Build an AI code generator w/ RAG to write working LangChain

Deploying AI

3 Jan 202414:13

Summary

TLDR在这段视频中，演讲者分享了他们如何利用OpenAI和Lang Chain技术来提高编写代码样板的效率。他们首先尝试了GitHub Co-pilot，但发现其使用的API版本过时，无法满足需求。随后，演讲者通过检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）和少量学习（Few Shot Learning）的方法，结合完整的工作代码示例和详细的描述，成功地训练了一个模型，使其能够生成所需的代码。他们还创建了一个向量数据库，用于存储和检索相关示例，并通过Pantic Schema生成了专家的描述。最终，他们展示了一个工作流程，该流程能够根据用户的请求生成准确的代码样板，大大简化了开发过程。演讲者还讨论了如何改进这个系统，使其更加用户友好，并减少手动干预。视频最后，演讲者提供了GitHub链接，供观众查看和使用他们的代码。

Takeaways

📝 作者花费了大量时间编写Lang chain的样板代码，用于部署和测试不同的原型和功能。
🔄 Lang chain的表达式语言在2022年8月才引入，因此许多模型的知识截止日期远早于此，缺少对Lang chain工作方式的了解。
💡 解决这个问题的常见方法是通过检索增强生成（retrieval augmented generation）和少量学习（few shot learning）结合的方法。
🚀 通过提供相关的工作代码示例和请求，可以引导模型输出对用户有用的代码。
❌ 直接使用GitHub Co-pilot生成Lang chain表达式语言的代码，结果并不理想，使用的是过时的API，没有使用Lang chain。
🤖 使用最新的模型进行实验，通过提供明确的指令和Lang chain表达式语言，可以生成更接近预期的代码。
🔍 作者采用了检索增强生成的方法，通过向量数据库检索最相关的数据，并将它们添加到上下文中。
📚 为了提供足够的上下文，作者生成了多个不同的示例，并为每个示例提供了详细的描述。
🔑 作者创建了一个简短的描述，用于驱动相似性搜索，以便在向量数据库中检索最相关的示例。
📈 通过设置一个模式，将代码、描述和标签存入we8数据库，作者能够构建一个用于检索的数据库。
🔗 最终，作者构建了一个工作流程，通过检索正确的上下文、将其附加到请求中，并通过模型生成代码，成功地解决了问题。
🚨 作者意识到需要持续更新示例，以跟上Lang chain的变化，以确保生成的代码保持最新。

Q & A

什么是Lang chain，它在脚本中提到的作用是什么？
-Lang chain是一种编程语言或框架，它在脚本中被用来生成代码原型和功能。脚本中提到，Lang chain不断变化，对于AI模型来说，理解和生成与之相关的工作代码是一个挑战。
脚本中提到的“boilerplate”指的是什么？
-在脚本中，'boilerplate'指的是编写代码时那些重复且标准化的代码段，它们通常在不同的项目中保持不变，但需要为每个项目重复编写。
脚本中提到的“retri retrieval augmented generation”和“few shot learning”是什么？
-这是两种AI技术。'retri retrieval augmented generation'是一种结合了检索和生成的方法，用于提高AI生成内容的相关性和准确性。'few shot learning'是一种机器学习方法，通过提供少量的示例来训练模型执行特定任务。
脚本中提到了使用Pantic来创建一个专家的schema，这是什么意思？
-在脚本中，使用Pantic创建一个专家的schema指的是定义一个专家的框架或模板，包括专家的名称、领域和描述。这个schema用于生成专家的简介，并可以被AI理解和使用。
脚本中提到了GitHub Co-pilot，它在这个过程中的角色是什么？
-GitHub Co-pilot是一个AI编程助手，它可以根据给定的上下文自动生成代码。在脚本中，尝试使用Co-pilot来生成Lang chain的表达式语言，但遇到了问题，因为它使用的是过时的API，并没有正确地使用Lang chain。
脚本中提到的“playground”是指什么？
-在脚本中，'playground'可能指的是一个实验性的环境或平台，用户可以在这个环境中测试和实验不同的AI模型和代码，以查看它们如何响应特定的输入或指令。
脚本中提到的“vector database”是用来做什么的？
-在脚本中，'vector database'被用来存储和检索数据。它通过将数据编码为向量的形式，来优化搜索和检索的效率，特别是在处理大量数据和需要快速检索相似内容时。
脚本中提到的“we8”是什么，它在构建系统时起到了什么作用？
-脚本中提到的'we8'可能是指一个工具或框架，用于帮助构建和管理工作流程。在脚本中，它被用来设置数据库的schema，存储代码示例、标签和描述，以便后续可以检索和使用。
脚本中提到的“prompt”在AI生成过程中扮演了什么角色？
-在AI生成过程中，'prompt'是给AI模型的输入或指令，它告诉模型需要生成什么样的输出。在脚本中，prompt结合了系统消息和用户请求，形成了一个完整的请求，AI模型根据这个请求生成代码或响应。
脚本中提到的“system message”和“human message”有什么不同？
-在脚本中，'system message'指的是由系统生成的消息，它包含了所有必要的上下文信息，如代码示例和描述。而'human message'则是用户的请求，它更直接地表达了用户想要AI做什么。两者结合形成了完整的prompt，供AI模型处理。
脚本中提到的“chain”具体指的是什么？
-在脚本中，'chain'指的是一系列自动化的步骤或过程，它们连接在一起以完成一个复杂的任务。在这种情况下，chain涉及到从数据库检索信息、创建prompt、查询AI模型以及解析输出等步骤。
脚本的作者提到了他们将分享GitHub上的代码，这有什么意义？
-这意味着脚本的作者愿意开放他们的工作，允许其他人查看、使用和提供反馈。这有助于社区学习和改进技术，同时也促进了透明度和协作。