Creu asiant LangChain | B4N1

Creu asiant LangChain

8 months ago · b4n1 Read time: 5 min

** Harneisio Asiantau AI ar gyfer Cyflwyno Meddalwedd Awtomataidd: Integreiddio LangChain a DSPy mewn Piblinellau DevOps**

Cyflwyniad

Mae'r dirwedd datblygu meddalwedd yn esblygu'n gyflym, gyda mabwysiadu cynyddol Deallusrwydd Artiffisial (AI) a Dysgu Peiriant (ML) mewn gwahanol agweddau ar gylch bywyd y datblygiad. Un o'r meysydd cais mwyaf addawol ar gyfer AI yw awtomeiddio prosesau cyflwyno meddalwedd, gan gynnwys telemetreg ac integreiddio parhaus/defnydd parhaus (CI/CD). Yn yr erthygl hon, byddwn yn archwilio rôl asiantau AI wrth awtomeiddio prosesau cyflwyno meddalwedd ac yn ymchwilio i weithrediad ymarferol offer cerddorfaol fel LangChain a DSPy.

Rôl Asiantau AI mewn Cyflenwi Meddalwedd

Mae asiantau AI yn rhaglenni meddalwedd sy'n gallu cyflawni tasgau'n annibynnol, gan wneud penderfyniadau yn seiliedig ar ddata a rheolau. Yng nghyd-destun cyflwyno meddalwedd, gellir defnyddio asiantau AI i awtomeiddio prosesau amrywiol, megis:

  1. Telemetreg: Gall asiantau AI gasglu a dadansoddi data o ffynonellau amrywiol, megis logiau cymwysiadau, metrigau perfformiad, ac adborth defnyddwyr, i roi mewnwelediad i ymddygiad a pherfformiad y rhaglen.
  2. Integreiddio Parhaus: Gall asiantau AI awtomeiddio'r gwaith o adeiladu, profi a defnyddio newidiadau cod, gan sicrhau bod y cymhwysiad bob amser mewn cyflwr y gellir ei ddefnyddio.
  3. Defnydd Parhaus: Gall asiantau AI awtomeiddio'r broses o gyflwyno newidiadau i gynhyrchiant, gan leihau'r amser a'r ymdrech sydd eu hangen i gael nodweddion newydd ac atgyweiriadau i ddefnyddwyr.
  4. Monitro a Rhybuddio: Gall asiantau AI fonitro perfformiad y rhaglen a rhybuddio datblygwyr a gweithredwyr am faterion posibl cyn iddynt ddod yn argyfyngus.

LangChain: Fframwaith ar gyfer Adeiladu Asiantau AI

Mae LangChain yn fframwaith Python ar gyfer adeiladu asiantau AI a all ryngweithio â ffynonellau data amrywiol a chyflawni tasgau'n annibynnol. Mae LangChain yn darparu API syml a greddfol ar gyfer asiantau adeiladu a all:

  1. Rhyngweithio â ffynonellau data: Mae LangChain yn darparu ystod o ffynonellau data, gan gynnwys cronfeydd data, APIs, a systemau ffeiliau, y gall asiantau ryngweithio â nhw.
  2. Cyflawni tasgau: Mae LangChain yn darparu ystod o dasgau y gall asiantau eu cyflawni, gan gynnwys prosesu testun, adnabod delweddau, a phrosesu iaith naturiol.
  3. Dysgu o ddata: Mae LangChain yn darparu ystod o algorithmau dysgu peirianyddol y gall asiantau eu defnyddio i ddysgu o ddata.

DSPy: Fframwaith ar gyfer Adeiladu Asiantau AI Dosbarthedig

Mae DSPy yn fframwaith Python ar gyfer adeiladu asiantau AI gwasgaredig a all raddfa i ddiwallu anghenion cymwysiadau ar raddfa fawr. Mae DSPy yn darparu ystod o nodweddion, gan gynnwys:

  1. Cyfrifiadura gwasgaredig: Mae DSPy yn caniatáu i asiantau redeg ar beiriannau lluosog, gan ei wneud yn ddelfrydol ar gyfer cymwysiadau ar raddfa fawr.
  2. Cyfochredd data: Mae DSPy yn galluogi asiantau i brosesu data ochr yn ochr, gan ei wneud yn ddelfrydol ar gyfer cymwysiadau sydd angen cyfrifiadura perfformiad uchel.
  3. Scalability: Mae DSPy yn galluogi asiantau i raddfa i ddiwallu anghenion ceisiadau ar raddfa fawr.

Integreiddio LangChain a DSPy mewn Piblinellau DevOps

Er mwyn integreiddio LangChain a DSPy mewn piblinellau DevOps, gallwn ddefnyddio'r camau canlynol:

  1. Gosod LangChain a DSPy: Gosod LangChain a DSPy gan ddefnyddio pip.
pip gosod langchain dspy
  1. Creu asiant LangChain: Creu asiant LangChain a all ryngweithio â ffynonellau data a chyflawni tasgau.
mewnforio langchain


asiant = langchain.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[langchain.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Creu asiant DSPy: Creu asiant DSPy sy'n gallu rhedeg ar beiriannau lluosog a phrosesu data ochr yn ochr.
mewnforio dspy

# Creu asiant DSPy
asiant = dspy.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[dspy.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Integreiddio asiantau LangChain a DSPy: Integreiddio'r asiantau LangChain a DSPy mewn piblinell DevOps gan ddefnyddio offeryn fel Jenkins neu GitLab CI/CD.
mewnforio langchain
mewnforio dspy

# Creu asiant LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_asiant",
    data_sources=[langchain.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Creu asiant DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    enw = "my_dspya_asiant",
    data_sources=[dspy.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Integreiddio'r asiantau mewn piblinell DevOps
piblinell = [
    asiant_langchain,
    dspy_asiant
]

Y 5-10 Gorchymyn/Pytiau a Ddefnyddir Fwyaf

Dyma'r 5-10 gorchymyn / pytiau mwyaf poblogaidd ar gyfer LangChain a DSPy:

  1. LangChain: Creu asiant LangChain
mewnforio langchain

asiant = langchain.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[langchain.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. DSPy: Creu asiant DSPy
mewnforio dspy

asiant = dspy.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[dspy.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. LangChain: Rhyngweithio â ffynhonnell ddata
mewnforio langchain

asiant = langchain.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[langchain.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Rhyngweithio gyda ffynhonnell ddata
mewnforio dspy

asiant = dspy.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[dspy.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Perfformio tasg
mewnforio langchain

asiant = langchain.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[langchain.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

canlyniad = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. DSPy: Perfformio tasg
mewnforio dspy

asiant = dspy.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[dspy.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

canlyniad = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. LangChain: Dysgwch o ddata
mewnforio langchain

asiant = langchain.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[langchain.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. DSPy: Dysgu o ddata
mewnforio dspy

asiant = dspy.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[dspy.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. LangChain: Integreiddio â phiblinell DevOps
mewnforio langchain

asiant = langchain.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[langchain.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

piblinell = [
    asiant
]
  1. DSPy: Integreiddio â phiblinell DevOps
mewnforio dspy

asiant = dspy.Agent(
    enw = "fy_asiant",
    data_sources=[dspy.DataSource("cronfa ddata", "fy_cronfa ddata")],
    tasgau=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

piblinell = [
    asiant
]

ddelweddu

Dyma ddelwedd o'r asiantau LangChain a DSPy sydd ar y gweill gan DevOps:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": [ "LangChain", "DSPy"],
    "setiau data": [
      {
        " label " : " Asiant " ,
        "data": [10, 20],
        "cefndirColor": [ "rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "ColorColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "Lled y ffin": 1
      }
    ]
  },
  "opsiynau": {
    "title": {
      "arddangos": gwir,
      "text": "Asiantau LangChain ac DSPy mewn Piblinell DevOps"
    },
    "graddfeydd": {
      "yEchelin": [
        {
          "ticiau": {
            "dechrau AtZero": gwir
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Mae'r delweddu hwn yn dangos yr asiantau LangChain a DSPy mewn piblinell DevOps, gyda'r asiant LangChain yn cael 10 tasg a'r asiant DSPy yn cael 20 tasg.

Casgliad

Yn yr erthygl hon, buom yn archwilio rôl asiantau AI wrth awtomeiddio prosesau cyflwyno meddalwedd ac ymchwilio i weithrediad ymarferol offer cerddorfaol fel LangChain a DSPy. Gwelsom sut y gellir defnyddio LangChain a DSPy i greu asiantau AI a all ryngweithio â ffynonellau data, cyflawni tasgau, a dysgu o ddata. Gwelsom hefyd sut y gellir integreiddio LangChain a DSPy mewn piblinellau DevOps gan ddefnyddio offer fel Jenkins neu GitLab CI/CD. Gyda mabwysiadu cynyddol AI ac ML mewn datblygu meddalwedd, mae LangChain a DSPy yn dod yn offer cynyddol bwysig i ddatblygwyr a gweithredwyr sydd am awtomeiddio prosesau cyflwyno meddalwedd.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn