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。

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