Kengaytirilgan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlari uchun RAGni LLM bilan integratsiya qilish

** Kengaytirilgan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlari uchun RAGni LLM bilan integratsiya qilish**

Kirish

Sun'iy intellekt (AI), mashinani o'rganish (ML) va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) sohasidagi yutuqlar tufayli dasturiy ta'minotni ishlab chiqish landshafti tez rivojlanmoqda. Dasturiy ta'minotni ishlab chiqish usulini inqilob qiladigan ikkita asosiy texnologiya - bu Qidiruv-kengaytirilgan avlod (RAG) va Katta til modellari (LLM). Ushbu maqolada biz dasturiy ta'minotni yaratish jarayonlarini soddalashtirish, kod ishlab chiqarishni yaxshilash va ishlab chiquvchilarning samaradorligini oshirish uchun RAGning LLM bilan integratsiyalashuvini o'rganamiz.

Qayta olish-kengaytirilgan avlod (RAG) nima?

RAG - bu NLPga qidiruv va avlodga asoslangan yondashuvlarning kuchli tomonlarini birlashtirgan texnikadir. Bu matnning katta korpusidan tegishli ma'lumotlarni olish va undan yangi matn yaratishni kengaytirish uchun foydalanishni o'z ichiga oladi. Ushbu yondashuv turli xil NLP vazifalarida, jumladan, savollarga javob berish, matnni umumlashtirish va kod yaratishda juda samarali ekanligi ko'rsatilgan.

Katta til modellari (LLM) nima?

LLM - bu insonga o'xshash tilni qayta ishlash va yaratish uchun mo'ljallangan neyron tarmoq turi. Ular odatda matnning katta ma'lumotlar to'plamlari bo'yicha o'qitiladi va tilni tarjima qilish, matnni umumlashtirish va kod yaratish kabi aniq vazifalar uchun sozlanishi mumkin. LLMlar ko'plab NLP vazifalarida eng so'nggi natijalarga erishdi va chatbotlar, virtual yordamchilar va tillarni tarjima qilish tizimlari kabi ilovalarda keng qo'llaniladi.

** Kengaytirilgan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlari uchun RAGni LLM bilan integratsiya qilish**

Orkestrlash vositalari: LangChain va DSPy

RAGni LLM bilan integratsiya qilish uchun bizga ma'lumotlar oqimini boshqarish va RAG va LLM komponentlarining bajarilishini nazorat qilish mumkin bo'lgan orkestrlash vositalari kerak. Bu maqsadda ishlatilishi mumkin bo'lgan ikkita mashhur orkestrlash vositalari - LangChain va DSPy.

LangChain

LangChain - bu RAG-ga asoslangan ilovalarni yaratish uchun oddiy va intuitiv API taqdim etadigan ochiq manba Python kutubxonasi. Bu ishlab chiquvchilarga kuchli dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlarini yaratish uchun RAGni LLM va boshqa NLP komponentlari bilan osongina integratsiya qilish imkonini beradi.

DSPy

DSPy - RAG-ga asoslangan ilovalarni yaratish uchun yuqori darajadagi API-ni ta'minlovchi yana bir ochiq manba Python kutubxonasi. U LLM va boshqa NLP komponentlari bilan uzluksiz ishlashga mo'ljallangan bo'lib, RAGni LLM bilan integratsiya qilish uchun ideal tanlovdir.

Kod misoli: LangChain yordamida RAGni LLM bilan integratsiya qilish

LangChain yordamida RAGni LLMlar bilan qanday integratsiya qilishni ko'rsatadigan oddiy kod misoli:

import langchain
langchain.chains import RAGChain dan


rag_model = langchain.RAG(
    indeks=langchain.Index(
        nomi = "mening_indeks",
        hujjatlar = ["hujjat1", "hujjat2", "hujjat3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        nomi = "mening_oluvchi",
        model = "mening_retriever_modelim",
    ),
    generator=langchain.Generator(
        name="mening_generatorim",
        model = "mening_generator_modelim",
    ),
)

# LLM modelini aniqlang
llm_model = langchain.LLM(
    name="my_llm",
    model = "my_llm_model",
)

# RAG zanjirini yarating
rag_chain = RAGChain(
    name="mening_rag_zanjirim",
    model=rag_model,
    llm=llm_model,
)

# Kod yaratish uchun RAG zanjiridan foydalaning
kod = rag_chain.generate(
    input_text="Kiritish sifatida ikkita butun sonni oladigan va ularning yig'indisini qaytaruvchi funktsiyani yozing",
)

chop etish (kod)

Ushbu kod misoli LangChain yordamida RAG modelini qanday aniqlashni, LLM modelini aniqlashni, RAG zanjirini yaratishni va kod yaratish uchun zanjirdan foydalanishni ko'rsatadi.

Eng koʻp ishlatiladigan 5-10 ta buyruq/parchalar

LangChain va DSPy yordamida RAGni LLMlar bilan integratsiya qilish uchun eng ko'p ishlatiladigan 5-10 ta eng yaxshi buyruqlar/parchalar:

langchain.RAG(): RAG modeli namunasini yaratadi.
langchain.Index(): Hujjatlarni saqlash va olish uchun indeks namunasini yaratadi.
langchain.Retriever(): Tegishli hujjatlarni olish uchun retriver misolini yaratadi.
langchain.Generator(): Yangi matn yaratish uchun generator namunasini yaratadi.
langchain.LLM(): LLM modeli namunasini yaratadi.
RAGChain(): RAG zanjiri misolini yaratadi.
rag_chain.generate(): kod yaratish uchun RAG zanjiridan foydalanadi.
llm_model.generate(): kod yaratish uchun LLM modelidan foydalanadi.
index.add_document(): Hujjatni indeksga qo'shadi.
retriever.retrieve(): Retriever yordamida tegishli hujjatlarni oladi.

Vizualizatsiya

Mana Chart.js yordamida RAG va LLM komponentlarining vizualizatsiyasi:

{
  "turi": "bar",
  "ma'lumotlar": {
    "yorliqlar": ["RAG", "LLM"],
    "ma'lumotlar to'plami": [
      {
        "label": "Komponentlar",
        "ma'lumotlar": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "variantlar": {
    "sarlavha": {
      "displey": rost,
      "matn": "RAG va LLM komponentlari"
    },
    "tarozi": {
      "yAxes": [
        {
          "displey": rost,
          "beginAtZero": rost
        }
      ]
    }
  }
}

Ushbu vizualizatsiya RAG va LLM modellaridagi komponentlar sonini ko'rsatadi.

Xulosa

RAGning LLM bilan integratsiyalashuvi biz dasturiy ta'minotni ishlab chiqish usulini inqilob qilish imkoniyatiga ega. Qidiruvga asoslangan va avlodga asoslangan yondashuvlarning kuchli tomonlarini birlashtirib, RAG LLMlarga aniqroq va tegishli kodni yaratishga yordam berishi mumkin. Bu ishlab chiquvchilar unumdorligi, kod sifati va umumiy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlarida sezilarli yaxshilanishlarga olib kelishi mumkin. LangChain va DSPy kabi orkestratsiya vositalari bilan ishlab chiquvchilar kuchli dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlarini yaratish uchun RAGni LLM va boshqa NLP komponentlari bilan osongina integratsiyalashlari mumkin.

Kengaytirilgan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ish oqimlari uchun RAGni LLM bilan integratsiya qilish

Have Questions?