تونۇشتۇرۇش
يۇمشاق دېتال ئېچىش جەريانى كۈنسېرى مۇرەككەپلىشىپ كەتتى ، نۇرغۇن ئالاقىدار تەرەپلەر ، ۋەزىپە ۋە تېخنىكىلار قاتناشتى. نەتىجىدە ، ئاچقۇچىلار بۇ خىل زاپچاسلارنى باشقۇرۇش ۋە ماسلاشتۇرۇشتا مۇھىم خىرىسلارغا دۇچ كېلىپ ، يۇقىرى سۈپەتلىك يۇمشاق دېتاللارنى ۋاقتىدا يەتكۈزدى. بۇ خىرىسلارنى ھەل قىلىشنىڭ بىر ئۈمىدۋار ئۇسۇلى كۆپ خىل سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسىنى ئىشلىتىش بولۇپ ، ئۇ تەرەققىيات جەريانىنى ئاپتوماتىك ۋە راۋانلاشتۇرالايدۇ. بۇ ماقالىدە DSPy ۋە LangChain غا ئوخشاش كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئوركېستىرلاش قوراللىرىنىڭ تېخنىكىلىق يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، ئۇلارنىڭ يۇمشاق دېتال ئېچىش ئۈنۈمىنى ئاشۇرۇشتىكى يوشۇرۇن كۈچىگە ئەھمىيەت بېرىمىز.
كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى دېگەن نېمە؟
كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىپ ، ئورتاق نىشانغا يېتىش ئۈچۈن كۆپ خىل ئاپتوماتىك ۋاكالەتچىدىن تەركىب تاپىدۇ. بۇ ۋاكالەتچىلەر يۇمشاق دېتال پروگراممىلىرى ، ئىنسانلار ياكى ھەر ئىككىسىنىڭ بىرىكىشى بولالايدۇ. ھەر بىر ۋاكالەتچىنىڭ ئۆزىگە خاس ئىقتىدار ، بىلىم ۋە نىشانلىرى بار ، بۇلار ئورتاق مۇھىت ياكى ئالاقە كېلىشىمنامىسى ئارقىلىق ماسلىشىدۇ. ۋاكالەتچىلەر ئۆز-ئارا ئۆگىنىپ ، ئۆزگىرىشچان ئەھۋالغا ماسلىشالايدۇ ۋە ئۇلارنىڭ شەخسىي ۋە كوللىكتىپ بىلىمىگە ئاساسەن قارار چىقارالايدۇ.
DSPy دېگەن نېمە؟
DSPy كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسىنى قۇرۇش ۋە باشقۇرۇشتىكى Python كۈتۈپخانىسى. ئۇ ۋاكالەتچى قۇرۇش ، ئۇلارنىڭ ھەرىكىتىنى ئېنىقلاش ۋە ئۆز-ئارا ماسلىشىشنى ماسلاشتۇرۇش ئۈچۈن ئاددىي ۋە بىۋاسىتە API بىلەن تەمىنلەيدۇ. DSPy ناھايىتى جانلىق ۋە كېڭەيتىشچان قىلىپ لايىھەلەنگەن بولۇپ ، ئاچقۇچىلارغا مۇرەككەپ سىستېمىلارنى ئاسان قۇرالايدۇ. DSPy نىڭ بىر قىسىم مۇھىم ئىقتىدارلىرى:
- ** ۋاكالەتچى قۇرۇش **: DSPy ئاچقۇچىلارنىڭ خاس ھەرىكەت ، بىلىم ۋە نىشان بىلەن ۋاكالەتچى قۇرۇشىغا يول قويىدۇ.
- ** ۋاكالەتچىلەرنى ماسلاشتۇرۇش **: DSPy ۋاكالەتچىلەرنىڭ ئالاقىلىشىش ۋە ھەرىكىتىنى ماسلاشتۇرۇش مېخانىزمى بىلەن تەمىنلەيدۇ.
- ** كېڭەيتىشچانلىقى **: DSPy نۇرغۇنلىغان ۋاكالەتچىلەر ۋە مۇرەككەپ سىستېمىلارنى بىر تەرەپ قىلىش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن.
LangChain دېگەن نېمە؟
LangChain بولسا تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش (NLP) تېخنىكىسى ئارقىلىق كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسىنى قۇرۇش ۋە باشقۇرۇشتىكى Python كۈتۈپخانىسى. ئۇ ئىنسانغا ئوخشاش تىلنى چۈشىنەلەيدىغان ۋە ھاسىل قىلالايدىغان ۋاكالەتچى قۇرۇش ئۈچۈن بىر قاتار قوراللار ۋە API لار بىلەن تەمىنلەيدۇ. LangChain ناھايىتى جانلىق ۋە كېڭەيتىشچان قىلىپ لايىھەلەنگەن بولۇپ ، ئاچقۇچىلارغا مۇرەككەپ سىستېمىلارنى ئاسان قۇرالايدۇ. LangChain نىڭ بىر قىسىم مۇھىم ئىقتىدارلىرى:
- ** تەبىئىي تىل چۈشەنچىسى **: LangChain ۋاكالەتچىلەرنىڭ ئىنسان تىلىنى چۈشىنىشى ۋە مۇناسىۋەتلىك ئۇچۇرلارنى چىقىرىشى ئۈچۈن API تەمىنلەيدۇ.
- ** تەبىئىي تىل ئەۋلادلىرى **: LangChain ۋاكالەتچىلەرگە ئىنسانلارغا ئوخشاش تىل ھاسىل قىلىش ۋە باشقا ۋاكالەتچىلەر بىلەن ئالاقە قىلىش ئۈچۈن API تەمىنلەيدۇ.
- ** كېڭەيتىشچانلىقى **: LangChain كۆپ مىقداردىكى تىل سانلىق مەلۇماتلىرى ۋە مۇرەككەپ سىستېمىلارنى بىر تەرەپ قىلىش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن.
تېخنىكىلىق يولغا قويۇش
DSPy ۋە LangChain نىڭ تېخنىكىلىق يولغا قويۇلۇشىنى نامايان قىلىش ئۈچۈن ، يۇمشاق دېتال ئېچىشتىكى كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسىنىڭ ئاددىي بىر مىسالىنى كۆرۈپ باقايلى. بۇ مىسالدا بىز ** ۋاكالەتچى ۋاكالەتچى ** ۋە ** تۈر باشقۇرغۇچى ۋاكالەتچىسى ** دىن ئىبارەت ئىككى ۋاكالەتچى قۇرىمىز.
ئىجادكار ۋاكالەتچىسى
پروگرامما ئاچقۇچى كود يېزىش ، سىناق قىلىش ۋە يۇمشاق دېتاللارنى يېشىشكە مەسئۇل. ئۇ DSPy ئارقىلىق ھەرىكەت ۋە باشقا ۋاكالەتچىلەر بىلەن بولغان ئالاقىنى بەلگىلەيدىغان بىر يۈرۈش ھەرىكەتلەرنى بارلىققا كەلتۈرىدۇ.
`` python import dspy
ئاچقۇچىلار ۋاكالەتچىسى قۇرۇش
develop_agent = dspy.Agent ( name = "ئىجادكار", قىلمىشلار = [ dspy.Behavior ( name = "write_code", action = dspy.Action ("write_code", {"code": "def hello_world (): print ('Hello World!')"}), conditions = [dspy.Condition ("project_manager_assigned_task")] ), dspy.Behavior ( name = "test_code", action = dspy.Action ("test_code", {"test_cases": ["test_hello_world"]}), conditions = [dspy.Condition ("code_written")] ) ] ) `` `
تۈر باشقۇرغۇچى ۋاكالەتچىسى
تۈر باشقۇرغۇچى ۋاكالەتچى ۋەزىپە تەقسىملەش ، ئىلگىرىلەشنى ئىز قوغلاش ۋە تەرەققىيات جەريانىنى باشقۇرۇشقا مەسئۇل. ئۇ LangChain ئارقىلىق ئۆزىنىڭ ھەرىكىتى ۋە باشقا ۋاكالەتچىلەر بىلەن بولغان ئالاقىسىنى بەلگىلەيدىغان بىر يۈرۈش ھەرىكەتلەرنى بارلىققا كەلتۈرىدۇ.
`` python import langchain
تۈر باشقۇرغۇچى ۋاكالەتچىسى قۇرۇش
project_manager_agent = langchain.Agent ( name = "تۈر دېرىكتورى", قىلمىشلار = [ langchain.Behavior ( name = "assign_task", action = langchain.Action ("assign_task", {"ۋەزىپە": "كىرىش ئىقتىدارىنى ئىجرا قىلىش"}), conditions = [langchain.Condition ("Developer_available")] ), langchain.Behavior ( name = "track_present", action = langchain.Action ("track_present", {"ئىلگىرىلەش": "50%"}), conditions = [langchain.Condition ("develop_made_present")] ) ] ) ``
ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر
بۇ يەردە DSPy ۋە LangChain دا كۆپ ئىشلىتىلىدىغان بۇيرۇق ۋە پارچىلار بار:
DSPy
dspy.Agent (name =" ۋاكالەتچى ", قىلمىشلار = [...]): بېرىلگەن ئىسىم ۋە ھەرىكەتلەر بىلەن يېڭى ۋاكالەتچى قۇرۇڭ.dspy.Behavior (name =" Behavior ", action = dspy.Action (" ھەرىكەت ", {...})): بېرىلگەن ئىسىم ۋە ھەرىكەت بىلەن يېڭى ھەرىكەت ھاسىل قىلىڭ.dspy.Condition (name =" شەرت ", predicate = dspy.Predicate (" Predicate ", {...})): بېرىلگەن ئىسىم ۋە پەرەز بىلەن يېڭى شەرت ھاسىل قىلىڭ.dspy.Action (name =" Action ", {...}): بېرىلگەن ئىسىم ۋە پارامېتىرلار بىلەن يېڭى ھەرىكەت قۇر.dspy.Predicate (name =" Predicate ", {...}): بېرىلگەن ئىسىم ۋە پارامېتىرلار بىلەن يېڭى پەرەز ھاسىل قىلىڭ.
LangChain
- langchain.Agent (name = "ۋاكالەتچى", قىلمىشلار = [...]) `: بېرىلگەن ئىسىم ۋە ھەرىكەتلەر بىلەن يېڭى ۋاكالەتچى قۇرۇڭ. . .
langchain.Action (name =" Action ", {...}): بېرىلگەن ئىسىم ۋە پارامېتىرلار بىلەن يېڭى ھەرىكەت قۇرۇڭ.langchain.Predicate (name =" Predicate ", {...}): بېرىلگەن ئىسىم ۋە پارامېتىرلار بىلەن يېڭى پەرەز ھاسىل قىلىڭ.
Visualization
كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسىنى تەسەۋۋۇر قىلىش ئۈچۈن ، بىز دىئاگرامما ئارقىلىق ۋاكالەتچى ، ھەرىكەت ۋە ئۆز-ئارا تەسىرگە ۋەكىللىك قىلالايمىز. بۇ يەردە Chart.js نى ئىشلىتىپ دىئاگراممىنىڭ مىسالى:
json { "type": "pie", "data": { "بەلگە": ["ئىجادكار ۋاكالەتچى" ، "تۈر دېرىكتورى ۋاكالەتچىسى"], "datasets": [ { "label": "Behaviors", "data": [3, 2], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى" }, "رىۋايەت": { "display": true } } }
بۇ دىئاگراممىدا ئاچقۇچىلار ۋاكالەتچىسى ۋە تۈر باشقۇرغۇچى ۋاكالەتچىسىدىن ئىبارەت ئىككى ۋاكالەتچى ئۆزلىرىنىڭ ھەرىكەتلىرى بىلەن كۆرسىتىلدى. بۇ دىئاگراممىنى ۋاكالەتچىلەر ئوتتۇرىسىدىكى ئۆز-ئارا تەسىر قېتىم سانى ياكى ھەرىكەتنىڭ مۇرەككەپلىكى قاتارلىق قوشۇمچە ئۇچۇرلارنى كۆرسىتىش ئۈچۈن خاسلاشتۇرغىلى بولىدۇ.
خۇلاسە
بۇ ماقالىدە DSPy ۋە LangChain غا ئوخشاش كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئوركېستىرلاش قوراللىرىنىڭ يۇمشاق دېتال ئېچىشتىكى تېخنىكىلىق يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدەندۇق. بىز بۇ قوراللارنىڭ قانداق قىلىپ كۆپ خىل ۋاكالەتچى ، ھەرىكەت ۋە ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىدىغان مۇرەككەپ سىستېمىلارنى ھاسىل قىلىدىغانلىقىنى كۆرسەتتۇق. بىز يەنە يۇمشاق دېتال ئېچىش ئۈچۈن كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسىنىڭ ئاددىي بىر مىسالى بىلەن تەمىنلىدۇق ۋە DSPy ۋە LangChain دىكى ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان بۇيرۇق ۋە پارچىلارنى گەۋدىلەندۈردۇق. ئاخىرىدا ، بىز ۋاكالەتچى ، ھەرىكەت ۋە ئۆز-ئارا تەسىرگە ۋەكىللىك قىلىدىغان دىئاگرامما ئارقىلىق كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسىنى تەسەۋۋۇر قىلدۇق.
كەلگۈسى خىزمەت
DSPy ۋە LangChain غا ئوخشاش كۆپ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئوركېستىرلاش قوراللىرىدا كەلگۈسى خىزمەتلەر ئۈچۈن بىر قانچە ساھە بار. بەزى يوشۇرۇن رايونلار:
- ** كېڭەيتىشچانلىقى **: نۇرغۇن ۋاكالەتچى ۋە مۇرەككەپ سىستېمىلارنى بىر تەرەپ قىلالايدىغان قوراللارنى تەرەققىي قىلدۇرۇش.
- ** ئەۋرىشىم **: ئالاھىدە ئېھتىياجنى قاندۇرالايدىغان ۋە كېڭەيتكىلى بولىدىغان قوراللارنى بارلىققا كەلتۈرۈش.
- ** ئۆز-ئارا ماسلىشىش **: باشقا سىستېما ۋە تېخنىكىلار بىلەن بىرلەشتۈرەلەيدىغان قوراللارنى تەرەققىي قىلدۇرۇش.
- ** چۈشەندۈرۈش **: ۋاكالەتچىلەرنىڭ قارار چىقىرىش جەريانى ۋە پۈتكۈل سىستېمىغا چۈشەنچە بېرەلەيدىغان قوراللارنى بارلىققا كەلتۈرۈش.
بۇ تەرەپلەرنى ھەل قىلىش ئارقىلىق يۇمشاق دېتال ئېچىش جەريانىنىڭ ئۈنۈمى ۋە ئۈنۈمىنى تېخىمۇ ئۆستۈرۈپ ، تېخىمۇ مۇرەككەپ ۋە مۇرەككەپ سىستېمىلارنى بارلىققا كەلتۈرەلەيمىز.