Hoʻolauna
ʻO ka holomua wikiwiki o Artificial Intelligence (AI) a me ka ʻenekinia lako polokalamu i alakaʻi i ka hoʻomohala ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu paʻakikī e hoʻohui i nā mea hana AI a me ka hoʻolālā ʻana o ka hana modular. Hiki i kēia mau ʻōnaehana ke hoʻololi i ke ala a mākou e hoʻokokoke ai i ka automation a me ka orkestra DevOps. Eia nō naʻe, ʻo ka hoʻolālā ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu i hoʻoikaika ʻia e AI e pono ai ka ʻike hohonu i nā holomua hou loa o AI, ka ʻenekinia polokalamu, a me ka hoʻolālā.
Ma kēia ʻatikala, e ʻimi mākou i nā loina hoʻolālā a me nā hana maikaʻi loa no ka hoʻokumu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu modular, scalable, a me ethical e hoʻohui i nā mea hana AI a me ka hoʻolālā holoʻokoʻa modular. E kālele mākou i ka hoʻohui ʻana i nā holomua hou loa ma AI (Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG)), software engineering (Python, Rust, Go), a me ka hoʻolālā e hana i nā ʻōnaehana paʻa a mālama ʻia.
Hoʻolālā Hoʻolālā Kūlana Modular
ʻO ka papa hana hoʻolālā modular he kumu hoʻolālā e wāwahi i nā ʻōnaehana paʻakikī i loko o nā modula liʻiliʻi, kūʻokoʻa i hiki ke mālama maʻalahi, hōʻano hou a hoʻonui ʻia. ʻO kēlā me kēia module ke kuleana no kahi hana a i ʻole hana kikoʻī, a kamaʻilio pū kekahi me kekahi ma o nā pilina i wehewehe maikaʻi ʻia.
Eia kahi hiʻohiʻona maʻalahi o kahi hoʻolālā hana modular ma Python:
# workflow.py
papa hana:
def __init__(self):
self.modules = []
def add_module(self, module):
self.modules.append(module)
def holo(self):
no ka module ma self.modules:
module.run()
# module1.py
Papa Module1:
def holo(self):
print ("Ke holo nei ka Module 1")
# module2.py
papa Module2:
def holo(self):
print ("Ke holo nei ka Module 2")
# main.py
inā __name__ == "__nui__":
kaʻina hana = Workflow()
workflow.add_module(Module1())
workflow.add_module(Module2())
workflow.run()
Ma kēia laʻana, loaʻa iā mākou kahi papa Workflow e hoʻokele i kahi papa inoa o nā modules. Aia ke kuleana o kēlā me kēia module no kahi hana kikoʻī, a hoʻohui ʻia lākou i ke kaʻina hana me ka hoʻohana ʻana i ke ʻano add_module. Hoʻohana ʻia ke ʻano run no ka hoʻokō ʻana i kēlā me kēia module i ke kahe hana.
AI Agena
ʻO nā ʻelele AI nā ʻāpana polokalamu e hoʻohana ana i nā algorithm aʻo mīkini e hoʻoholo ai a hana i nā hana i kahi ʻōnaehana. Hiki ke hoʻohana ʻia e hoʻomaʻamaʻa i nā hana, hoʻomaikaʻi i ka ʻike mea hoʻohana, a hoʻomaikaʻi i ka hana ʻōnaehana.
Nui nā ʻano o nā mea hana AI, me:
- Nā luna kānāwai: Hoʻohana kēia mau ʻelele i nā lula i koho mua ʻia e hoʻoholo ai.
- Nā mea aʻo mīkini: Hoʻohana kēia mau ʻelele i nā algorithm aʻo mīkini e aʻo mai ka ʻikepili a hoʻoholo i nā hoʻoholo.
- Hybrid agents: Hoʻohui kēia mau ʻelele i nā ala e pili ana i ka lula a me ka mīkini aʻo no ka hoʻoholo ʻana.
Eia kahi laʻana o kahi mea maʻalahi AI ma Python e hoʻohana ana i kahi algorithm aʻo mīkini:
# agent.py
mai sklearn.ensemble hoʻokomo ʻo RandomForestClassifier
mai sklearn.model_selection e hoʻokomo i train_test_split
mai sklearn.datasets hoʻokomo i load_iris
ʻĀkana papa:
def __init__(self):
self.model = RandomForestClassifier()
def train(self, X, y):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, ho'āʻo_size=0.2, random_state=42)
self.model.fit(X_train, y_train)
def wānana(self, X):
hoʻihoʻi iā self.model.predict(X)
# main.py
inā __name__ == "__nui__":
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
luna = Agena()
agent.train(X, y)
wānana = agent.predict(X)
paʻi (nā wānana)
Ma kēia hiʻohiʻona, loaʻa iā mākou kahi mea hana AI maʻalahi e hoʻohana ana i ka papa helu ulu lāʻau e hana i nā wānana. Hoʻomaʻamaʻa ʻia ka ʻelele ma ka ʻikepili iris a hana i nā wānana ma ka ʻikepili like.
Hoʻohui ʻana i nā Agents AI a me Modular Workflow Architecture
ʻO ka hoʻohui ʻana i nā mea hana AI a me ka hoʻolālā ʻōnaehana modular e hiki iā mākou ke hana i nā ʻōnaehana paʻakikī e hoʻohui i ka hoʻoholo hoʻoholo i alakaʻi ʻia e AI me ka hoʻolālā modular, scalable.
Eia kahi laʻana o kahi ʻōnaehana e hoʻohui i nā mea hana AI a me ka hoʻolālā ʻōnaehana modular:
# workflow.py
papa hana:
def __init__(self):
self.modules = []
self.agent = ʻAʻohe
def add_module(self, module):
self.modules.append(module)
def add_agent(self, agent):
self.agent = luna
def holo(self):
no ka module ma self.modules:
module.run()
ina self.agent:
self.agent.predict()
# module1.py
Papa Module1:
def holo(self):
print ("Ke holo nei ka Module 1")
# module2.py
papa Module2:
def holo(self):
print ("Ke holo nei ka Module 2")
# agent.py
mai sklearn.ensemble hoʻokomo ʻo RandomForestClassifier
mai sklearn.model_selection e hoʻokomo i train_test_split
mai sklearn.datasets hoʻokomo i load_iris
ʻĀkana papa:
def __init__(self):
self.model = RandomForestClassifier()
def train(self, X, y):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, ho'āʻo_size=0.2, random_state=42)
self.model.fit(X_train, y_train)
def wānana(self, X):
hoʻihoʻi iā self.model.predict(X)
# main.py
inā __name__ == "__nui__":
kaʻina hana = Workflow()
workflow.add_module(Module1())
workflow.add_module(Module2())
luna = Agena()
agent.train(X, y)
workflow.add_agent(agent)
workflow.run()
Ma kēia hiʻohiʻona, loaʻa iā mākou kahi ʻōnaehana e hoʻohui i nā mea hana AI a me ka hoʻolālā ʻana o ka hana modular. Loaʻa i ka ʻōnaehana ʻelua mau modula a me kahi mea hana AI e hoʻohana ana i kahi mea hoʻohālikelike ululāʻau e hana i nā wānana. Hoʻohui ʻia ka ʻelele i ke kaʻina hana me ka hoʻohana ʻana i ke ʻano 'add_agent', a hana ia i nā wānana ma hope o ka holo ʻana o nā modules.
5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/nā ʻāpana
Eia kekahi o nā kauoha a me nā snippets i hoʻohana pinepine ʻia no ka hoʻolālā ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu AI-driven AI-driven software me ka modular workflow architecture a me AI agents:
- Python:
hookomo i na pandas ma ke ano pd(hookomo mai i ka waihona pandas) - Python:
pd.read_csv('data.csv')(heluhelu i ka waihona CSV i loko o ka panda dataframe) - Python:
agent.train(X, y)(hoʻomaʻamaʻa ʻana i kahi ʻelele AI ma kahi ʻikepili) - Python:
agent.predict(X)(hana wānana me ka hoʻohana ʻana i ka mea hoʻohana AI) - Rust:
let mut agent = Agent::new()(e hana ana i mea hou AI ma Rust) - Rust:
agent.train(X, y)(hoʻomaʻamaʻa ʻana i kahi mea hana AI ma kahi ʻikepili ma Rust) - Go:
agent := NewAgent()(e hana ana i mea hou AI ma Go) - Go:
agent.Train(X, y)(hoʻomaʻamaʻa ʻana i kahi ʻelele AI ma kahi ʻikepili ma Go) - Chart.js:
const chart = new Chart(ctx, { type: 'bar', data: { labels: ['Label 1', 'Label 2'], datasets: [{ label: 'Dataset 1', data: [10, 20] }] } });(e hana ana i ka pakuhi pahu) me ka ho'ohana 'ana i ka pakuhi. - Chart.js:
chart.data.datasets[0].data.push(30)(hoʻohui i kahi kikoʻikepili hou i ka pakuhi me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js)
Hoikeike
Eia kekahi laʻana o ka pakuhi pahu me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js:
{
"type": "pā",
"ʻikepili": {
"labels": ["Lepa 1", "Lepa 2"],
"mau ʻikepili": [
{
"label": "Ka helu 1",
"ʻikepili": [10, 20]
}
]
}
}
Loaʻa i kēia pakuhi ʻelua lepili a me hoʻokahi waihona me nā helu ʻikepili ʻelua. Hiki ke hoʻopilikino ʻia ka pakuhi me ka hoʻohana ʻana i nā koho a me nā hoʻonohonoho like ʻole.
Ka hopena
ʻO ka hoʻolālā ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu i hoʻolalelale ʻia e AI me ka hoʻolālā ʻana o ka workflow modular a me nā mea hana AI e pono ai ka ʻike hohonu o nā holomua hou loa i AI, software engineering, a me ka hoʻolālā. Ma ka hoʻohui ʻana i nā mea hana AI a me ka hoʻolālā holoʻokoʻa modular, hiki iā mākou ke hana i nā ʻōnaehana paʻakikī e hoʻohui i ka hoʻoholo ʻana i alakaʻi ʻia e AI me ka hoʻolālā modular, scalable.
Ma kēia ʻatikala, ua ʻimi mākou i nā loina hoʻolālā a me nā hoʻomaʻamaʻa maikaʻi loa no ka hoʻokumu ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu modular, scalable, a me ethical e hoʻohui i nā mea hana AI a me ka hoʻolālā holoʻokoʻa modular. Ua hāʻawi pū mākou i nā hiʻohiʻona o nā mea hoʻohana AI maʻalahi a me ka hoʻolālā ʻana o ka hana modular ma Python, Rust, a me Go, a me kahi hiʻohiʻona hiʻohiʻona e hoʻohana ana iā Chart.js.
Ma ka hahai ʻana i nā alakaʻi a me nā hoʻomaʻamaʻa maikaʻi loa i hōʻike ʻia ma kēia ʻatikala, hiki i nā mea hoʻomohala ke hana i nā ʻōnaehana polokalamu paʻa a mālama ʻia ʻo AI e kūpono ana i nā pono o nā noi a me nā ʻoihana hou.