สาธิตวิธีสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอย่างง่ายโดยใช้ DSPy เราโหลดชุดข้อมูลโรคเบาหวาน แบ่งออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบ สร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น ฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรม และประเมินความถูกต้องแม่นยำจากข้อมูลการทดสอบ
การใช้สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้ด้วย LangChain
ในส่วนนี้ เราจะสำรวจตัวอย่างง่ายๆ ของการนำสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้มาใช้ด้วย LangChain
ตัวอย่าง: การสร้างโมเดล AI อย่างง่ายด้วย LangChain
ลองพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ ของการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ LangChain เราจะใช้ไลบรารี TensorFlow เพื่อสร้างโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม
ใช้ langchain เป็น lc;
ใช้เทนเซอร์โฟลว์::โหมโรง::*;
// กำหนดโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่าย
รุ่น fn (อินพุต: & เทนเซอร์) -> เทนเซอร์ {
ให้ output = input.matmul(&Tensor::new(1, 1));
เอาท์พุท
}
// สร้างตัวแทน LangChain
ให้ตัวแทน = lc::ตัวแทน::ใหม่ (รุ่น);
// กำหนดชุดข้อมูล
ให้ dataset = lc::Dataset::new(vec![
lc::ตัวอย่าง::ใหม่(vec![1.0, 2.0], vec![3.0]),
lc::ตัวอย่าง::ใหม่(vec![4.0, 5.0], vec![6.0]),
]);
// ฝึกโมเดลบนชุดข้อมูล
agent.train(&ชุดข้อมูล);
// ประเมินโมเดลบนชุดข้อมูล
ให้ความแม่นยำ = agent.evaluate(&ชุดข้อมูล);
println!("ความแม่นยำของโมเดล: {}", ความแม่นยำ);
บล็อกโค้ดนี้สาธิตวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างง่ายโดยใช้ LangChain เรากำหนดโมเดลเครือข่ายนิวรัลอย่างง่าย สร้างเอเจนต์ LangChain กำหนดชุดข้อมูล ฝึกโมเดลบนชุดข้อมูล และประเมินความแม่นยำบนชุดข้อมูล
คำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรก
ต่อไปนี้เป็นคำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรกสำหรับ DSPy และ LangChain:
DSPy
dsp.split_dataset(data, target, test_size=0.2): แยกชุดข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกและการทดสอบdsp.build_model(model_name, model_params): สร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ชื่อโมเดลและพารามิเตอร์ที่ระบุdsp.train_model(model, data): ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกับข้อมูลที่ระบุdsp.evaluate_model(model, data): ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลที่ระบุdsp.deploy_model(model, server_url): ปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกับ URL เซิร์ฟเวอร์ที่ระบุ
แลงเชน
lc::Agent::new(model): สร้างตัวแทน LangChain โดยใช้โมเดลที่ระบุlc::Dataset::new(examples): สร้างชุดข้อมูล LangChain โดยใช้ตัวอย่างที่ระบุlc::train(agent, dataset): ฝึก LangChain agent บนชุดข้อมูลที่ระบุlc::evaluate(agent, dataset): ประเมินประสิทธิภาพของตัวแทน LangChain บนชุดข้อมูลที่ระบุlc::deploy(agent, server_url): ปรับใช้ตัวแทน LangChain ไปยัง URL เซิร์ฟเวอร์ที่ระบุ
การแสดงภาพ
นี่คือการแสดงภาพอย่างง่ายของสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ Chart.js:
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
แผนภูมิ const = แผนภูมิใหม่ (ctx, {
ประเภท: 'บาร์',
ข้อมูล: {
ป้ายกำกับ: ['เวลาการฝึกอบรม', 'เวลาอนุมาน', 'ความแม่นยำของแบบจำลอง'],
ชุดข้อมูล: [{
ป้ายกำกับ: 'DSPy',
ข้อมูล: [10, 5, 90],
สีพื้นหลัง: 'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
เส้นขอบกว้าง: 1
}, {
ป้ายกำกับ: 'แลงเชน',
ข้อมูล: [8, 6, 92],
สีพื้นหลัง: 'rgba (54, 162, 235, 0.2)',
borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',
เส้นขอบกว้าง: 1
}]
},
ตัวเลือก: {
ตาชั่ง: {
ใช่: {
startAtZero: จริง
}
}
}
});
บล็อกโค้ดนี้สร้างแผนภูมิแท่งอย่างง่ายโดยใช้ Chart.js เพื่อให้เห็นภาพประสิทธิภาพของ DSPy และ LangChain
บทสรุป
ในบทความนี้ เราได้สำรวจจุดตัดกันของ AI, วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และ DevOps โดยเน้นไปที่การใช้เครื่องมือประสานอย่าง DSPy และ LangChain เพื่อรวมเอเจนต์ AI เข้ากับไปป์ไลน์ DevOps เราสาธิตวิธีการใช้สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้โดยใช้ DSPy และ LangChain และให้ตัวอย่างง่ายๆ ของการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เครื่องมือแต่ละอย่าง นอกจากนี้เรายังจัดเตรียมคำสั่ง/ตัวอย่างที่ใช้มากที่สุด 5-10 อันดับแรกสำหรับแต่ละเครื่องมือ และการแสดงภาพสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างง่ายโดยใช้ Chart.js