Стварыце канвеер дадзеных

Інтэграцыя Agentic AI у DevOps: Арганізацыя дастаўкі праграмнага забеспячэння з DSPy і LangChain

Уводзіны

Рух DevOps зрабіў рэвалюцыю ў спосабах распрацоўкі, разгортвання і абслугоўвання праграмнага забеспячэння. Аднак па меры ўскладнення праграмнага забеспячэння расце і патрэба ў аўтаматызацыі і аркестроўцы канвеера DevOps. Agentic AI, падполе штучнага інтэлекту, якое сканцэнтравана на аўтаномным прыняцці рашэнняў і дзеяннях, мае патэнцыял для трансфармацыі практыкі DevOps шляхам аўтаматызацыі кіравання і паляпшэння аркестроўкі. У гэтым артыкуле мы вывучым, як такія інструменты, як DSPy і LangChain, можна выкарыстоўваць для інтэграцыі агентскага штучнага інтэлекту ў DevOps, з акцэнтам на стратэгіі практычнай рэалізацыі.

Што такое Agentic AI?

Agentic AI адносіцца да тыпу штучнага інтэлекту, які здольны аўтаномна прымаць рашэнні і дзейнічаць. У адрозненне ад традыцыйных сістэм штучнага інтэлекту, якія прызначаны для выканання пэўных задач, сістэмы агентурнага штучнага інтэлекту распрацаваны для навучання, адаптацыі і прыняцця рашэнняў у складаных дынамічных умовах. Agentic AI можа здзейсніць рэвалюцыю ў DevOps за кошт аўтаматызацыі кіравання і паляпшэння аркестрацыі, дазваляючы камандам засяродзіцца на задачах больш высокага ўзроўню і палепшыць агульную дастаўку праграмнага забеспячэння.

Што такое DSPy?

DSPy - гэта бібліятэка Python для стварэння і разгортвання канвеераў даных. Ён забяспечвае просты, гнуткі і маштабаваны спосаб інтэграцыі даных з розных крыніц, іх трансфармацыі і захоўвання ў розных фарматах. DSPy асабліва добра падыходзіць для выкарыстання ў канвеерах DevOps, дзе даныя часта ствараюцца і апрацоўваюцца ў рэжыме рэальнага часу.

Што такое LangChain?

LangChain - гэта бібліятэка Python для стварэння і разгортвання размоўных сістэм штучнага інтэлекту. Ён забяспечвае просты, гнуткі і маштабаваны спосаб інтэграцыі мадэляў апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) і машыннага навучання (ML) у размоўныя інтэрфейсы. LangChain асабліва добра падыходзіць для выкарыстання ў канвеерах DevOps, дзе гутарковыя інтэрфейсы можна выкарыстоўваць для аўтаматызацыі задач і паляпшэння карыстальніцкага досведу.

Інтэграцыя Agentic AI у DevOps з DSPy і LangChain

Каб інтэграваць агентскі штучны інтэлект у DevOps з DSPy і LangChain, нам трэба выканаць наступныя дзеянні:

Загрузка даных: выкарыстоўвайце DSPy для паглынання даных з розных крыніц, такіх як базы даных, API і файлы.
Апрацоўка даных: выкарыстоўвайце DSPy для пераўтварэння і апрацоўкі атрыманых даных з выкарыстаннем такіх метадаў, як ачыстка, фільтраванне і агрэгацыя даных.
Навучанне мадэлі: выкарыстоўвайце LangChain для навучання мадэляў ML на апрацаваных дадзеных з выкарыстаннем такіх метадаў, як навучанне пад кантролем, навучанне без кантролю і навучанне з падмацаваннем.
Разгортванне мадэлі: выкарыстоўвайце LangChain для разгортвання навучаных мадэляў у размоўным інтэрфейсе, такім як чат-бот або галасавы памочнік.
Ацэнка мадэлі: выкарыстоўвайце DSPy для ацэнкі прадукцыйнасці разгорнутых мадэляў, выкарыстоўваючы такія паказчыкі, як дакладнасць, дакладнасць і запамінанне.

Практычныя стратэгіі ўкаранення

Каб рэалізаваць агентскі штучны інтэлект у DevOps з DSPy і LangChain, мы можам прытрымлівацца наступных практычных стратэгій:

Выкарыстоўвайце DSPy для аўтаматызацыі прыёму даных: выкарыстоўвайце DSPy для аўтаматызацыі прыёму даных з розных крыніц, такіх як базы дадзеных, API і файлы.

імпарт dspy


канвеер = dspy.Pipeline()

# Дадайце крыніцу даных у канвеер
pipeline.add_source(dspy.DataSource("база даных", "мая_база_даных"))

# Дадайце працэсар даных у канвеер
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("transform", "my_transform"))

# Запусціце канвеер
pipeline.run()

Выкарыстоўвайце LangChain для навучання мадэлям ML: выкарыстоўвайце LangChain для навучання мадэляў ML на апрацаваных дадзеных з выкарыстаннем такіх метадаў, як навучанне пад кантролем, навучанне без кантролю і навучанне з падмацаваннем.

імпарт Langchain

# Стварыце размоўны інтэрфейс
інтэрфейс = langchain.ConversationalInterface()

# Вызначце плынь размовы
паток = langchain.ConversationalFlow(
    intent="вітаць",
    response="Прывітанне, чым я магу вам дапамагчы?"
)

# Трэніруйце мадэль
інтэрфейс.цягнік(плынь)

Выкарыстоўвайце DSPy для ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі: выкарыстоўвайце DSPy для ацэнкі прадукцыйнасці разгорнутых мадэляў з выкарыстаннем такіх паказчыкаў, як дакладнасць, дакладнасць і запамінанне.

імпарт dspy

# Стварыце канвеер дадзеных
канвеер = dspy.Pipeline()

# Дадайце крыніцу даных у канвеер
pipeline.add_source(dspy.DataSource("база даных", "мая_база_даных"))

# Дадайце працэсар даных у канвеер
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("ацаніць", "мая_ацэнка"))

# Запусціце канвеер
pipeline.run()

Топ-5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў

Вось 5-10 найбольш часта выкарыстоўваюцца каманд/фрагментаў для DSPy і LangChain:

dspy.Pipeline(): Стварае новы канвеер дадзеных.
dspy.DataSource(): стварае новую крыніцу даных.
dspy.DataProcessor(): стварае новы працэсар даных.
langchain.ConversationalInterface(): Стварае новы гутарковы інтэрфейс.
langchain.ConversationalFlow(): вызначае паток размовы.
langchain.train(): навучанне мадэлі.
dspy.run(): Запускае канвеер.
dspy.evaluate(): Ацэнка прадукцыйнасці мадэлі.
langchain.deploy(): разгортвае мадэль.
langchain.integrate(): інтэгруе мадэль у размоўны інтэрфейс.

Візуалізацыя

Вось візуалізацыя агентскага канвеера штучнага інтэлекту з выкарыстаннем Chart.js:

{
  "тып": "бар",
  "дадзеныя": {
    "labels": ["Паглынанне даных", "Апрацоўка даных", "Навучанне мадэлі", "Разгортванне мадэлі", "Ацэнка мадэлі"],
    "наборы дадзеных": [
      {
        "label": "канвеер Agentic AI",
        "дадзеныя": [10, 15, 20, 25, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "параметры": {
    "назва": {
      "дысплей": праўда,
      "text": "трубаправод Agentic AI"
    },
    "шалі": {
      "yAxes": [
        {
          "scaleLabel": {
            "дысплей": праўда,
            "labelString": "Значэнне"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Гэтая візуалізацыя паказвае пяць этапаў канвеера агентскага штучнага інтэлекту з колькасцю задач, якія выконваюцца на кожным этапе.

Выснова

Інтэграцыя агентурнага штучнага інтэлекту ў DevOps з DSPy і LangChain мае патэнцыял для трансфармацыі пастаўкі праграмнага забеспячэння за кошт аўтаматызацыі кіравання і паляпшэння аркестроўкі. Прытрымліваючыся стратэгій практычнага ўкаранення, выкладзеных у гэтым артыкуле, каманды могуць ствараць і разгортваць сістэмы агентурнага штучнага інтэлекту, якія паляпшаюць дастаўку праграмнага забеспячэння і зніжаюць выдаткі. Раздзел візуалізацыі дае дакладны і кароткі агляд агентскага канвеера штучнага інтэлекту, што палягчае камандам разуменне і ўкараненне гэтай тэхналогіі.

Стварыце канвеер дадзеных

Have Questions?