Məlumat kəməri yaradın | B4N1

Məlumat kəməri yaradın

8 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Agent AI-nin DevOps-a inteqrasiyası: DSPy və LangChain ilə proqram təminatının çatdırılmasının təşkili

Giriş

DevOps hərəkatı proqram təminatının hazırlanması, yerləşdirilməsi və saxlanmasında inqilab etdi. Bununla belə, proqram təminatının mürəkkəbliyi artdıqca, DevOps boru kəmərində avtomatlaşdırma və orkestrləşdirmə ehtiyacı da artır. Avtonom qərarların qəbulu və fəaliyyətə yönəlmiş süni intellektin alt sahəsi olan Agentic AI, idarəetməni avtomatlaşdırmaq və orkestrləşməni təkmilləşdirməklə DevOps təcrübələrini dəyişdirmək potensialına malikdir. Bu yazıda biz DSPy və LangChain kimi vasitələrin praktik tətbiq strategiyalarına diqqət yetirməklə, DevOps-a agent AI-ni inteqrasiya etmək üçün necə istifadə oluna biləcəyini araşdıracağıq.

Agentic AI nədir?

Agentlik süni intellekt müstəqil qərar qəbul etmək və hərəkət etmək qabiliyyətinə malik olan süni intellekt növünə aiddir. Xüsusi tapşırıqları yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulmuş ənənəvi AI sistemlərindən fərqli olaraq, agent AI sistemləri mürəkkəb, dinamik mühitlərdə öyrənmək, uyğunlaşmaq və qərarlar qəbul etmək üçün nəzərdə tutulub. Agentik süni intellekt idarəetməni avtomatlaşdırmaq və orkestrləşməni təkmilləşdirməklə DevOps-da inqilab etmək potensialına malikdir, komandalara daha yüksək səviyyəli tapşırıqlara diqqət yetirməyə və ümumi proqram təminatının çatdırılmasını təkmilləşdirməyə imkan verir.

DSPy nədir?

DSPy, məlumat boru kəmərlərinin qurulması və yerləşdirilməsi üçün Python kitabxanasıdır. O, müxtəlif mənbələrdən məlumatları inteqrasiya etmək, onları çevirmək və müxtəlif formatlarda saxlamaq üçün sadə, çevik və genişlənə bilən bir yol təqdim edir. DSPy, verilənlərin tez-tez real vaxt rejimində yaradıldığı və işləndiyi DevOps boru kəmərlərində istifadə üçün xüsusilə uyğundur.

LangChain nədir?

LangChain danışıq süni intellekt sistemlərini qurmaq və yerləşdirmək üçün Python kitabxanasıdır. Təbii dil emalı (NLP) və maşın öyrənməsi (ML) modellərini danışıq interfeyslərinə inteqrasiya etmək üçün sadə, çevik və miqyaslana bilən bir yol təqdim edir. LangChain xüsusilə DevOps boru kəmərlərində istifadə üçün çox uyğundur, burada danışıq interfeysləri tapşırıqları avtomatlaşdırmaq və istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

DSPy və LangChain ilə Agentic AI-nin DevOps-a inteqrasiyası

Agent AI-ni DSPy və LangChain ilə DevOps-a inteqrasiya etmək üçün bu addımları yerinə yetirməliyik:

  1. Data Ingestion: verilənlər bazası, API-lər və fayllar kimi müxtəlif mənbələrdən məlumatları qəbul etmək üçün DSPy-dən istifadə edin.
  2. Məlumatların Emalı: Məlumatların təmizlənməsi, filtrasiyası və aqreqasiyası kimi üsullardan istifadə edərək qəbul edilmiş məlumatları çevirmək və emal etmək üçün DSPy-dən istifadə edin.
  3. Model Təlimi: Nəzarət olunan öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə və gücləndirici öyrənmə kimi üsullardan istifadə edərək, emal edilmiş verilənlər üzərində ML modellərini öyrətmək üçün LangChain-dən istifadə edin.
  4. Model Yerləşdirmə: Təlim edilmiş modelləri chatbot və ya səs köməkçisi kimi danışıq interfeysinə yerləşdirmək üçün LangChain istifadə edin.
  5. Modelin Qiymətləndirilməsi: Dəqiqlik, dəqiqlik və geri çağırma kimi ölçülərdən istifadə edərək, yerləşdirilmiş modellərin performansını qiymətləndirmək üçün DSPy-dən istifadə edin.

Praktik Tətbiq Strategiyaları

DSPy və LangChain ilə DevOps-da agent AI tətbiq etmək üçün bu praktik strategiyalara əməl edə bilərik:

  1. Məlumat qəbulunu avtomatlaşdırmaq üçün DSPy-dən istifadə edin: verilənlər bazası, API-lər və fayllar kimi müxtəlif mənbələrdən məlumat qəbulunu avtomatlaşdırmaq üçün DSPy-dən istifadə edin.
idxal dspy


boru kəməri = dspy.Pipeline()

# Boru kəmərinə məlumat mənbəyi əlavə edin
pipeline.add_source(dspy.DataSource("verilənlər bazası", "mənim_verilənlər bazam"))

# Boru kəmərinə məlumat prosessoru əlavə edin
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("transform", "my_transform"))

# Boru kəmərini işə salın
pipeline.run()
  1. ML Modellərini Öyrənmək üçün LangChain-dən istifadə edin: Nəzarət olunan öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə və gücləndirici öyrənmə kimi üsullardan istifadə edərək, emal edilmiş verilənlər üzərində ML modellərini öyrətmək üçün LangChain-dən istifadə edin.
idxal langchain

# Danışıq interfeysi yaradın
interfeys = langchain.ConversationalInterface()

# Danışıq axınını müəyyənləşdirin
axın = langchain.ConversationalFlow(
    niyyət = "salam",
    cavab="Salam, sizə necə kömək edə bilərəm?"
)

# Modeli öyrədin
interfeys.qatar(axın)
  1. Model Performansını Qiymətləndirmək üçün DSPy-dən istifadə edin: Dəqiqlik, dəqiqlik və geri çağırma kimi ölçülərdən istifadə edərək, yerləşdirilmiş modellərin performansını qiymətləndirmək üçün DSPy-dən istifadə edin.
idxal dspy

# Məlumat kəməri yaradın
boru kəməri = dspy.Pipeline()

# Boru kəmərinə məlumat mənbəyi əlavə edin
pipeline.add_source(dspy.DataSource("verilənlər bazası", "mənim_verilənlər bazam"))

# Boru kəmərinə məlumat prosessoru əlavə edin
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("qiymətləndirmək", "qiymətləndirmək"))

# Boru kəmərini işə salın
pipeline.run()

Ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parça

DSPy və LangChain üçün ən çox istifadə edilən 5-10 əmr/parçalar bunlardır:

  1. dspy.Pipeline(): Yeni məlumat kəməri yaradır.
  2. dspy.DataSource(): Yeni məlumat mənbəyi yaradır.
  3. dspy.DataProcessor(): Yeni məlumat prosessoru yaradır.
  4. langchain.ConversationalInterface(): Yeni danışıq interfeysi yaradır.
  5. langchain.ConversationalFlow(): Danışıq axınını təyin edir.
  6. langchain.train(): Modeli hazırlayır.
  7. dspy.run(): Boru kəmərini işə salır.
  8. dspy.evaluate(): Modelin performansını qiymətləndirir.
  9. langchain.deploy(): Modeli yerləşdirir.
  10. langchain.integrate(): Modeli danışıq interfeysinə inteqrasiya edir.

Vizuallaşdırma

Budur, Chart.js istifadə edərək agent AI boru kəmərinin vizualizasiyası:

{
  "növ": "bar",
  "data": {
    "etiketlər": ["Məlumatların qəbulu", "Məlumatların emalı", "Model təlimi", "Modellərin yerləşdirilməsi", "Modellərin qiymətləndirilməsi"],
    "verilənlər dəsti": [
      {
        "label": "Agent AI Pipeline",
        "data": [10, 15, 20, 25, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "seçimlər": {
    "başlıq": {
      "ekran": doğru,
      "text": "Agent AI Pipeline"
    },
    "tərəzi": {
      "yAxes": [
        {
          "scaleLabel": {
            "ekran": doğru,
            "labelString": "Dəyər"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Bu vizuallaşdırma hər mərhələdə yerinə yetirilən tapşırıqların sayı ilə birlikdə agent AI boru kəmərinin beş mərhələsini göstərir.

Nəticə

DSPy və LangChain ilə agent AI-nin DevOps-a inteqrasiyası idarəetməni avtomatlaşdırmaq və orkestrasiyanı təkmilləşdirməklə proqram təminatının çatdırılmasını dəyişdirmək potensialına malikdir. Bu məqalədə qeyd olunan praktiki həyata keçirmə strategiyalarına əməl etməklə komandalar proqram təminatının çatdırılmasını təkmilləşdirən və xərcləri azaldan agent AI sistemlərini yarada və tətbiq edə bilərlər. Vizuallaşdırma bölməsi agent AI boru kəmərinin aydın və qısa icmalını təqdim edir və komandaların bu texnologiyanı başa düşməsini və həyata keçirməsini asanlaşdırır.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn