В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и языковых моделей программирование ИИ-приложений требует все более современных и эффективных подходов. Одним из таких методов является использование фреймворка DSPy, который предлагает декларативный стиль разработки AI-систем, позволяя строить сложные когнитивные модули с минимальной зависимостью от хрупких текстовых prompt-строк. Для разработчиков на Ruby появился мощный аналог — Desiru, который переносит все преимущества DSPy в родную экосистему Ruby и дополняет ее уникальными характерами этой платформы. Desiru — это библиотека с открытым исходным кодом, реализующая основные идеи декларативного программирования с языковыми моделями на Ruby. Она ориентирована на разработчиков, желающих создавать надежные, тестируемые, легко поддерживаемые и оптимизируемые AI-приложения.
Desiru позволяет программисту мыслить не в терминах шаблонных запросов к модели, а как о модульных компонентах с четко определённым функционалом и интерфейсами, проще говоря — писание AI-кода, а не сложных промптов. Одной из ключевых особенностей Desiru является использование так называемых подписей — Signatures, которые описывают входы и выходы каждого модуля или цепочки обработки. Это позволяет достичь четкой типизации, понятности и воспроизводимости. Signatures обеспечивают автоматическую валидацию данных, упрощают интеграцию в большие системы и позволяют без труда генерировать API или графQL-схемы. Благодаря декларативному описанию можно реализовывать гибкие программы и конвейеры из отдельных блоков с разной логикой, например, с цепочками рассуждений (Chain of Thought), программами для генерации и выполнения кода (Program of Thought), или инструментами для выбора наилучшего результата среди множества вариантов (Best of N).
Кроме того, Desiru интегрирован с ведущими провайдерами языковых моделей, включая OpenAI, Anthropic и локальные решения через Ollama. Такая мульти-платформенность гарантирует портируемость и возможность переключения между моделями в зависимости от задачи, бюджета или инфраструктурных ограничений. Данная особенность важна для серьёзных проектов, где выбор и тестирование различных LLM оказывает ключевое влияние на качество результатов. Оптимизация — еще одно важное направление в Desiru. Концепция предусматривает возможность автоматического улучшения программ с помощью методов few-shot обучения и бибутстрапинга.
Это значит, что практикующий разработчик может подготавливать обучающие примеры и метрики качества, а Desiru «умеет» автоматически перебрать варианты подсказок и настроек для достижения наилучших результатов работы системы. Поддерживаются кастомные метрики, позволяющие подстроить оптимизацию под специфику прикладной задачи. Для практического применения существует поддержка построения многоступенчатых конвейеров. Можно разбивать сложный запрос на подзадачи, автоматически запускать подбор ответов на части, а потом аккуратно синтезировать итоговый результат. Такая композиция модулей значительно повышает качество решений сложных вопросов и позволяет реализовывать сложные интеллектуальные системы.
Высокая надёжность достигается через систему assertions — встроенный механизм декларативного контроля ограничений и проверок. Это позволяет задавать жёсткие условия на выходные данные с автоматическими повторными попытками при ошибках и с предупреждающими уведомлениями для более мягких критических случаев. Благодаря этому программист может уверенно строить цепочки с контролем качества результата на каждом этапе. Разработка AI-приложений часто требует надежных REST API и удобных способов интеграции с веб-приложениями. Desiru предоставляет встроенную интеграцию с популярными Ruby-фреймворками Grape и Sinatra, что позволяет быстро и легко раскрывать возможности AI-модулей через HTTP интерфейсы.
При этом поддерживаются такие важные фичи как валидация параметров, поддержка CORS, стриминг ответов и асинхронная обработка запросов, что важно для производительных и современных сервисов. Для асинхронной и масштабируемой работы с большими объемами запросов Desiru использует Sidekiq вместе с Redis, реализуя надежные фоновые задачи. Такой подход позволяет распределять нагрузку, контролировать процессы, повторно обрабатывать неудачные запросы и организовывать мониторинг. В отличие от Python версии DSPy, которая использует asyncio и работает в одном процессе, Desiru ориентирован на промышленное применение с полноценным управлением жизненным циклом заданий и высокой отказоустойчивостью. Серьезное значение в Desiru уделено вопросам хранения и аналитики.
Встроенная поддержка Sequel позволяет записывать и отслеживать историю вызовов модулей, метрики производительности, данные о запросах и ответах, а также результаты обучения и оптимизации. Это обеспечивает разработчикам доступ к важной информации о функциональности системы и помогает регулярно улучшать модели и архитектуру приложений. Кроме того, шаблоны для построения агентов и инструментов с логикой ReAct позволяют создавать гибкие AI-модули, умеющие использовать внешние инструменты, API и базы знаний для решения задач. Такая функциональность становится все более востребованной, учитывая рост сложных сценариев взаимодействия с пользователем и необходимость интеграции с внешними службами. GraphQL-интеграция позволяет легко и элегантно развертывать API с типизацией, поддержкой пакетного выполнения и устранением проблем с избыточными запросами.
Этот подход удобен для современных фронтенд-приложений и микросервисных архитектур. Реальные примеры использования включают системы Retrieval-Augmented Generation (RAG), аналитические классификаторы с рассуждениями, комплексные конвейеры вопросов и ответов, а также оптимизацию с использованием обучающих датасетов. Вся разработка ведется на привычном для Ruby программиста синтаксисе, что снижает порог входа и ускоряет внедрение технологии. Одновременно с этим Desiru предлагает гибкость и мощь, необходимую для решения широкого спектра задач. Уникальность Desiru в том, что он сочетает ясность декларативного стиля, масштабируемость, надежность и богатый функционал для построения и оптимизации современных AI-систем в окружении Ruby.
