AI негізіндегі бағдарламалық қамтамасыз етуді контекстке негізделген агенттермен және ұйымдастыру құралдарымен ұйымдастыру | B4N1

AI негізіндегі бағдарламалық қамтамасыз етуді контекстке негізделген агенттермен және ұйымдастыру құралдарымен ұйымдастыру

6 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Кіріспе

Жасанды интеллект (AI) мен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуде автоматтандырудың кеңеюі DevOps командаларының жұмыс істеу тәсілінің айтарлықтай өзгеруіне әкелді. AI басқаратын құралдар мен платформалардың өсуімен контекстті білетін агенттер мен оркестрлік құралдарға деген қажеттілік бұрынғыдан да өзекті болды. Бұл мақалада біз DevOps автоматтандыруы мен ауқымдылығын жақсарту үшін LangChain және DSPy интеграциясына назар аудара отырып, контекстті хабардар агенттер мен оркестрлік құралдарды пайдалана отырып, AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуді ұйымдастыру тұжырымдамасын зерттейміз.

AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу қиындықтары

Жасанды интеллект пен автоматтандыру бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу ландшафтын өзгертуді жалғастыра отырып, DevOps командалары бірнеше қиындықтарға тап болады:

  1. Күрделіліктің артуы: AI басқаратын құралдар мен платформалар күрделіліктің жаңа қабаттарын енгізеді, бұл командаларға жұмыс үрдістерін басқаруды және ұйымдастыруды қиындатады.
  2. Масштабтау: AI басқаратын құралдар кең тараған сайын, масштабтауға деген қажеттілік артады, бұл командалар үшін үздіксіз интеграция мен орналастыруды қамтамасыз етуді қиындатады.
  3. Қауіпсіздік: AI басқаратын құралдар мен платформалар жаңа қауіпсіздік тәуекелдерін енгізеді, бұл командаларға өз жүйелері мен деректерін қорғау үшін сенімді қауіпсіздік шараларын енгізуді қажет етеді.
  4. Алдамдықты анықтау: AI негізіндегі алдауды анықтаудың өсуімен командалар нақты уақытта ықтимал қауіптерді анықтап, оларға жауап бере алуы керек.

Мәтінмәнді хабардар агенттер және оркестрлік құралдар

Осы қиындықтарды шешу үшін контекстен хабардар агенттер мен оркестрлік құралдар AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізудің маңызды құрамдас бөлігі ретінде пайда болды. Бұл құралдар командаларға:

  1. Жұмыс процестерін автоматтандыру: Мәтінмәнді білетін агенттер қолмен араласуды азайтып, тиімділікті арттыра отырып, жұмыс үрдістерін автоматтандыруы мүмкін.
  2. AI-ге негізделген құралдарды біріктіру: Оркестрлік құралдар AI басқаратын құралдар мен платформаларды біріктіріп, үздіксіз байланыс пен ынтымақтастықты қамтамасыз ете алады.
  3. Масштабталымдылықты қамтамасыз ету: Контекстті хабардар агенттер мен ұйымдастыру құралдары AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізудің өсіп келе жатқан талаптарымен масштабталады.
  4. Қауіпсіздікті жақсарту: Бұл құралдар жүйелер мен деректерді ықтимал қауіптерден қорғайтын сенімді қауіпсіздік шараларын жүзеге асыра алады.

LangChain және DSPy: күшті комбинация

LangChain және DSPy - бұл AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуде DevOps автоматтандыруы мен ауқымдылығын жақсарту үшін пайдалануға болатын екі қуатты құрал. LangChain - әзірлеушілерге контекстті хабардар агенттер құруға мүмкіндік беретін Python кітапханасы, ал DSPy - AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу үшін масштабталатын және қауіпсіз платформаны қамтамасыз ететін Rust негізіндегі құрылым.

LangChain

LangChain — әзірлеушілерге табиғи тілді өңдеу (NLP) және машиналық оқыту (ML) әдістерін қолдана отырып, контексттен хабардар агенттер құруға мүмкіндік беретін Python кітапханасы. LangChain көмегімен әзірлеушілер:

  1. Мәтінмәнді ескеретін агенттерді құрастыру: LangChain әзірлеушілерге пайдаланушы енгізуін түсінетін және оған жауап бере алатын контекстті хабардар агенттерді құруға мүмкіндік береді.
  2. AI басқаратын құралдарды біріктіру: LangChain үздіксіз байланыс пен ынтымақтастықты қамтамасыз ете отырып, AI басқаратын құралдар мен платформаларды біріктіре алады.
  3. Масштабталымдылықты қамтамасыз ету: LangChain AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізудің өсіп келе жатқан талаптарымен масштабталады.

DSPy

DSPy - бұл AI басқаратын бағдарламалық жасақтаманы жеткізу үшін масштабталатын және қауіпсіз платформаны қамтамасыз ететін Rust негізіндегі құрылым. DSPy көмегімен әзірлеушілер:

  1. Масштабталатын AI-ге негізделген жүйелерді құрастыру: DSPy әзірлеушілерге өсіп келе жатқан талаптарды орындай алатын кеңейтілетін AI басқаратын жүйелерді құруға мүмкіндік береді.
  2. Қауіпсіздікті қамтамасыз ету: DSPy жүйелер мен деректерді ықтимал қауіптерден қорғап, сенімді қауіпсіздік шараларын қамтамасыз етеді.
  3. AI басқаратын құралдарды біріктіру: DSPy үздіксіз байланыс пен ынтымақтастықты қамтамасыз ете отырып, AI басқаратын құралдар мен платформаларды біріктіре алады.

LangChain және DSPy біріктіру

LangChain және DSPy интеграциясы AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуде DevOps автоматтандыруы мен масштабталуын жақсарту үшін қуатты комбинацияны қамтамасыз ете алады. Екі құралдың да күшті жақтарын пайдалана отырып, әзірлеушілер:

  1. Мәтінмәнді ескеретін агенттерді құрастыру: LangChain пайдаланушы енгізуін түсінетін және оған жауап бере алатын контекстті хабардар агенттерді құру үшін пайдаланылуы мүмкін.
  2. AI-ге негізделген құралдарды біріктіру: DSPy үздіксіз байланыс пен ынтымақтастықты қамтамасыз ете отырып, AI басқаратын құралдар мен платформаларды біріктіре алады.
  3. Масштабтылықты қамтамасыз ету: LangChain және DSPy AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізудің өсіп келе жатқан талаптарымен масштабталады.

Мысал коды

Міне, LangChain және DSPy біріктіру жолын көрсететін мысал код блогы:

langchain импорттау
dspy импорттау DSPy

# LangChain агентін жасаңыз
агент = langchain.Agent(
    аты = "менің_агентім",
    модель = "langchain/llama: 1.3B",
    prompt="Мен пайдаланушы енгізуін түсінетін және оған жауап бере алатын контекстен хабардар агентпін."
)

# DSPy данасын жасаңыз
dsp = DSPy(
    аты = "менің_дсп",
    модель = "dspy/transformer: 1.3B",
    prompt="Мен өсіп келе жатқан талаптарды орындай алатын, AI басқаратын ауқымды жүйемін."
)

# LangChain агентін DSPy данасымен біріктіріңіз
agent.connect(dsp)

# Біріктірілген жүйені сынау
print(agent.respond("Сәлем, қалайсың?"))

Бұл код блогы LangChain агентін және DSPy данасын жасау жолын көрсетеді, содан кейін оларды «қосылу» әдісі арқылы біріктіреді. Біріктірілген жүйені тексеру үшін «жауап беру» әдісі қолданылады.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, LangChain және DSPy үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

LangChain

  1. langchain.Agent(name="my_agent", model="langchain/llama:1.3B", prompt="Мен пайдаланушының енгізуін түсінетін және оған жауап бере алатын контексттен хабардар агентпін.")
  2. agent.connect(dsp)
  3. agent.respond("Сәлем, қалайсың?")
  4. langchain.LLM(модель="langchain/llama:1.3B")
  5. agent.get_response(prompt="Сіздің атыңыз кім?")

DSPy

  1. dspy.DSPy(name="my_dsp", model="dspy/transformer:1.3B", prompt="Мен өсіп келе жатқан талаптарды орындай алатын, AI басқаратын ауқымды жүйемін.")
  2. dsp.connect(агент)
  3. dsp.get_response(prompt="Сіздің атыңыз кім?")
  4. dspy.transformer(model="dspy/transformer:1.3B")
  5. dsp.get_output(prompt="Сәлеметсіз бе, қалайсыз?")

Визуализация

Мұнда Chart.js арқылы біріктірілген LangChain және DSPy жүйесінің визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "масштабтау",
        "деректер": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0,2)", "rgba(54, 162, 235, 0,2)"]
      },
      {
        "label": "Қауіпсіздік",
        "деректер": [20, 10],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0,2)", "rgba(54, 162, 235, 0,2)"]
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «атауы»: {
      «дисплей»: шын,
      "text": "Масштабтау және қауіпсіздікті салыстыру"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация LangChain және DSPy ауқымдылығы мен қауіпсіздігін салыстырады, әрбір құралдың күшті жақтарын көрсетеді.

Қорытынды

AI басқаратын бағдарламалық жасақтаманы контекстке негізделген агенттермен және оркестрлік құралдармен жеткізуді ұйымдастыру заманауи DevOps жүйесінің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады. LangChain және DSPy біріктіру арқылы әзірлеушілер өсіп келе жатқан талаптарды орындай алатын ауқымды және қауіпсіз AI басқаратын жүйелерді құра алады. Жасанды интеллект пен автоматтандыруды қолданудың артуымен командалар қисық сызықтан алда болу үшін осы құралдар мен әдістерді қабылдауы өте маңызды.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn