Rig 凭什么脱颖而出？5大理由，让你的下一个LLM项目非它不可！

Rig LLM系列学习正在稳步推进中。

蛇年春节的脚步渐近，在此提前给大家拜年啦！祝愿大家新的一年，万事顺遂，喜乐安康，新年快乐！

难得的春节假期，我打算好好利用这段时间，一头扎进AI编程的世界里，潜心钻研，努力夯实技术根基，为未来的技术探索之路，做好充足准备。

TL;DR

• Rig：Rust库简化LLM应用开发
• 开发者友好：直观的API设计、全面的文档，从简单的聊天机器人到复杂的AI系统的可扩展性。
• 关键特性：跨LLM提供商（OpenAI、Cohere）的统一API；简化的嵌入和向量存储支持；复杂AI工作流（例如RAG）的高级抽象；利用Rust的性能和安全性；可扩展以实现自定义实现
• 资源：GitHub，示例，文档.

目录

• 介绍
  • 1. 跨LLM提供商的统一API
  • 2. 简化的嵌入和向量存储支持
  • 3. 强大的代理和RAG系统抽象
  • 4. 高效的内存管理和线程安全
  • 5. 自定义实现的可扩展性
• 结论

介绍

大型语言模型（LLM）已成为现代AI应用的基石。然而，使用LLM构建通常涉及处理复杂的API和重复的样板代码。这就是Rig的用武之地 —— 一个旨在简化LLM应用开发的Rust库。

在上一篇文章中，介绍了Rig。

今天，我们将深入探讨使Rig成为构建下一个LLM项目的有力选择的五个关键特性。

1. 跨LLM提供商的统一API

Rig的一个突出特点是其一致的API，可以无缝地与不同的LLM提供商一起工作。这个抽象层允许您在提供商之间切换或在同一项目中使用多个提供商，而只需进行最少的代码更改。

让我们看看使用Rig与OpenAI和Cohere模型的示例：

use rig::providers::{openai, cohere};
use rig::completion::Prompt;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Initialize OpenAI client using environment variables
    let openai_client = openai::Client::from_env();
    let gpt4 = openai_client.model("gpt-4").build();

    // Initialize Cohere client with API key from environment variable
    let cohere_client = cohere::Client::new(&std::env::var("COHERE_API_KEY")?);
    let command = cohere_client.model("command").build();

    // Use OpenAI's GPT-4 to explain quantum computing
    let gpt4_response = gpt4.prompt("Explain quantum computing in one sentence.").await?;
    println!("GPT-4: {}", gpt4_response);

    // Use Cohere's Command model to explain quantum computing
    let command_response = command.prompt("Explain quantum computing in one sentence.").await?;
    println!("Cohere Command: {}", command_response);

    Ok(())
}

在这个例子中，我们对OpenAI和Cohere模型使用了相同的prompt方法。这种一致性使您可以专注于应用程序逻辑，而不是特定于提供商的API。

以下是输出可能的样子：

GPT-4: 量子计算利用量子力学原理来执行复杂的计算，比经典计算机快得多。
Cohere Command: 量子计算利用量子叠加和纠缠来处理信息，以经典计算机无法实现的方式。

如您所见，我们使用几乎相同的代码从两个不同的LLM提供商获得了响应，展示了Rig的统一API。

2. 简化的嵌入和向量存储支持

Rig提供了对嵌入和向量存储的强大支持，这些是语义搜索和检索增强生成（RAG）的关键组件。让我们通过一个简单的例子来探索使用Rig的内存向量存储：

use rig::providers::openai;
use rig::embeddings::EmbeddingsBuilder;
use rig::vector_store::{in_memory_store::InMemoryVectorStore, VectorStore};

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Initialize OpenAI client and create an embedding model
    let openai_client = openai::Client::from_env();
    let embedding_model = openai_client.embedding_model("text-embedding-ada-002");

    // Create an in-memory vector store
    let mut vector_store = InMemoryVectorStore::default();

    // Generate embeddings for two documents
    let embeddings = EmbeddingsBuilder::new(embedding_model.clone())
        .simple_document("doc1", "Rust is a systems programming language.")
        .simple_document("doc2", "Python is known for its simplicity.")
        .build()
        .await?;

    // Add the embeddings to the vector store
    vector_store.add_documents(embeddings).await?;

    // Create an index from the vector store
    let index = vector_store.index(embedding_model);
    // Query the index for the most relevant document to "What is Rust?"
    let results = index.top_n_from_query("What is Rust?", 1).await?;

    // Print the most relevant document
    println!("Most relevant document: {:?}", results[0].1.document);

    Ok(())
}

这段代码演示了如何创建嵌入，将其存储在向量数据库中，并执行语义搜索。Rig在幕后处理复杂的过程，使您的工作变得更加轻松。

当您运行这段代码时，您将看到类似以下的输出：

最相关的文档："Rust 是一种系统编程语言。"

这个结果表明，Rig的向量存储成功检索到了我们关于Rust查询的最语义相关的文档。

3. 强大的代理和RAG系统抽象

Rig提供了用于构建复杂LLM应用程序的高级抽象，包括代理和检索增强生成（RAG）系统。以下是使用Rig设置RAG系统的示例：

use rig::providers::openai;
use rig::embeddings::EmbeddingsBuilder;
use rig::vector_store::{in_memory_store::InMemoryVectorStore, VectorStore};
use rig::completion::Prompt;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Initialize OpenAI client and create an embedding model
    let openai_client = openai::Client::from_env();
    let embedding_model = openai_client.embedding_model("text-embedding-ada-002");

    // Create an in-memory vector store
    let mut vector_store = InMemoryVectorStore::default();

    // Generate embeddings for two documents about Rust
    let embeddings = EmbeddingsBuilder::new(embedding_model.clone())
        .simple_document("doc1", "Rust was initially designed by Graydon Hoare at Mozilla Research.")
        .simple_document("doc2", "Rust's first stable release (1.0) was on May 15, 2015.")
        .build()
        .await?;

    // Add the embeddings to the vector store
    vector_store.add_documents(embeddings).await?;

    // Create an index from the vector store
    let index = vector_store.index(embedding_model);

    // Create a RAG agent using GPT-4 with the vector store as context
    let rag_agent = openai_client.context_rag_agent("gpt-4")
        .preamble("You are an assistant that answers questions about Rust programming language.")
        .dynamic_context(1, index)
        .build();

    // Use the RAG agent to answer a question about Rust
    let response = rag_agent.prompt("When was Rust's first stable release?").await?;
    println!("RAG Agent Response: {}", response);

    Ok(())
}

这段代码仅用几行简洁易读的代码就设置了一个完整的RAG系统。Rig的抽象允许您专注于应用程序的高级架构，而不是陷入通常与构建RAG代理相关的实现细节中。

运行这段代码将产生类似以下的输出：

RAG代理响应：Rust的第一个稳定版本（1.0）于2015年5月15日发布。

这个响应展示了RAG代理如何使用向量存储中的信息来提供准确的答案，展示了Rig无缝结合检索和生成的能力。

4. 高效的内存管理和线程安全

Rig的另一个关键特性是其能够高效且安全地处理多个LLM请求，这要归功于Rust的所有权模型和零成本抽象。这使得Rig特别适合构建高性能的并发LLM应用程序。

让我们来看一个示例，展示Rig如何同时处理多个LLM请求：

use rig::providers::openai;
use rig::completion::Prompt;
use tokio::task;
use std::time::Instant;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let openai_client = openai::Client::from_env();
    let model = Arc::new(openai_client.model("gpt-3.5-turbo").build());

    let start = Instant::now();
    let mut handles = vec![];

    // Spawn 10 concurrent tasks
    for i in 0..10 {
        let model_clone = Arc::clone(&model);
        let handle = task::spawn(async move {
            let prompt = format!("Generate a random fact about the number {}", i);
            model_clone.prompt(&prompt).await
        });
        handles.push(handle);
    }

    // Collect results
    for handle in handles {
        let result = handle.await??;
        println!("Result: {}", result);
    }

    println!("Time elapsed: {:?}", start.elapsed());
    Ok(())
}

这个例子展示了Rig作为Rust原生库的几个关键优势：

1. 并发处理：我们能够通过利用Rust的异步能力和Tokio运行时来显著加速批处理操作，从而并发处理多个任务或LLM请求。
2. 高效的资源共享：LLM模型在所有请求中共享，无需昂贵的复制，节省内存并提高性能。
3. 内存安全：尽管有并发操作，Rust的所有权模型和Arc的使用确保我们不会遇到数据竞争或内存泄漏。
4. 资源管理：Rig负责正确管理资源的生命周期，如OpenAI客户端和模型，防止资源泄漏。

当您运行这段代码时，您将看到多个生成的事实同时打印出来，随后是总耗时。确切的输出会有所不同，但可能看起来像这样：

结果：数字0是唯一既不是正数也不是负数的数字。
结果：数字1是唯一既不是质数也不是合数的数字。
结果：数字2是唯一的偶数质数。
结果：数字3是唯一一个比完美平方少一的质数。
...

耗时：1.502160549秒

无论您是在构建需要同时处理多个用户的聊天机器人，还是需要快速分析大量文本的数据处理管道，Rig作为Rust原生库，提供了高效可靠的工具来实现这些功能。

5. 可扩展性以实现自定义功能

最后，Rig被设计为可扩展的，允许您在需要时实现自定义功能。例如，您可以为您的代理创建自定义工具：

use rig::tool::Tool;
use rig::completion::ToolDefinition;
use serde::{Deserialize, Serialize};
use serde_json::json;

// Define the arguments for the addition operation
#[derive(Deserialize)]
struct AddArgs {
    x: i32,
    y: i32,
}

// Define a custom error type for math operations
#[derive(Debug, thiserror::Error)]
#[error("Math error")]
struct MathError;

// Define the Adder struct
#[derive(Deserialize, Serialize)]
struct Adder;

// Implement the Tool trait for Adder
impl Tool for Adder {
    const NAME: &'static str = "add";

    type Error = MathError;
    type Args = AddArgs;
    type Output = i32;

    // Define the tool's interface
    async fn definition(&self, _prompt: String) -> ToolDefinition {
        ToolDefinition {
            name: "add".to_string(),
            description: "Add two numbers".to_string(),
            parameters: json!({
                "type": "object",
                "properties": {
                    "x": {
                        "type": "integer",
                        "description": "First number to add"
                    },
                    "y": {
                        "type": "integer",
                        "description": "Second number to add"
                    }
                },
                "required": ["x", "y"]
            }),
        }
    }

    // Implement the addition operation
    async fn call(&self, args: Self::Args) -> Result<Self::Output, Self::Error> {
        Ok(args.x + args.y)
    }
}

这段代码定义了一个可以在Rig代理中使用的自定义工具（Adder）。虽然它本身不会产生输出，但在代理中使用时，它可以将两个数字相加。例如，如果代理使用此工具并传入参数x: 5和y: 3，它将返回8。

这种可扩展性允许Rig随着项目需求的增长而扩展，能够适应自定义功能，而不牺牲其高级抽象的便利性。

结论

Rig提供了一组强大的功能组合，可以显著简化您的LLM应用程序开发过程。其统一的API、强大的嵌入支持、高级抽象、Rust带来的性能优势以及可扩展性，使其成为开发人员构建高效且可扩展的LLM驱动应用程序的强大选择。

以下是您开始使用Rig所需的内容：

• 💻 GitHub仓库：探索代码、贡献或为项目加星
• 🛠️ 示例画廊：从真实案例中获得灵感
• 📚 文档：全面的指南和API参考
• 🌐 官方网站：最新的新闻和资源