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Crea un agente LangChain

8 months ago · b4n1 Read time: 6 min

Sfruttamentu di l'agenti AI per a consegna di software automatizatu: Integrazione di LangChain è DSPy in DevOps Pipelines

Introduzione

U paisaghju di sviluppu di software hè in evoluzione rapida, cù l'adopzione crescente di l'Intelligenza Artificiale (AI) è l'Apprendimentu Machine (ML) in diversi aspetti di u ciclu di vita di u sviluppu. Unu di i settori più promettenti di l'applicazione per l'AI hè in l'automatizazione di i prucessi di consegna di software, cumprese a telemetria è l'integrazione cuntinuu / implementazione cuntinuu (CI / CD). In questu articulu, esploreremu u rolu di l'agenti AI in l'automatizazione di i prucessi di consegna di u software è sfonderemu in l'implementazione pratica di strumenti d'orchestrazione cum'è LangChain è DSPy.

U rolu di l'agenti AI in a consegna di u software

L'agenti AI sò prugrammi di software chì ponu eseguisce attività in modu autonomu, pigliendu decisioni basate nantu à dati è regule. In u cuntestu di a consegna di software, l'agenti AI ponu esse aduprati per automatizà diversi prucessi, cum'è:

  1. Telemetria: L'agenti AI ponu cullà è analizà e dati da diverse fonti, cum'è logs d'applicazioni, metriche di rendiment, è feedback di l'utilizatori, per furnisce insights in u cumpurtamentu è u rendiment di l'applicazione.
  2. Integrazione Continua: L'agenti AI ponu automatizà a custruzzione, a prova è l'implementazione di i cambiamenti di codice, assicurendu chì l'applicazione hè sempre in un statu implementable.
  3. ** Impiegazione Continua **: L'agenti AI ponu automatizà a implementazione di cambiamenti à a produzzione, riducendu u tempu è u sforzu necessariu per uttene novi funzioni è correzioni à l'utilizatori.
  4. Monitoring and Alerting: L'agenti AI ponu monitorà a prestazione di l'applicazione è avvisà i sviluppatori è l'operatori di prublemi potenziali prima ch'elli diventenu critichi.

LangChain: Un Framework per Custruì Agenti AI

LangChain hè un framework Python per a custruzione di l'agenti AI chì ponu interagisce cù diverse fonti di dati è eseguisce attività in autonomia. LangChain furnisce una API simplice è intuitiva per l'agenti di custruzzione chì ponu:

  1. Interagisce cù e fonti di dati: LangChain furnisce una varietà di fonti di dati, cumprese basa di dati, API è sistemi di fugliale, chì l'agenti ponu interazzione cù.
  2. Eseguite i travaglii: LangChain furnisce una gamma di cumpetenze chì l'agenti ponu esse realizatu, cumpresu l'elaborazione di testu, u ricunniscenza di l'imaghjini è u processu di lingua naturale.
  3. Learn from data: LangChain furnisce una gamma di algoritmi d'apprendimentu machine chì l'agenti ponu aduprà per amparà da e dati.

DSPy: Un Framework per Custruì Agenti AI Distribuiti

DSPy hè un framework Python per custruisce agenti AI distribuiti chì ponu scala per risponde à i bisogni di applicazioni à grande scala. DSPy furnisce una gamma di funzioni, cumprese:

  1. Computing distribuitu: DSPy permette à l'agenti di eseguisce nantu à parechje macchine, facendu l'ideale per l'applicazioni à grande scala.
  2. Parallelisimu di dati: DSPy permette à l'agenti di processà e dati in parallelu, facendu l'ideale per l'applicazioni chì necessitanu un computing d'altu rendiment.
  3. Scalabilità: DSPy permette à l'agenti di scala per risponde à i bisogni di l'applicazioni à grande scala.

Integrazione di LangChain è DSPy in DevOps Pipelines

Per integrà LangChain è DSPy in i pipeline DevOps, pudemu aduprà i seguenti passi:

  1. Installa LangChain è DSPy: Installa LangChain è DSPy cù pip.
pip install langchain dspy
  1. Crea un agent LangChain: Crea un agent LangChain chì pò interagisce cù e fonti di dati è eseguisce e so attività.
import langchain


agent = langchain.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("test_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Crea un agentu DSPy: Crea un agentu DSPy chì pò eseguisce in parechje macchine è processà e dati in parallelu.
impurtà dspy

# Crea un agente DSPy
agent = dspy.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("elaborazione_di_testu", "elaborazione_di_testu")]
)
  1. Integra l'agenti LangChain è DSPy: Integra l'agenti LangChain è DSPy in una pipeline DevOps utilizendu una strumentu cum'è Jenkins o GitLab CI/CD.
import langchain
impurtà dspy

# Crea un agente LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("test_processing", "my_text_processing")]
)

# Crea un agente DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    name="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("elaborazione_di_testu", "elaborazione_di_testu")]
)

# Integra l'agenti in una pipeline DevOps
pipeline = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

I primi 5-10 Comandi / Frammenti più usati

Eccu i primi 5-10 cumandamenti / snippets più utilizati per LangChain è DSPy:

  1. LangChain: Crea un agent LangChain
import langchain

agent = langchain.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("test_processing", "my_text_processing")]
)
  1. DSPy: Crea un agente DSPy
impurtà dspy

agent = dspy.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("elaborazione_di_testu", "elaborazione_di_testu")]
)
  1. LangChain: Interagisce cù una fonte di dati
import langchain

agent = langchain.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("test_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Interagisce cù una fonte di dati
impurtà dspy

agent = dspy.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("elaborazione_di_testu", "elaborazione_di_testu")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Eseguite un compitu
import langchain

agent = langchain.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("test_processing", "my_text_processing")]
)

risultatu = agent.tasks [0].perform_task (data)
  1. DSPy: Eseguite un compitu
impurtà dspy

agent = dspy.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("elaborazione_di_testu", "elaborazione_di_testu")]
)

risultatu = agent.tasks [0].perform_task (data)
  1. LangChain: Amparate da i dati
import langchain

agent = langchain.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("test_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data (data)
  1. DSPy: Amparate da i dati
impurtà dspy

agent = dspy.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("elaborazione_di_testu", "elaborazione_di_testu")]
)

agent.learn_from_data (data)
  1. LangChain: Integrate cù una pipeline DevOps
import langchain

agent = langchain.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("test_processing", "my_text_processing")]
)

pipeline = [
    agente
]
  1. DSPy: Integrate cù una pipeline DevOps
impurtà dspy

agent = dspy.Agent(
    nome = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("elaborazione_di_testu", "elaborazione_di_testu")]
)

pipeline = [
    agente
]

Visualizazione

Eccu una visualizazione di l'agenti LangChain è DSPy in una pipeline DevOps:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "datasets": [
      {
        "label": "Agente",
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba (255, 99, 132, 0.2)", "rgba (54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba (255, 99, 132, 1)", "rgba (54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opzioni": {
    "title": {
      "display": veru,
      "text": "Agenti LangChain è DSPy in DevOps Pipeline"
    },
    "scale": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": veru
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Questa visualizazione mostra l'agenti LangChain è DSPy in una pipeline DevOps, cù l'agente LangChain chì hà 10 compiti è l'agente DSPy avè 20 compiti.

Conclusioni

In questu articulu, avemu esploratu u rolu di l'agenti AI in l'automatizazione di i prucessi di consegna di u software è hà sfondatu in l'implementazione pratica di strumenti d'orchestrazione cum'è LangChain è DSPy. Avemu vistu cumu LangChain è DSPy ponu esse aduprati per creà agenti AI chì ponu interagisce cù e fonti di dati, eseguisce travaglii è amparà da e dati. Avemu vistu ancu cumu LangChain è DSPy ponu esse integrati in i pipelines DevOps utilizendu strumenti cum'è Jenkins o GitLab CI/CD. Cù l'adopzione crescente di AI è ML in u sviluppu di software, LangChain è DSPy diventanu strumenti sempre più impurtanti per i sviluppatori è l'operatori chì cercanu di automatizà i prucessi di consegna di software.

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