በDSPy እና LangChain በDevOps የስራ ፍሰቶች ውስጥ የኤጀንሲው AI ማደራጀት | B4N1

በDSPy እና LangChain በDevOps የስራ ፍሰቶች ውስጥ የኤጀንሲው AI ማደራጀት

3 months ago · b4n1 Read time: 3 min

መግቢያ

የአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI)፣ የሶፍትዌር አርክቴክቸር እና ዴቭኦፕስ መጋጠሚያ በሶፍትዌር ልማት ውስጥ አዲስ ለውጥ አምጥቷል። ኤጀንቲክ AI የዴቭኦፕስ የስራ ፍሰቶችን ቅልጥፍና እና ውጤታማነት ለማሳደግ በ AI የሚነዳ አውቶሜሽን መጠቀምን ያመለክታል። በዚህ ጽሑፍ ውስጥ የኤጀንሲ CI / ሲዲ ጽንሰ-ሐሳብ እና DSPy እና LangChainን በመጠቀም እንዴት እንደሚተገበሩ እንቃኛለን.

ወኪል ሲአይ/ሲዲ ምንድን ነው?

አጀንቲካዊ CI/CD ቀጣይነት ያለው ውህደት እና ቀጣይነት ያለው የማሰማራት ሂደትን ለማቀላጠፍ በ AI የሚመራ አውቶሜሽን የሚጠቀም የዴቭኦፕስ የስራ ፍሰት ነው። ይህ አካሄድ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮችን ይጠቀማል፣ እንደ ኮድ ማከማቻዎች፣ አገልጋዮችን ገንባ፣ እና የክትትል መሳሪያዎችን የመሳሰሉ መረጃዎችን ለመተንተን፣ የውሳኔ አሰጣጥን ማሳወቅ የሚችሉ ቅጦችን እና ያልተለመዱ ነገሮችን ለመለየት።

ወኪል CI/CD የDevOps የስራ ፍሰቶችን ቅልጥፍና እና ውጤታማነት ለማሻሻል የተነደፈው በ፡

  1. ** ተደጋጋሚ ስራዎችን በራስ ሰር መስራት ***፡ በ AI የሚመራ አውቶሜሽን እንደ ኮድ ግምገማዎች፣ ሙከራ እና ማሰማራት ያሉ ተግባራትን ሊያከናውን ይችላል፣ ይህም የሰውን ገንቢዎች በከፍተኛ ደረጃ ተግባራት ላይ እንዲያተኩሩ ነጻ ያወጣል።
  2. ** ሊሆኑ የሚችሉ ጉዳዮችን መለየት ***፡ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች ከተለያዩ ምንጮች የተገኙ መረጃዎችን በመመርመር ሊከሰቱ የሚችሉ ጉዳዮችን ዋና ችግሮች ከመሆናቸው በፊት መለየት ይችላሉ።
  3. የስራ ፍሰቶችን ማመቻቸት፡- ኤጀንቲክ ሲአይ/ሲዲ ለኮድ ማሰማራት በጣም ቀልጣፋ መንገዶችን በመለየት የስራ ፍሰቶችን ማመቻቸት እና የእረፍት ጊዜን በመቀነስ።

ወኪል ሲአይ/ሲዲ ከDSPy እና LangChain ጋር በመተግበር ላይ

DSPy እና LangChain የአጀንቲክ AI ስርዓቶችን ለመገንባት ሁለት ታዋቂ ማዕቀፎች ናቸው። DSPy የተከፋፈሉ ስርዓቶችን ለመገንባት የፓይዘን ቤተ-መጽሐፍት ሲሆን, LangChain የንግግር AI ስርዓቶችን ለመገንባት ማዕቀፍ ነው.

Agenttic CI/CD ከDSPy እና LangChain ጋር ለመተግበር የሚከተሉትን ክፍሎች እንጠቀማለን፡

  1. ** DSPy ***: DSPy በመጠቀም ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃን ማስተናገድ የሚችል እና ውስብስብ ስሌቶችን ለማከናወን የሚያስችል የተከፋፈለ ስርዓት ለመገንባት እንጠቀማለን።
  2. ** LangChain ***: LangChainን እንጠቀማለን የውይይት AI ስርዓት ለመገንባት ከገንቢዎች ጋር መስተጋብር መፍጠር እና ስለ CI/CD ሂደት ግንዛቤዎችን ይሰጣል።

ኤጀንቲክ CI/CDን ለመተግበር DSPy እና LangChainን እንዴት መጠቀም እንደሚቻል ቀላል ምሳሌ ይኸውና፡ `` ፓይቶን አስመጣ dspy ከላንግቻይን ማስመጣት LLM

የDSPy ስብስብን ይግለጹ

ዘለላ = dspy.ክላስተር()

LangChain LLMን ይግለጹ

llm = LLM ("ጽሑፍ-ዳቪንቺ-003")

የሲአይ/ሲዲ የስራ ፍሰትን ይግለጹ

የ ci_cd_ስራ ፍሰት(ኮድ) # DSPy በመጠቀም ኮድን ይተንትኑ ትንተና = ክላስተር.analyze(ኮድ)

ግንዛቤዎችን ለመስጠት # LangChainን ይጠቀሙ
ግንዛቤዎች = lm.generate_insights(ትንተና)

# ግንዛቤዎችን ይመልሱ
ግንዛቤዎችን መመለስ

የሲአይ/ሲዲ የስራ ፍሰትን ይሞክሩ

ኮድ = "አትም ("ሄሎ አለም!")" ግንዛቤዎች = ci_cd_workflow(ኮድ) ማተም (ማስተዋል)

ይህ ኮድ ኮድን ለመተንተን DSPy እና LangChain ግንዛቤዎችን ለማቅረብ የሚጠቀም የCI/CD የስራ ፍሰትን ይገልጻል። የ`ci_cd_workflow` ተግባር ኮድን እንደ ግብአት ይወስዳል፣ DSPy በመጠቀም ይተነትናል፣ እና ግንዛቤዎችን ለመፍጠር LangChainን ይጠቀማል። ግንዛቤዎቹ እንደ ውፅዓት ይመለሳሉ።

## ከፍተኛ 5-10 በብዛት ጥቅም ላይ የዋሉ ትዕዛዞች/ቅንጣዎች

ለDSPy እና LangChain በጣም ጥቅም ላይ የዋሉት 5-10 ዋና ዋና ትዕዛዞች/ቅንጣዎች እነሆ፡-

### DSPy

1. `dspy.Cluster()`፡ የDSPy ዘለላ ይፈጥራል።
2. `cluster.analyze(code)`፡ DSPy በመጠቀም ኮድን ይመረምራል።
3. `cluster.deploy(code)`፡ DSPy በመጠቀም ኮድ ያሰማራል።
4. `cluster.monitor(code)`፡ DSPy በመጠቀም ኮድን ይቆጣጠራል።
5. `dspy.utils.log(ደረጃ፣ መልእክት)`፡ መልእክት በተገለጸው ደረጃ ይመዘግባል።

### LangChain

1. `LLM("text-davinci-003")`፡ LangChain LLM ይፈጥራል።
2. `lm.generate_insights(ትንተና)`፡ LangChainን በመጠቀም ግንዛቤዎችን ይፈጥራል።
3. `lm.interact(ትንተና)`፡ LangChainን በመጠቀም ከገንቢዎች ጋር ይገናኛል።
4. `langchain.utils.log(ደረጃ፣ መልእክት)`፡ መልእክት በተገለጸው ደረጃ ይመዘግባል።
5. `langchain.utils.tokenize(ጽሑፍ)`፡ LangChainን በመጠቀም ጽሑፍን ማስመሰያ ያደርጋል።

## እይታ

Chart.jsን በመጠቀም የኤጀንሲው ሲአይ/ሲዲ የስራ ፍሰት ምስላዊ እይታ እዚህ አለ፡-
``json
{
  "አይነት": "ባር",
  "ውሂብ": {
    "labels": ["የኮድ ትንተና", "የማስተዋል ትውልድ", "ማሰማራት"],
    "መረጃዎች": [
      {
        "label": "DSPy",
        "ውሂብ": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
      {
        "label": "LangChain",
        "ውሂብ": [20, 30, 40],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
      }
    ]
  }
  "አማራጮች": {
    "ርዕስ": {
      "ማሳያ": እውነት,
      "text": "Agenttic CI/CD Workflow"
    }
    "ሚዛኖች": {
      "yAxes": [
        {
          "መዥገሮች": {
            "beginAtZero"፡ እውነት
          }
        }
      ]
    }
  }
}

ይህ የእይታ እይታ የኤጀንሲው ሲአይ/ሲዲ የስራ ፍሰት እንደ ባር ገበታ፣ ከDSPy እና LangChain ጋር እንደ የተለየ የውሂብ ስብስቦች ተወክሏል።

መደምደሚያ

በዚህ ጽሑፍ ውስጥ የኤጀንሲ CI / ሲዲ ጽንሰ-ሐሳብ እና DSPy እና LangChainን በመጠቀም እንዴት እንደሚተገበሩ መርምረናል. በራስ ሰር የሚደጋገሙ ተግባራትን፣ ሊሆኑ የሚችሉ ጉዳዮችን በመለየት እና የስራ ሂደቶችን ማመቻቸትን ጨምሮ ስለአጀንቲክ ሲአይ/ሲዲ ጥቅሞች ተወያይተናል። እንዲሁም DSPy እና LangChainን እንዴት መጠቀም እንዳለብን የሚያሳይ ቀላል ምሳሌ አቅርበናል Agentic CI/CD፣ እንዲሁም ለDSPy እና LangChain በጣም ጥቅም ላይ የዋሉት 5-10 ዋና ዋና ትዕዛዞች/ቅንጣፎች። በመጨረሻ፣ Chart.jsን በመጠቀም የኤጀንሲው ሲአይ/ሲዲ የስራ ፍሰት ምስላዊ እይታ አካተናል።

DSPy እና LangChainን በመጠቀም ገንቢዎች የDevOps የስራ ፍሰቶችን ቅልጥፍና እና ውጤታማነትን የሚያጎለብቱ የኤጀንሲ AI ስርዓቶችን መገንባት ይችላሉ። ልምድ ያካበቱ ገንቢም ይሁኑ ገና ጀማሪ፣ ኤጀንሲ CI/ሲዲ ማሰስ የሚያስቆጭ አስደሳች እና በፍጥነት እያደገ የሚሄድ መስክ ነው።


Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn