Wehe i ka wehewehe ʻana iā AI ma Enterprise Architecture me LangChain a me DSPy

Hoʻolauna

Ua lilo ʻo Explainable AI (XAI) i mea koʻikoʻi o ka hoʻolālā ʻoihana hou, e hiki ai i nā hui ke hilinaʻi a hoʻomaopopo i nā hoʻoholo i hana ʻia e nā ʻōnaehana alakaʻi AI. Eia nō naʻe, ʻo ka hoʻokō ʻana i ka XAI i nā ʻōnaehana polokalamu paʻakikī hiki ke lilo i hana koʻikoʻi, ʻoi aku hoʻi i ka wā e pili ana i nā hoʻolālā ʻoihana nui. Ma kēia ʻatikala, e ʻimi mākou pehea e hoʻohana ʻia ai ʻo LangChain a me DSPy e wehe i ka mana o XAI i ka hoʻolālā ʻoihana, e kālele ana i ka hoʻoholo ʻana i alakaʻi ʻia e AI.

He aha ka Explainable AI (XAI)?

ʻO AI ka wehewehe ʻana e pili ana i ka hiki o nā ʻōnaehana AI e hāʻawi i nā wehewehe maopopo a wehewehe ʻia no kā lākou hoʻoholo a me nā wānana. He mea koʻikoʻi loa kēia i nā kikowaena kiʻekiʻe e like me ka mālama olakino, kālā, a me ka halihali, kahi e hiki ai i nā hoʻoholo i alakaʻi ʻia e AI ke loaʻa nā hopena koʻikoʻi.

LangChain: He Kūlana no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana AI hiki ke wehewehe

ʻO LangChain kahi papa hana open-source no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana AI hiki ke wehewehe. Hāʻawi ia i kahi pūʻulu o nā mea hana a me nā hale waihona puke no ka hana ʻana i nā hiʻohiʻona hiki ke hāʻawi i nā wehewehe maopopo a wehewehe ʻia no kā lākou hoʻoholo. Kūkulu ʻia ʻo LangChain ma luna o nā papa hana hoʻonaʻauao hohonu kaulana e like me TensorFlow a me PyTorch, e maʻalahi ai ka hoʻohui ʻana me nā ʻōnaehana AI.

DSPy: He Hale Waihona Puke no ke kūkulu ʻana i nā kumu hoʻohālike AI hiki ke wehewehe

He hale waihona puke ʻo DSPy no ke kūkulu ʻana i nā hiʻohiʻona AI e wehewehe ʻia me ka hoʻohana ʻana i ka framework PyTorch. Hāʻawi ia i kahi pūʻulu o nā hiʻohiʻona i kūkulu mua ʻia a me nā mea hana no ka hoʻokumu ʻana i nā ʻōnaehana AI wehewehe, me nā hiʻohiʻona no ka hoʻohālikelike kiʻi, ka hana ʻōlelo kūlohelohe, a me nā mea hou aku.

Ke hoʻokō nei i ka wehewehe wehewehe ʻana o AI ma Enterprise Architecture me LangChain a me DSPy

Pono ka hoʻokō ʻana i ka XAI i ka hoʻolālā ʻoihana i ka ʻike hohonu o nā ʻōnaehana AI lalo a me ka hiki ke hoʻohui i nā ʻāpana XAI i nā ʻōnaehana i loaʻa. Maʻaneʻi, eʻimi mākou i kahi hiʻohiʻona maʻalahi o ka hoʻokōʻana i ka XAI i kahi polokalamu polokalamu paʻakikī me ka hoʻohanaʻana i LangChain a me DSPy.

Laʻana: Ke kūkulu ʻana i kahi kumu hoʻohālike AI hiki ke wehewehe no ka hoʻokaʻawale kiʻi

Ma kēia hiʻohiʻona, e kūkulu mākou i kahi hoʻohālike AI wehewehe no ka hoʻohālikelike kiʻi me LangChain a me DSPy. E hoʻohana mākou i kahi hoʻolālā convolutional neural network (CNN) a hoʻohui i nā mea XAI me ka hoʻohana ʻana iā LangChain.

ipukukui lawe mai
lawe mai i ka lama.nn e like me nn
lawe mai i ka lanchain
mai ka langchain lawe mai i LLAMA

# E wehewehe i ka hoʻolālā CNN
papa CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, iho).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def i mua(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = x.nānā(-1, 320)
        x = lama.relu(self.fc1(x))
        x = ponoʻī.fc2(x)
        hoʻihoʻi x

# Hoʻomaka i ke kumu hoʻohālike CNN
kumu hoʻohālike = CNN()

# Hoʻomaka i ke kumu hoʻohālike LangChain LLAMA
llama = LLAMA(model)

# E wehewehe i ka ʻāpana XAI
papa XAIComponent:
    def __init__(self, model):
        self.model = kumu hoʻohālike

    def wehewehe(self, input_data):
        # E hoʻohana iā LangChain e hoʻopuka i kahi wehewehe no ka ʻikepili komo
        wehewehe = llama.generate_explanation(input_data)
        hoʻihoʻi wehewehe

# Hoʻomaka i ka ʻāpana XAI
xai_component = XAIComponent(hoʻohālike)

# E hoʻāʻo i ka ʻāpana XAI
ʻikepili_komo = torch.randn(1, 1, 28, 28)
wehewehe = xai_component.explain(input_data)
paʻi (wehewehe)

Ma kēia hiʻohiʻona, wehewehe mākou i kahi hoʻolālā CNN maʻalahi me ka hoʻohana ʻana iā PyTorch a hoʻohui i nā ʻāpana XAI me ka hoʻohana ʻana i LangChain. A laila wehewehe mākou i kahi ʻāpana XAI e hoʻohana ana iā LangChain e hana i kahi wehewehe no ka ʻikepili hoʻokomo.

5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/nā ʻāpana

Eia ka 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia nā kauoha/snippets no LangChain a me DSPy:

LangChain

langchain.LLAMA(model): Hoʻomaka i kahi hoʻohālike LangChain LLAMA.
llama.generate_explanation(input_data): Hoʻopuka i ka wehewehe no ka ʻikepili hoʻokomo.
langchain.Explanation(model, input_data): Hana i mea wehewehe no ka ikepili komo.
llama.explain(input_data): wehewehe i ka ʻikepili hoʻokomo me ka hoʻohana ʻana i ke kumu hoʻohālike LLAMA.
langchain.ModelWrapper(model): Ho'opili i ke kŘkohu me ke kŘkohu kŘkohu o LangChain.

DSPy

dsp.DSPy(model): Hoʻomaka i kahi hoʻohālike DSPy.
dsp.explain(input_data): Wehewehe i ka ʻikepili hoʻokomo me ka hoʻohana ʻana i ke kumu hoʻohālike DSPy.
dsp.ModelWrapper(model): Wraps i ke kŘkohu me ka DSPy's kŘkohu wïwï.
dsp.Explanation(model, input_data): Hana i mea wehewehe no ka ikepili hookomo.
dsp.generate_explanation(input_data): Hoʻopuka i ka wehewehe no ka ʻikepili hoʻokomo.

Hoikeike

Eia kahi hiʻohiʻona maʻalahi o ka mea XAI me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js:

{
  "type": "pā",
  "ʻikepili": {
    "labels": ["ʻIkepili hoʻokomo", "Wehewehe"],
    "mau ʻikepili": [
      {
        "label": "XAI Component",
        "ʻikepili": [10, 20],
        "ʻulaʻula": [
          "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)"
        ],
        "BorderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)"
        ],
        "BorderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "koho": {
    "nā unahi": {
      "yAxes": [
        {
          "kuʻi": {
            "beginAtZero": ʻoiaʻiʻo
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Hōʻike kēia hiʻohiʻona i ka ʻikepili komo a me ka wehewehe i hana ʻia e ka mea XAI.

Ka hopena

Pono ka hoʻokō ʻana i ka XAI i ka hoʻolālā ʻoihana i ka ʻike hohonu o nā ʻōnaehana AI lalo a me ka hiki ke hoʻohui i nā ʻāpana XAI i nā ʻōnaehana i loaʻa. Hāʻawi ʻo LangChain a me DSPy i kahi pūʻulu o nā mea hana a me nā hale waihona puke no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana AI wehewehe, e maʻalahi ai ka hoʻokō XAI i nā ʻōnaehana polokalamu paʻakikī. Ma ka hahai ʻana i ka laʻana a me ka hiʻohiʻona i hāʻawi ʻia i kēia ʻatikala, hiki i nā mea hoʻomohala ke wehe i ka mana o XAI i kā lākou hoʻolālā ʻoihana a kūkulu i nā ʻōnaehana hoʻokele AI i ʻoi aku ka maopopo a me ka wehewehe.

Hana i ka wā e hiki mai ana

Hiki i nā hana e hiki mai ana ma kēia kumuhana ke komo:

Ke hoʻomohala nei i nā ʻāpana XAI kiʻekiʻe me ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy.
Hoʻohui i nā ʻāpana XAI me nā papa hana AI a me nā hale waihona puke.
Ke hoʻomohala nei i nā mea hana ʻike maka no nā ʻāpana XAI.
Ke noi nei iā XAI i nā ʻōnaehana AI paʻakikī a me nā kikowaena.