RAG LLM-ekin integratzea Softwarea garatzeko lan-fluxu hobetuetarako

** RAG LLMekin integratzea Softwarearen Garapeneko Lan Fluxu Hobeetarako**

Sarrera

Softwarearen garapenaren panorama azkar eboluzionatzen ari da, adimen artifizialaren (AI), ikaskuntza automatikoaren (ML) eta hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) aurrerapenek bultzatuta. Softwarea garatzeko modua iraultzen ari diren funtsezko bi teknologia dira Retrieval-Augmented Generation (RAG) eta Large Language Models (LLM). Artikulu honetan, RAG LLMekin integratzea aztertuko dugu software ingeniaritza prozesuak arintzeko, kodea sortzea hobetzeko eta garatzaileen produktibitatea hobetzeko.

Zer da Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG berreskurapenean oinarritutako eta belaunaldietan oinarritutako ikuspegien indarrak konbinatzen dituen teknika bat da NLPrako. Testu-corpus handi batetik informazio garrantzitsua berreskuratzea eta testu berriaren sorrera areagotzeko erabiltzea dakar. Ikuspegi hau oso eraginkorra dela frogatu da NLPko hainbat atazatan, besteak beste, galdera-erantzunetan, testuen laburpenean eta kodea sortzean.

Zer dira Hizkuntza Eredu Handiak (LLM)?

LLMak giza itxurako lengoaia prozesatzeko eta sortzeko diseinatutako neurona-sare mota bat dira. Normalean testuen datu multzo masiboetan trebatzen dira eta zeregin zehatzetarako finkatu daitezke, hala nola hizkuntza-itzulpena, testu-laburpena eta kodea sortzeko. LLM-ek punta-puntako emaitzak lortu dituzte NLP zeregin askotan eta asko erabiltzen dira txat-botetan, laguntzaile birtualetan eta hizkuntza-itzulpen sistemetan.

** RAG LLMekin integratzea Softwarearen Garapeneko Lan Fluxu Hobeetarako**

Orkestrazio tresnak: LangChain eta DSPy

RAG LLMekin integratzeko, datu-fluxua kudeatu eta RAG eta LLM osagaien exekuzioa kontrolatu dezaketen orkestrazio tresnak behar ditugu. Horretarako erabil daitezkeen bi orkestrazio tresna ezagun LangChain eta DSPy dira.

LangChain

LangChain kode irekiko Python liburutegia da, RAGn oinarritutako aplikazioak eraikitzeko API sinple eta intuitiboa eskaintzen duena. Garatzaileei RAG LLM-ekin eta NLP-ko beste osagai batzuekin erraz integratzeko aukera ematen die softwarea garatzeko lan-fluxu indartsuak sortzeko.

DSPy

DSPy kode irekiko beste Python liburutegi bat da, RAGn oinarritutako aplikazioak eraikitzeko maila altuko API bat eskaintzen duena. LLMekin eta NLPko beste osagai batzuekin ezin hobeto funtzionatzeko diseinatuta dago, eta aukera ezin hobea da RAG LLMekin integratzeko.

Kodearen adibidea: RAG integratzea LLMekin LangChain erabiliz

Hona hemen LangChain erabiliz RAG LLMekin nola integratzen den erakusten duen kode-adibide sinple bat:

inportatu langchain
langchain.chains-tik inportatu RAGChain


rag_model = langchain.RAG (
    index=langchain.Index(
        izena = "nire_indizea",
        dokumentuak=["dokumentua1", "dokumentua2", "dokumentua3"],
    ),
    retriever=langchain.Retriever(
        izena = "nire_erretriever",
        model="nire_erretriever_model",
    ),
    generator=langchain.Generator(
        name="nire_sorgailua",
        model="nire_sorgailu_eredua",
    ),
)

# Definitu LLM eredua
llm_model = langchain.LLM(
    izena = "nire_llm",
    model="my_llm_model",
)

# Sortu RAG kate bat
rag_chain = RAGChain(
    name="nire_trapu_katea",
    eredua=trapu_eredua,
    llm=llm_model,
)

# Erabili RAG katea kodea sortzeko
kodea = rag_chain.generate(
    input_text="Idatzi sarrera gisa bi zenbaki oso hartzen dituen eta haien batura itzultzen duen funtzio bat",
)

inprimatu (kodea)

Kode-adibide honek LangChain erabiliz RAG eredu bat definitu, LLM eredu bat definitu, RAG kate bat sortu eta katea nola erabili kodea sortzeko erakusten du.

Erabiltzen diren 5-10 komando/zati nagusiak

Hona hemen LangChain eta DSPy erabiliz RAG LLM-ekin integratzeko gehien erabiltzen diren 5-10 komandoak/snippets:

langchain.RAG(): RAG ereduaren instantzia bat sortzen du.
langchain.Index(): dokumentuak gordetzeko eta berreskuratzeko indize instantzia bat sortzen du.
langchain.Retriever(): dokumentu garrantzitsuak berreskuratzeko retriever instantzia bat sortzen du.
langchain.Generator(): testu berriak sortzeko instantzia sortzaile bat sortzen du.
langchain.LLM(): LLM ereduaren instantzia bat sortzen du.
RAGChain(): RAG katearen instantzia bat sortzen du.
rag_chain.generate(): RAG katea erabiltzen du kodea sortzeko.
llm_model.generate(): LLM eredua erabiltzen du kodea sortzeko.
index.add_document(): dokumentu bat gehitzen du indizeari.
retriever.retrieve(): dokumentu garrantzitsuak berreskuratzen ditu berreskuratzailea erabiliz.

Bistaratzea

Hona hemen Chart.js erabiliz RAG eta LLM osagaien bistaratzea:

{
  "mota": "barra",
  "datuak": {
    "labels": ["RAG", "LLM"],
    "datu multzoak": [
      {
        "label": "Osagaiak",
        "datuak": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "aukerak": {
    "izenburua": {
      "bistaratu": egia,
      "text": "RAG eta LLM osagaiak"
    },
    "eskalak": {
      "yAxes": [
        {
          "bistaratu": egia,
          "beginAtZero": egia
        }
      ]
    }
  }
}

Bistaratze honek RAG eta LLM ereduetako osagaien kopurua erakusten du.

Ondorioa

RAG LLMekin integratzeak softwarea garatzeko modua iraultzeko ahalmena du. Berreskuran oinarritutako eta belaunaldietan oinarritutako ikuspegien indarguneak konbinatuz, RAG-k LLMei kode zehatzagoa eta garrantzitsuagoa sortzen lagun diezaieke. Horrek hobekuntza nabarmenak ekar ditzake garatzaileen produktibitatean, kodearen kalitatean eta softwarea garatzeko lan-fluxu orokorrean. LangChain eta DSPy bezalako orkestrazio tresnekin, garatzaileek erraz integra dezakete RAG LLMekin eta NLPko beste osagai batzuekin, softwarea garatzeko lan-fluxu indartsuak sortzeko.

RAG LLM-ekin integratzea Softwarea garatzeko lan-fluxu hobetuetarako

Have Questions?