DSPy һәм LangChain белән AI белән идарә ителгән программа тәэминатын оркестрлау: Программаны автоматлаштырылган тапшыру өчен техник кулланма

Кереш

Программа белән билгеләнгән транспорт чарасы (SDV) революциясе эффективлыкны арттыру, чыгымнарны киметү һәм эшне көчәйтү вәгъдәсе белән автомобиль сәнәгатен үзгәртә. Ләкин, SDV системаларының катлаулылыгы ясалма интеллект (AI) һәм автоматлаштыру көчен арттырган программа тәэминатына катлаулырак караш таләп итә. Бу мәкаләдә без DSPy һәм LangChain ярдәмендә AI белән идарә ителгән программа тәэминатын оркестрлаштыруны өйрәнәчәкбез, AI агентларын, бәйләнешле абстракт графикларны (RAGs), һәм зур тел модельләрен (LLM) DevOps автоматлаштыру кораллары белән интеграцияләү мөмкинлеген бирә торган заманча технологияләр.

SDV-ларда программа тәэминаты проблемалары

Программа белән билгеләнгән машиналар үзара бәйләнгән системаларның катлаулы челтәренә таяналар, шул исәптән автоном йөртү, информацион мәгълүмат, транспорт белән идарә итү. Бу системаларның зур масштабы һәм катлаулылыгы традицион программа тәэмин итү ысулларын җитәрлек түгел. Авырлыклар:

• ** Масштаблылыгы **: SDV системалары кулланучының үзгәрү таләпләрен канәгатьләндерү өчен тиз урнаштыруны һәм масштабны таләп итәләр.
• ** Эшчәнлек **: Программа тәэмин итү оптималь эшне, ышанычлылыкны һәм куркынычсызлыкны тәэмин итәргә тиеш.
• ** Катлаулылык **: SDV системалары берничә кызыксынучы, технология һәм процессны үз эченә ала, программа тәэминаты белән идарә итү һәм координацияләү кыенлаша.

DSPy һәм LangChain белән таныштыру

DSPy һәм LangChain - SDV'ларда программа тәэминаты проблемаларын чишүче ике инновацион технология. DSPy - Python нигезендә AI белән идарә итүче программа тәэмин итү торбаларын төзү һәм урнаштыру өчен, LangChain - LLM һәм RAGs булдыру һәм идарә итү өчен Рөстәм китапханәсе.

DSPy: AI белән идарә итүче программа тәэминаты өчен Python нигезендәге нигез

DSPy AI белән идарә итүче программа тәэмин итү торбаларын төзү һәм урнаштыру өчен кораллар һәм китапханәләр җыелмасы белән тәэмин итә. Аның төп үзенчәлекләре:

• ** Торба үткәргече оркестры **: DSPy катлаулы программа тәэмин итү торбаларын булдырырга һәм идарә итәргә мөмкинлек бирә, шул исәптән биремнәр, эш процесслары, бәйләнешләр.
• ** AI интеграциясе **: DSPy TensorFlow һәм PyTorch кебек популяр AI рамкалары белән өзлексез интеграция бирә.
• ** DevOps автоматизациясе **: DSPy Дженкинс һәм GitLab кебек популяр DevOps кораллары белән интеграцияләнүне хуплый.

LangChain: LLM һәм RAGs өчен Рөстәмгә нигезләнгән китапханә

LangChain - LLM һәм RAGs булдыру һәм идарә итү өчен Рөстәмгә нигезләнгән китапханә. Аның төп үзенчәлекләре:

• ** LLM интеграциясе **: LangChain BERT һәм RoBERTa кебек популяр LLMлар белән бербөтен интеграцияне тәэмин итә.
• ** RAG белән идарә итү **: LangChain RAG'ларны булдырырга һәм идарә итәргә мөмкинлек бирә, алар белем графикларының структуралы чагылышын тәэмин итә.
• ** ЯИ фикерләү **: LangChain LLM һәм RAG кулланып AI фикер йөртүен һәм инференциясен хуплый.

AI белән идарә итүче программа тәэминаты өчен DSPy һәм LangChain интеграцияләү

DSPy һәм LangChain интеграцияләү өчен, без мисал өчен түбәндәге код блогын куллана алабыз: "питон dspy импорт LLM, RAG импортыннан

торба = dspy. Торба үткәргече ( name = "ai-drive-software-delivery", биремнәр = [ dspy.Task ("төзү", "төзү-программа тәэминаты"), dspy.Task ("тест", "тест-программа тәэминаты"), dspy.Task ("урнаштыру", "урнаштыру-программа тәэминаты") ] )

LLM һәм RAG ясагыз

llm = LLM ("берт-нигезсез") rag = RAG ("программа тәэминаты")

LLM һәм RAGны DSPy торбасы белән берләштерегез

pipeline.add_task (dspy.Task ("ai-фикерләү", "ai-фикерләү", llm, rag))

Бору торбасын эшләгез

pipeline.run () " Бу код блок DSPy торбасын ничек ясарга, LLC һәм RAGны LangChain ярдәмендә интеграцияләргә, һәм DSPy ярдәмендә торба үткәрүне күрсәтә.

Иң күп кулланылган командалар / фрагментлар

Менә DSPy һәм LangChain өчен иң күп кулланылган 5-10 командалар / фрагментлар:

• ** DSPy **
  • "dspy.Pipeline ()": яңа DSPy торба ясагыз.
  • "dspy.Task ()": торба үткәргечтә яңа эш булдырыгыз.
  • "pipeline.add_task ()": торбага бирем өстәгез.
  • "pipeline.run ()": торбаны эшләгез.
• ** LangChain **
  • "LLM ()": Яңа LLM ясагыз.
  • "RAG ()": яңа RAG ясагыз.
  • "llm.train ()": LLM-ны өйрәтегез.
  • rag.build (): RAG төзегез.

Визуализация

Менә Chart.js ярдәмендә DSPy торбасын визуализацияләү: "json { "тип": "бар", "мәгълүмат": { "этикеткалар": ["Төзү", "Тест", "Урнаштыру", "ЯИ Себерләү"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "Торба үткәргеч биремнәре", "мәгълүмат": [10, 20, 30, 40], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800", "# 2196F3", "# 8BC34A"] } ] }, "вариантлар": { "титул": { "күрсәтү": дөрес, "текст": "DSPy торба биремнәре" }, "тараза": { "yAxes": [ { "таллар": { "startAtZero": дөрес } } ] } } } " Бу визуализация төзү, сынау, урнаштыру һәм ЯИ фикерләрен кертеп, торба үткәргеч бурычларын күрсәтә.

Йомгаклау

Бу мәкаләдә без DSPy һәм LangChain ярдәмендә AI белән идарә итүче программа тәэминатын ничек оештырырга икәнлеген өйрәндек. SDV'ларда программа тәэмин итү проблемалары турында сөйләштек һәм DSPy һәм LangChain'ның төп үзенчәлекләрен керттек. Без шулай ук ​​DSPy һәм LangChainны ничек интеграцияләүне күрсәтүче код блокы бирдек, шулай ук ​​DSPy торбасын визуализацияләдек. ЯИ көчен һәм автоматизацияне кулланып, без масштаблылыкны һәм программа тәэминаты белән билгеләнгән машиналарда эшне көчәйтә алабыз.