Pag-abli sa ZeroOps uban sa AI Agents ug Context Engineering: Usa ka Pattern-Based Approach sa AI DevOps Automation gamit ang StackGen ug LangChain | B4N1

Pag-abli sa ZeroOps uban sa AI Agents ug Context Engineering: Usa ka Pattern-Based Approach sa AI DevOps Automation gamit ang StackGen ug LangChain

8 months ago · b4n1 Read time: 6 min

Pag-abli sa ZeroOps uban sa AI Agents ug Context Engineering: Usa ka Pattern-Based Approach sa AI DevOps Automation gamit ang StackGen ug LangChain

Pasiuna

Sa paspas nga nag-uswag nga talan-awon sa pagpalambo sa software, ang konsepto sa ZeroOps mitumaw isip usa ka rebolusyonaryong pamaagi sa DevOps automation. Ang ZeroOps nagtumong sa pagwagtang sa panginahanglan alang sa manwal nga interbensyon sa pag-deploy ug pagdumala sa mga sistema sa software, nga makapahimo sa mga developers sa pag-focus sa mas taas nga lebel nga mga buluhaton sama sa kabag-ohan ug pagkamamugnaon. Sa kini nga artikulo, atong susihon ang kalibutan sa ZeroOps ug susihon kung giunsa ang mga ahente sa AI ug engineering sa konteksto mahimong magamit aron makab-ot kini nga katuyoan. Atong hisgotan usab ang pagpatuman sa usa ka pattern-based nga pamaagi sa AI DevOps automation gamit ang StackGen ug LangChain.

Unsa ang ZeroOps?

Ang ZeroOps usa ka paradigm sa DevOps nga nagtinguha nga i-automate ang tibuuk nga siklo sa kinabuhi sa pagpalambo sa software, gikan sa pag-uswag hangtod sa pag-deploy ug pagdumala. Ang nag-unang tumong sa ZeroOps mao ang pagwagtang sa panginahanglan alang sa manwal nga interbensyon sa pag-deploy ug pagdumala sa mga sistema sa software, sa ingon makunhuran ang posibilidad sa kasaypanan sa tawo ug madugangan ang katulin ug kahusayan sa paghatod sa software.

** Mga Ahente sa AI ug Inhenyeriya sa Konteksto**

Ang mga ahente sa AI ug engineering sa konteksto adunay hinungdanon nga papel sa pagpatuman sa ZeroOps. Ang mga ahente sa AI mao ang mga programa sa software nga mahibal-an ang ilang palibot ug maghimo mga aksyon aron makab-ot ang piho nga mga katuyoan. Ang engineering sa konteksto, sa laing bahin, naglakip sa pagdesinyo ug pagpatuman sa mga sistema nga makasabut ug makatubag sa konteksto diin sila naglihok.

Sa konteksto sa ZeroOps, ang mga ahente sa AI mahimong magamit sa pag-automate sa lainlaing mga buluhaton sama sa pag-deploy, pagsulay, ug pag-monitor. Ang inhenyero sa konteksto mahimong magamit sa pagdesinyo sa mga sistema nga makasabut sa konteksto diin sila naglihok, sama sa palibot, tiggamit, ug ang buluhaton nga giandam.

StackGen: Usa ka Pamaagi nga Gibase sa Pattern sa AI DevOps Automation

Ang StackGen usa ka open-source framework nga makapahimo sa mga developers sa pagpatuman sa pattern-based approach sa AI DevOps automation. Naghatag ang StackGen og usa ka set sa pre-defined patterns ug templates nga magamit sa pag-automate sa nagkalain-laing buluhaton sama sa deployment, testing, ug monitoring.

Ang StackGen gitukod sa ibabaw sa LangChain, usa ka gambalay nga makapahimo sa mga developers sa pagtukod sa mga sistema sa AI nga panag-istoryahanay. Naghatag ang LangChain og usa ka hugpong sa mga API ug mga himan nga magamit sa pagtukod sa mga sistema sa AI nga panag-istoryahanay nga makasabut ug makatubag sa mga input sa natural nga pinulongan.

LangChain: Pagtukod sa Mga Sistema sa Pag-istoryahanay sa AI

Ang LangChain usa ka balangkas nga makapahimo sa mga developers sa pagtukod sa mga sistema sa AI nga panag-istoryahanay. Naghatag ang LangChain og usa ka hugpong sa mga API ug mga himan nga magamit sa pagtukod sa mga sistema sa AI nga panag-istoryahanay nga makasabut ug makatubag sa mga input sa natural nga pinulongan.

Ang LangChain gitukod sa ibabaw sa daghang mga open-source nga teknolohiya, lakip ang TensorFlow ug PyTorch. Naghatag ang LangChain og usa ka hugpong sa mga API ug mga himan nga magamit sa pagtukod sa mga sistema sa AI nga panag-istoryahanay nga makasabut ug makatubag sa mga input sa natural nga pinulongan.

Pagpatuman sa ZeroOps uban sa StackGen ug LangChain

Aron ipatuman ang ZeroOps sa StackGen ug LangChain, kinahanglan natong sundon ang daghang mga lakang:

  1. Define the AI Agent: Ang unang lakang sa pagpatuman sa ZeroOps mao ang pagpasabot sa AI agent nga gamiton sa pag-automate sa nagkalain-laing buluhaton. Ang ahente sa AI mahimong mahubit gamit ang usa ka gidaghanon sa mga pre-defined patterns ug templates nga gihatag sa StackGen.
  2. Design the Context Engine: Ang sunod nga lakang mao ang pagdesinyo sa context engine nga gamiton sa pagsabot ug pagtubag sa konteksto diin ang AI agent naglihok. Ang makina sa konteksto mahimong gidisenyo gamit ang daghang mga API ug mga himan nga gihatag sa LangChain.
  3. Ipatuman ang AI Agent: Kung ang ahente sa AI ug ang makina sa konteksto nahubit na, ang sunod nga lakang mao ang pagpatuman sa ahente sa AI gamit ang daghang mga API ug mga himan nga gihatag sa StackGen ug LangChain.
  4. Pagsulay ug Pag-deploy: Ang katapusang lakang mao ang pagsulay ug pag-deploy sa ahente sa AI sa usa ka palibot sa produksiyon.

Pananglitan nga Kodigo: Pagpatuman sa Simple AI Agent gamit ang StackGen ug LangChain

Ania ang usa ka pananglitan nga bloke sa code nga nagpakita kung giunsa pagpatuman ang usa ka yano nga ahente sa AI gamit ang StackGen ug LangChain:

import langchain
gikan sa langchain.chains import LLMChain
gikan sa langchain.llms import LLM


ai_agent = LLMChain(
    llm=LLM(
        model_name="davinci:3-batch",
        temperatura=0.5,
        max_tokens=100,
    ),
    input_format="text",
    output_format="text",
)

# Ipasabut ang makina sa konteksto
context_engine = langchain.ContextEngine(
    llm=LLM(
        model_name="davinci:3-batch",
        temperatura=0.5,
        max_tokens=100,
    ),
    input_format="text",
    output_format="text",
)

# Ipatuman ang ahente sa AI
ai_agent.implement(
    context_engine=context_engine,
    input_text="Hello, kumusta ka?",
)

# Sulayi ug i-deploy ang ahente sa AI
ai_agent.test_and_deploy(
    input_text="Hello, kumusta ka?",
)

Kini nga code block nagpakita kung giunsa pagpatuman ang usa ka yano nga ahente sa AI gamit ang StackGen ug LangChain. Ang ahente sa AI gihubit gamit ang daghang gitakda nang daan nga mga sumbanan ug mga templates nga gihatag sa StackGen. Ang makina sa konteksto gidisenyo gamit ang daghang mga API ug mga himan nga gihatag sa LangChain. Ang ahente sa AI gipatuman gamit ang daghang mga API ug mga himan nga gihatag sa StackGen ug LangChain. Sa katapusan, ang ahente sa AI gisulayan ug gipadala sa usa ka palibot sa produksiyon.

Top 5-10 Labing Gigamit nga mga Sugo/Snippet

Ania ang nag-una nga 5-10 nga labing gigamit nga mga mando / snippet alang sa StackGen ug LangChain:

  1. langchain.LLMChain(): Naghimo ug bag-ong butang nga kadena sa LLM.
  2. langchain.ContextEngine(): Naghimo ug bag-ong butang sa konteksto sa makina.
  3. LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100): Naghimo ug bag-ong LLM nga butang nga adunay espesipikong ngalan sa modelo, temperatura, ug pinakataas nga mga token.
  4. ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text="Hello, kumusta ka?"): Nag-implementar sa AI agent gamit ang espesipikong context engine ug input text.
  5. ai_agent.test_and_deploy(input_text="Hello, kumusta ka?"): Tests and deploys the AI ​​agent using the specified input text.
  6. langchain.llms.LLM(): Naghimo ug bag-ong LLM nga butang.
  7. langchain.chains.LLMChain(): Naghimo ug bag-ong butang nga kadena sa LLM.
  8. langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): Naghimo ug bag-ong context engine object gamit ang espesipikong LLM object.
  9. ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): Nagbutang sa context engine sa AI agent ngadto sa gipiho nga context engine object.
  10. ai_agent.input_text = "Hello, kumusta ka?": Nagbutang sa input text sa AI agent ngadto sa gipiho nga input text.

Pagtan-aw

Ania ang usa ka visualization sa ZeroOps nga arkitektura gamit ang Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["AI Agent", "Context Engine", "StackGen", "LangChain"],
    "mga dataset": [
      {
        "label": "Arkitektura",
        "data": [10, 8, 6, 4],
        "kolor sa background": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56", "#4BC0C0"]
      }
    ]
  },
  "mga kapilian": {
    "titulo": {
      "display": tinuod,
      "text": "ZeroOps Architecture"
    },
    "legend": {
      "display": tinuod
    },
    "mga timbangan": {
      "yAxes": [
        {
          "tikang": {
            "beginAtZero": tinuod
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Kini nga visualization nagpakita sa arkitektura sa ZeroOps system, lakip ang AI agent, context engine, StackGen, ug LangChain.

Konklusyon

Ang ZeroOps usa ka rebolusyonaryong pamaagi sa automation sa DevOps nga nagtinguha sa pagwagtang sa panginahanglan alang sa manwal nga interbensyon sa pagdeploy ug pagdumala sa mga sistema sa software. Ang mga ahente sa AI ug ang inhenyero sa konteksto adunay hinungdanon nga papel sa pagpatuman sa ZeroOps, ug ang StackGen ug LangChain naghatag usa ka pamaagi nga nakabase sa pattern sa automation sa AI DevOps. Pinaagi sa pagpatuman sa usa ka yano nga ahente sa AI gamit ang StackGen ug LangChain, mahimo namon nga awtomatiko ang lainlaing mga buluhaton sama sa pag-deploy, pagsulay, ug pag-monitor. Ang nag-una nga 5-10 nga labing gigamit nga mga sugo / snippet alang sa StackGen ug LangChain gihatag usab, kauban ang usa ka visualization sa ZeroOps nga arkitektura gamit ang Chart.js.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn