創建 RAG | B4N1

創建 RAG

3 months ago · b4n1 Read time: 1 min

利用編排工具實現人工智慧驅動的軟體架構

簡介

對人工智慧驅動的軟體架構的需求不斷增長，導致了各種編排工具的開發，這些工具能夠將人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 功能無縫整合到軟體系統中。在本文中，我們將探索使用 LangChain 和 DSPy 等編排工具實現人工智慧驅動的軟體架構，重點是整合 RAG（推理和動作圖）和 LLM（大型語言模型）功能，以增強可擴展性、效能和安全性。

**什麼是編排工具？ **

編排工具是透過整合多個服務、應用程式和系統來實現複雜工作流程和流程自動化的軟體框架。它們提供了一個集中式平台，用於管理和協調不同組件之間的交互，確保高效且可擴展的任務執行。

LangChain：基於Python的編排工具

LangChain 是一個開源 Python 函式庫，為建構人工智慧驅動的軟體架構提供了全面的框架。它提供了一系列功能，包括：

  • RAG（推理和動作圖）整合：LangChain提供內建的RAG實現，可建立複雜的推理和動作圖，可用於建模和執行人工智慧驅動的工作流程。
  • LLM（大語言模型）集成：LangChain支援LLM（例如LLaMA和BERT）的集成，用於自然語言處理和生成任務。
  • 可擴展性和效能：LangChain 旨在處理大規模人工智慧工作負載，提供高效且可擴展的任務執行。

利用LangChain實現人工智慧驅動的軟體架構

為了示範使用 LangChain 實現人工智慧驅動的軟體架構，我們考慮一個簡單的聊天機器人範例，該機器人使用 RAG 來推理使用者查詢並產生回應。

導入語言
從 langchain.chains 導入 llm


抹布 = langchain.RAG(
    名稱=“chatbot_rag”，
    節點=[
        {"name": "greeting", "text": "您好，請問有什麼可以幫到您嗎？"},
        {"name": "再見", "text": "再見，很高興和你聊天。"},
    ],
    邊緣=[
        {"from": "問候", "to": "再見", "condition": "user_says_goodbye"},
    ],
）

# 創建法學碩士
LLM = LLM.LLM(
    名稱=“chatbot_llm”，
    模型=“美洲駝”，
    最大令牌數=100,
）

# 創建聊天機器人鏈
鏈 = langchain.Chain(
    名稱=“chatbot_chain”，
    llm=llm,
    抹布=抹布，
）

# 測試聊天機器人
user_input = "你好，你好嗎？"
回應 = chain.run(user_input)
列印（響應）

DSPy：基於 Rust 的編排工具

DSPy 是一種基於 Rust 的編排工具，為建構人工智慧驅動的軟體架構提供了高效能和可擴展的框架。它提供了一系列功能，包括：

  • RAG（推理和動作圖）整合：DSPy 提供內建 RAG 實現，支援建立複雜的推理和動作圖，可用於建模和執行 AI 驅動的工作流程。
  • LLM（大型語言模型）集成：DSPy 支援 LLM 的集成，例如 LLaMA 和 BERT，用於自然語言處理和生成任務。
  • 可擴展性和效能：DSPy 旨在處理大規模 AI 工作負載，提供高效且可擴展的任務執行。

使用 DSPy 實作人工智慧驅動的軟體架構

為了示範使用 DSPy 實現 AI 驅動的軟體架構，讓我們考慮一個簡單的聊天機器人範例，該聊天機器人使用 RAG 來推理使用者查詢並產生回應。

『生鏽 使用 dspy:: 鏈； 使用 dspy::llm;

// 建立一個 RAG 讓 rag = chain::RAG::new( “聊天機器人_rag”， 向量！ [ chain::Node::new("greeting", "您好，請問有什麼可以幫到您嗎？"), chain::Node::new("再見", "再見，很高興和你聊天。"), ], 向量！ [ 鏈::邊緣::新(“問候”,“再見”,“user_says_goodbye”), ], ）；

// 創立法學碩士 讓 llm = llm::LLM::new( “聊天機器人_llm”， “美洲駝”， 100, ）；

// 建立聊天機器人鏈 讓鏈=鏈::鏈::新( “聊天機器人鏈”， 嗯， 抹布, ）；

// 測試聊天機器人 let user_input = "你好，你好嗎？"; 讓回應 = chain.run(user_input); println!("{}", 響應);


**最常用的 5-10 個指令/片段**
------------------------------------------

以下是 LangChain 和 DSPy 的一些最常用的命令和片段：

* 浪鏈：
    * `langchain.RAG()`：建立一個新的 RAG 實例。
    * `langchain.LLM()`：建立一個新的LLM實例。
    * `langchain.Chain()`：建立一個新的鏈實例。
    * `rag.run()`：執行 RAG 並產生回應。
    * `llm.run()`：執行 LLM 並產生回應。
*DSPy：
    * `dspy::chain::RAG::new()`：建立一個新的 RAG 實例。
    * `dspy::llm::LLM::new()`：建立一個新的 LLM 實例。
    * `dspy::chain::Chain::new()`：建立一個新的鏈實例。
    * `chain.run()`：運行鏈並產生回應。

**可視化**
----------------

以下是使用 Chart.js 的 RAG 和 LLM 功能的簡單視覺化：

```javascript
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const 圖表 = 新圖表(ctx, {
    類型：'酒吧'，
    數據：{
        標籤：['RAG'，'LLM']，
        數據集：[{
            標籤：“能力”，
            數據：[10, 20],
            背景顏色：[
                'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
                'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
            ],
            邊框顏色：[
                'rgba(255, 99, 132, 1)',
                'rgba(54, 162, 235, 1)',
            ],
            邊框寬度：1
        }]
    },
    選項：{
        尺度：{
            y：{
                從零開始：真
            }
        }
    }
});

結論

總之，LangChain和DSPy是強大的編排工具，可以使用RAG和LLM功能實現AI驅動的軟體架構。透過利用這些工具，開發人員可以創建可擴展、高效能且安全的軟體系統，以處理複雜的人工智慧工作負載。憑藉其易用性和靈活性，LangChain 和 DSPy 是建立人工智慧驅動的軟體架構的理想選擇。

建議

基於本文的討論，對於想要使用 LangChain 和 DSPy 實現 AI 驅動的軟體架構的開發人員，這裡有一些建議：

  • 首先學習LangChain和DSPy的基礎知識，包括它們的RAG和LLM功能。
  • 嘗試簡單的範例（例如聊天機器人範例），以了解這些工具的工作原理。
  • 逐漸轉向更複雜的項目，例如建立推薦系統或自然語言處理管道。
  • 使用前 5-10 個最常用指令/片段部分作為常用指令和片段的參考指南。
  • 使用 Chart.js 視覺化您的 RAG 和 LLM 能力，以便更好地理解不同組件之間的關係。

透過遵循這些建議，開發人員可以釋放 LangChain 和 DSPy 的全部潛力，並建立人工智慧驅動的軟體架構，該架構可以處理複雜的工作負載並提供卓越的效能和可擴展性。

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