Racket 编程
第 4 部分 · AI 开发

AI 开发入门

AI 开发入门

探索 Racket 在人工智能领域的应用潜力。

Racket 与 AI

Racket 虽然在 AI/ML 领域不如 Python 流行，但它在以下方面有独特优势：

  • 符号推理：Lisp 传统在符号 AI 方面底蕴深厚
  • 语言处理：强大的模式匹配和递归处理能力
  • 快速原型：交互式开发环境适合算法实验
  • 可扩展性：宏系统允许创建领域特定语言

简单的神经网络

使用 Racket 实现一个基本的前馈神经网络：

#lang racket

(require math/matrix)

;; Sigmoid 激活函数
(define (sigmoid x)
  (/ 1 (+ 1 (exp (- x)))))

(define (sigmoid-derivative x)
  (* x (- 1 x)))

;; 矩阵版本的 sigmoid
(define (sigmoid-matrix m)
  (matrix-map sigmoid m))

;; 简单的神经网络层
(struct layer (weights biases output))

;; 前向传播
(define (forward input weights biases)
  (sigmoid-matrix
   (matrix+ (matrix* input weights)
            biases)))

;; 创建随机初始化的层
(define (make-layer input-size output-size)
  (layer
   (build-matrix input-size output-size
                 (lambda (i j) (- (* 2 (random)) 1)))
   (build-matrix 1 output-size
                 (lambda (i j) (- (* 2 (random)) 1)))
   #f))

决策树

#lang racket

;; 简单的决策树实现
(struct leaf (label))
(struct node (feature threshold left right))

(define (predict tree sample)
  (match tree
    [(leaf label) label]
    [(node feature threshold left right)
     (if (< (list-ref sample feature) threshold)
         (predict left sample)
         (predict right sample))]))

;; 示例：判断水果类型
(define fruit-tree
  (node 0 100
        (node 1 5
              (leaf '樱桃)
              (leaf '葡萄))
        (node 1 10
              (leaf '苹果)
              (leaf '西瓜))))

;; 预测
(predict fruit-tree '(150 12))   ; => '西瓜
(predict fruit-tree '(50 3))     ; => '樱桃

自然语言处理基础

分词

#lang racket

;; 简单的分词器
(define (tokenize text)
  (regexp-split #px"[\s\p{P}]+" text))

(tokenize "Hello, Racket world!")
;; => '("Hello" "Racket" "world")

;; 中文分词（基于字典的简单实现）
(define dictionary '("Racket" "编程" "语言" "人工智能"))

(define (segment-chinese text dict)
  ;; 贪心最长匹配
  (let loop ([remaining text] [result '()])
    (if (string=? remaining "")
        (reverse result)
        (let ([match (find-longest-match remaining dict)])
          (loop (substring remaining (string-length match))
                (cons match result))))))

马尔可夫链文本生成

#lang racket

;; 构建马尔可夫链
(define (build-markov-chain texts [order 2])
  (define chain (make-hash))
  (for ([text texts])
    (define words (tokenize text))
    (for ([i (in-range (- (length words) order))])
      (define key (take (drop words i) order))
      (define next (list-ref words (+ i order)))
      (hash-update! chain key
                    (lambda (v) (cons next v))
                    '())))
  chain)

;; 生成文本
(define (generate-text chain start [length 50])
  (let loop ([current start] [result start] [n 0])
    (if (>= n length)
        result
        (define choices (hash-ref chain current '()))
        (if (null? choices)
            result
            (define next (list-ref choices (random (length choices))))
            (loop (append (drop current 1) (list next))
                  (append result (list next))
                  (+ n 1))))))

调用外部 AI API

通过 HTTP 请求调用 OpenAI 或其他 AI 服务：

#lang racket

(require net/http-client
         json)

(define (call-openai prompt api-key)
  (define-values (status headers response)
    (http-sendrecv
     "api.openai.com"
     "/v1/chat/completions"
     #:method "POST"
     #:headers
     (list "Content-Type: application/json"
           (format "Authorization: Bearer ~a" api-key))
     #:data
     (jsexpr->string
      #hasheq((model . "gpt-3.5-turbo")
              (messages .
               (#hasheq((role . "user")
                        (content . ,prompt))))))))
  
  (define result (read-json response))
  (hash-ref (first (hash-ref result 'choices))
            'message))

使用 Rosette 进行符号推理

Rosette 是一个基于 Racket 的符号编程语言：

#lang rosette

;; 使用 Rosette 求解约束问题
(define-symbolic x y integer?)

;; 求解 x + y = 10, x > 3, y > 3
(define sol
  (solve
   (assert (> x 3))
   (assert (> y 3))
   (assert (= (+ x y) 10))))

sol   ; => (model [x 4] [y 6])

小结

Racket 在 AI 开发中的角色：

应用场景Racket 适合度说明
符号推理★★★★★Lisp 传统强项
算法原型★★★★☆交互式开发
深度学习训练★★☆☆☆建议调用 Python 库
DSL 设计★★★★★宏系统非常强大
自动定理证明★★★★☆配合 Rosette

对于需要大量计算资源的深度学习任务，建议将 Racket 作为"指挥层"，通过进程间通信调用 Python 的 PyTorch/TensorFlow。

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