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。

Outlines

00:00

🤖 探索使用AI生成Lang Chain代码的挑战

第一段主要讲述了作者在编写Lang Chain代码时遇到的挑战，包括Lang Chain语言的快速变化和AI模型缺乏最新信息的问题。作者提出了使用检索增强生成和少量学习的方法，通过提供相关示例和请求来提高AI生成代码的准确性。同时，作者尝试了GitHub Copilot，但发现它使用的是过时的API，并没有使用Lang Chain。

05:02

🔍 利用检索增强生成和向量数据库优化AI代码生成

第二段详细描述了作者如何通过检索增强生成的方法，将大量数据输入向量数据库，找到最相关的数据并添加到上下文中，以提高AI生成代码的相关性。作者生成了多个不同的例子，并为每个例子提供了详细的描述，以帮助AI更好地理解和生成代码。此外，作者还介绍了如何使用we8设置向量数据库的架构，并填充了代码、描述和标签等信息。

10:04

📈 实现Lang Chain代码生成的自动化流程

第三段讨论了作者如何通过自动化流程生成Lang Chain代码。作者创建了一个链，该链从查询集合中检索正确的上下文，并将其与请求结合，创建一个包含所有代码示例和上下文的提示。然后，这个提示被用来查询模型并解析输出。作者展示了如何通过这个链生成格式化的专家信息，并且虽然有一点误解，但最终能够成功生成所需的代码。作者强调了持续更新示例以跟上Lang Chain变化的重要性，并提出了未来可能探索的改进方向，包括自动生成描述和优化请求过程。

Mindmap

Keywords

💡Lang chain

Lang chain 是一种编程语言或框架，用于构建和部署智能合约。在视频中，它被提及为一种不断变化的技术，需要通过上下文和示例来让 AI 模型理解其最新的变化和用法。

💡Boilerplate

Boilerplate 指的是编程中重复使用的代码模板。视频中提到作者花费大量时间编写 Lang chain 的样板代码，这表明了在开发过程中对标准化代码段的需求。

💡Prototypes

Prototypes 指的是产品或技术的初步模型。在视频中，原型是指作者正在测试和部署的不同功能和特性的初步实现，这些原型帮助他探索 Lang chain 的不同应用。

💡Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation 是一种结合了检索和生成的 AI 方法，它通过检索相关信息并将其与生成的内容结合来提高输出的相关性和准确性。视频中，这种方法被用来解决 AI 模型对 Lang chain 知识的更新问题。

💡Few Shot Learning

Few Shot Learning 是一种机器学习范式，其中模型在给定少量示例的情况下进行学习。在视频中，作者使用这种方法通过提供相关示例来帮助 AI 快速学习 Lang chain 的新特性。

💡Pantic

Pantic 在视频中被用作创建和解析专家信息的框架或工具。它被用来生成专家的名称和描述，展示了如何通过 AI 辅助生成特定格式的数据。

💡Vector Database

Vector Database 是一种数据库，它存储和检索以向量形式表示的数据。在视频中，作者使用向量数据库来存储和检索代码示例，以便在需要时快速找到最相关的信息。

💡Schema

Schema 在这里指的是数据库中的数据结构或组织方式。作者使用 Schema 来组织存储在向量数据库中的信息，如文件名、标签、代码和描述，以便有效地检索和使用。

💡GitHub Co-pilot

GitHub Co-pilot 是一个 AI 编程助手，它可以帮助开发者编写代码。在视频中，作者提到使用 GitHub Co-pilot 来尝试自动生成 Lang chain 相关的代码，但遇到了一些限制和挑战。

💡API

API（应用程序编程接口）是一套预先定义的函数、协议和工具，用于构建软件应用。视频中提到使用 Open AI API 和 Pantic，说明了 API 在实现自动化和集成不同服务中的作用。

💡Shorthand Description

Shorthand Description 是一种简洁的描述方式，用于快速传达复杂信息的核心要点。在视频中，作者创建了一种缩写描述，用于在向量数据库中检索最相关的代码示例。

Highlights

作者花费大量时间编写Lang chain的样板代码，用于部署和测试不同的原型和特性。

Lang chain的表达式语言在2022年8月才被引入，许多模型的知识截止日期远早于此，因此它们缺乏对Lang chain工作方式的内置知识。

通过结合检索增强生成和少量学习，可以通过上下文来解决模型知识更新的问题。

使用Pantic创建专家模式，并将其传递给Open AI解析，能够生成专家的名称和描述。

GitHub Co-pilot尝试使用过时的API来生成代码，但并未使用Lang chain，导致生成的代码无法工作。

通过在Playground中使用最新模型，可以生成工作代码，但需要提供足够的上下文。

作者通过生成多个不同的工作示例，并提供详细的描述，来增强检索增强生成的方法。

通过向量数据库检索最相关的示例，并将其添加到上下文中，可以更有效地控制示例的选择。

作者创建了一个简化的描述，用于驱动相似性搜索，并在向量数据库中设置了一个模式来存储示例。

通过查询数据库并审查距离，可以确认检索增强生成的方法是否有效。

作者展示了如何通过设置和检索来创建一个链，该链可以基于请求生成正确的上下文编码示例。

通过提供工作代码示例和上下文，可以生成准确的专家名称和描述，即使Open AI对Lang chain的了解有限。

作者提出了一个解决方案，通过少量学习和检索增强，可以使模型生成有用的代码，即使模型的知识库不包含Lang chain。

为了保持模型的更新，作者需要不断添加新的示例，以适应Lang chain的变化。

作者正在探索如何改进描述的自动生成，以及如何将长形式请求简化为模型能够理解的最佳结果。

作者考虑了如何使整个体验更加用户友好，例如通过自定义UI来生成系统提示，以提高控制和定制性。

作者成功地克服了Open AI缺乏对Lang chain足够了解的问题，并通过GitHub分享了代码，供他人使用和反馈。