HyperGraph의 새로운 모듈을 위한 컨텍스트 디자인
모듈식 시스템 설계에는 유연성과 일관성 사이의 섬세한 균형이 필요합니다. 이 기사에서는 LLM(대형 언어 모델) 시스템용 오픈 소스 프레임워크인 HyperGraph 내에서 새 모듈 개발을 위한 컨텍스트 구조를 설계하면서 얻은 통찰력을 공유합니다.
컨텍스트 챌린지
HyperGraph의 문서에서는 컨텍스트 요구 사항의 차이가 드러났습니다. 기존 모듈에는 구현에 대한 심층적인 지식이 필요한 반면, 새 모듈에는 시스템 아키텍처 및 규칙에 대한 더 넓은 이해가 필요했습니다. 이러한 관찰은 보다 체계적인 접근 방식을 촉발했습니다.
수직적 맥락과 수평적 맥락
두 가지 측면에서 맥락을 분석했습니다.
- 수직적 맥락: 모듈의 내부 작동에 대한 자세한 이해(기존 모듈의 경우 필수)
- 수평적 맥락: 시스템 패턴 및 규칙에 대한 폭넓은 지식(새 모듈의 경우 중요)
새 모듈의 경우 수평적 맥락이 가장 중요했습니다. 개별 구성 요소(예: 백업 시스템)에 대한 깊은 이해는 서비스가 상호 작용하는 방식(예: 이벤트 버스를 통해)이나 상태 관리가 작동하는 방식을 아는 것보다 덜 중요합니다.
재단 설립
간소화된 핵심 구성요소 세트가 새로운 모듈 개발의 기반이 되었습니다.
- 핵심 서비스: 시스템 통합의 중추
- 이벤트 시스템: 모듈 간 통신 메커니즘
- 상태 관리: 지속성 및 공유 상태 처리
- 검증: 시스템 일관성을 유지합니다.
- 측정항목: 모니터링 및 관찰 가능성
결정적으로 개발자에게는 내부 시스템 지식이 필요하지 않았습니다. 상호 작용 방법을 이해하면 충분합니다.
구현 및 도구
이론을 실천으로 옮기기 위해 두 가지 핵심 도구가 만들어졌습니다.
- 새 모듈 개발을 위한 상황 요구 사항을 자세히 설명하는 종합 가이드입니다.
- 유연성을 유지하면서 상용구 코드를 최소화하고 모범 사례 스캐폴딩을 자동화하는 모듈 생성기입니다. 생성기는 관습과 패턴의 살아있는 예이기도 합니다.
주요 학습 내용
이 과정에서 얻은 귀중한 교훈은 다음과 같습니다.
- 단순함이 핵심입니다: 본질적인 맥락은 처음에 예상했던 것보다 작은 경우가 많습니다. 구현이 아닌 인터페이스와 계약에 중점을 둡니다.
- 규칙이 아닌 패턴: 명확한 패턴은 엄격한 규칙보다 더 효과적이므로 적응과 유연성이 가능합니다.
- 도구 사용이 중요합니다. 효과적인 도구에는 지나치게 제한하지 않고 모범 사례가 포함되어 있습니다. 모듈 생성기가 이를 예시합니다.
- 문서화가 가장 중요합니다. "이유"를 설명하는 것이 "방법"만큼 중요합니다.
향후 방향
현재 진행 중인 개선 사항은 다음과 같습니다.
- 새 모듈 개발을 위한 대화형 튜토리얼
- 모듈 구조에 대한 향상된 검증 도구.
- 생성된 코드에 모범 사례를 추가로 통합합니다.
- 개선된 테스트 템플릿.
결론
이 프로젝트는 효과적인 아키텍처가 코드를 넘어 확장된다는 점을 강조했습니다. 개발 경험을 단순화하고 향상시키는 것입니다. 개발자 요구 사항에 초점을 맞춤으로써 강력하면서도 접근 가능한 시스템을 구축할 수 있습니다.
모듈형 시스템 개발에 대한 귀하의 경험은 무엇입니까? 유연성과 일관성의 균형을 어떻게 유지합니까? 댓글로 여러분의 생각을 공유해주세요!
HyperGraph 프로젝트 작업의 일부
위 내용은 HyperGraph의 새로운 모듈을 위한 컨텍스트 디자인의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
