Búðu til gagnaleiðslu

Að samþætta Agentic AI í DevOps: Skipuleggjandi hugbúnaðarafhendingu með DSPy og LangChain

Kynning

DevOps hreyfingin hefur gjörbylt því hvernig hugbúnaður er þróaður, settur á markað og viðhaldið. Hins vegar, eftir því sem hugbúnaðarflækjustig eykst, eykst þörfin fyrir sjálfvirkni og skipulagningu í DevOps leiðslunni. Agentic AI, undirsvið gervigreindar sem einbeitir sér að sjálfstæðri ákvarðanatöku og aðgerðum, hefur tilhneigingu til að umbreyta DevOps starfsháttum með því að sjálfvirka stjórnunarhætti og efla skipulagningu. Í þessari grein munum við kanna hvernig hægt er að nota verkfæri eins og DSPy og LangChain til að samþætta umboðslega gervigreind í DevOps, með áherslu á hagnýtar útfærsluaðferðir.

Hvað er Agentic AI?

Agentic AI vísar til tegundar gervigreindar sem er fær um sjálfstæða ákvarðanatöku og aðgerðir. Ólíkt hefðbundnum gervigreindarkerfum, sem eru hönnuð til að sinna sérstökum verkefnum, eru gervigreindarkerfi hönnuð til að læra, laga og taka ákvarðanir í flóknu, kraftmiklu umhverfi. Agentic AI hefur tilhneigingu til að gjörbylta DevOps með því að gera sjálfvirkan stjórnun og efla skipulagningu, sem gerir teymum kleift að einbeita sér að verkefnum á hærra stigi og bæta heildarafhendingu hugbúnaðar.

Hvað er DSPy?

DSPy er Python bókasafn til að byggja og dreifa gagnaleiðslum. Það býður upp á einfalda, sveigjanlega og stigstærða leið til að samþætta gögn frá ýmsum aðilum, umbreyta þeim og geyma þau á ýmsum sniðum. DSPy hentar sérstaklega vel til notkunar í DevOps leiðslum, þar sem gögn eru oft mynduð og unnin í rauntíma.

Hvað er LangChain?

LangChain er Python bókasafn til að byggja upp og dreifa gervigreindarkerfi samtals. Það býður upp á einfalda, sveigjanlega og stigstærða leið til að samþætta náttúrulega málvinnslu (NLP) og vélanám (ML) líkan í samtalsviðmót. LangChain hentar sérstaklega vel til notkunar í DevOps leiðslum, þar sem hægt er að nota samtalsviðmót til að gera sjálfvirk verkefni og bæta notendaupplifun.

Að samþætta Agentic AI í DevOps með DSPy og LangChain

Til að samþætta umboðslega gervigreind í DevOps með DSPy og LangChain þurfum við að fylgja þessum skrefum:

Inntaka gagna: Notaðu DSPy til að taka inn gögn frá ýmsum aðilum, svo sem gagnagrunna, API og skrár.
Gagnavinnsla: Notaðu DSPy til að umbreyta og vinna úr innteknum gögnum, með því að nota tækni eins og gagnahreinsun, síun og samansöfnun.
Módelþjálfun: Notaðu LangChain til að þjálfa ML módel á unnin gögn, með því að nota tækni eins og eftirlitsnám, eftirlitslaust nám og styrkingarnám.
Model Deployment: Notaðu LangChain til að dreifa þjálfuðu módelinum í samtalsviðmót, eins og spjallbot eða raddaðstoðarmann.
Módelmat: Notaðu DSPy til að meta frammistöðu módelanna sem notuð eru með því að nota mælikvarða eins og nákvæmni, nákvæmni og innköllun.

Hagnýtar útfærsluaðferðir

Til að innleiða umboðslega gervigreind í DevOps með DSPy og LangChain getum við fylgt þessum hagnýtu aðferðum:

Notaðu DSPy til að gera sjálfvirkan gagnainntöku: Notaðu DSPy til að gera sjálfvirkan gagnainntöku frá ýmsum aðilum, svo sem gagnagrunna, API og skrár.

flytja inn dspy


leiðsla = dspy.Pipeline()

# Bættu gagnagjafa við leiðsluna
pipeline.add_source(dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur"))

# Bættu gagnavinnsluvél við leiðsluna
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("umbreyta", "my_transform"))

# Keyra leiðsluna
pipeline.run()

Notaðu LangChain til að þjálfa ML líkön: Notaðu LangChain til að þjálfa ML líkön á unnin gögn, með því að nota tækni eins og undir eftirliti, námi án eftirlits og styrkingarnámi.

flytja inn langkeðju

# Búðu til samtalsviðmót
interface = langchain.ConversationalInterface()

# Skilgreindu samtalsflæði
flow = langchain.ConversationalFlow(
    ásetningur = "kveðja",
    response="Halló, hvernig get ég hjálpað þér?"
)

# Þjálfa líkanið
interface.train(flow)

Notaðu DSPy til að meta frammistöðu líkana: Notaðu DSPy til að meta frammistöðu módelanna sem notuð eru, með því að nota mælikvarða eins og nákvæmni, nákvæmni og innköllun.

flytja inn dspy

# Búðu til gagnaleiðslu
leiðsla = dspy.Pipeline()

# Bættu gagnagjafa við leiðsluna
pipeline.add_source(dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur"))

# Bættu gagnavinnsluvél við leiðsluna
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("meta", "my_evaluate"))

# Keyra leiðsluna
pipeline.run()

Top 5-10 mest notuðu skipanir/bútar

Hér eru 5-10 mest notuðu skipanirnar/bútarnir fyrir DSPy og LangChain:

dspy.Pipeline(): Býr til nýja gagnaleiðslu.
dspy.DataSource(): Býr til nýjan gagnagjafa.
dspy.DataProcessor(): Býr til nýjan gagnavinnsluaðila.
langchain.ConversationalInterface(): Býr til nýtt samtalsviðmót.
langchain.ConversationalFlow(): Skilgreinir samtalsflæði.
langchain.train(): Þjálfar líkan.
dspy.run(): Keyrir leiðslu.
dspy.evaluate(): Metur frammistöðu líkans.
langchain.deploy(): Sendir líkan.
langchain.integrate(): Samþættir líkan í samtalsviðmót.

Sjónræn

Hér er mynd af gervigreindarleiðslunni með því að nota Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "gögn": {
    "labels": ["Inntaka gagna", "Gagnavinnsla", "Módelþjálfun", "Módeluppsetning", "Módelmat"],
    "gagnasett": [
      {
        "label": "Agentic AI Pipeline",
        "gögn": [10, 15, 20, 25, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "valkostir": {
    "titill": {
      "skjá": satt,
      "text": "Agentic AI Pipeline"
    },
    "vog": {
      "yAxes": [
        {
          "scaleLabel": {
            "skjá": satt,
            "labelString": "Gildi"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Þessi sjónmynd sýnir fimm stig gervigreindarleiðslunnar, með fjölda verkefna sem unnin eru á hverju stigi.

Niðurstaða

Samþætting umboðslegs gervigreindar í DevOps með DSPy og LangChain hefur möguleika á að umbreyta hugbúnaðarafhendingu með því að gera sjálfvirkan stjórnun og efla hljómsveitarsetningu. Með því að fylgja hagnýtum innleiðingaraðferðum sem lýst er í þessari grein geta teymi smíðað og innleitt umboðsleg gervigreind kerfi sem bæta hugbúnaðarafhendingu og draga úr kostnaði. Sýningarhlutinn veitir skýra og hnitmiðaða yfirsýn yfir gervigreindarleiðsluna sem gerir það auðveldara fyrir teymi að skilja og innleiða þessa tækni.

Búðu til gagnaleiðslu

Have Questions?