LangChain харилцан ярианы AI програм үүсгэ | B4N1

LangChain харилцан ярианы AI програм үүсгэ

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

** LangChain болон DSPy ашиглан хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг DevOps автоматжуулалтыг зохион байгуулах**

Танилцуулга

AI-д суурилсан автоматжуулалт, програм хангамжийн инженерчлэл, зохион байгуулалтын хэрэгслүүдийн огтлолцол нь DevOps ажлын урсгалд хандах хандлагыг өөрчилсөн. Орчин үеийн програм хангамжийн системүүд улам бүр нарийн төвөгтэй болж байгаа тул ослыг үр дүнтэй, үр дүнтэй судлах, шийдвэрлэх хэрэгцээ урьд өмнө хэзээ ч ийм тулгамдсан байгаагүй. Энэ нийтлэлд бид хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг DevOps автоматжуулалтыг зохион байгуулахад LangChain болон DSPy-ийн гүйцэтгэх үүрэг, эдгээр хэрэгслүүд нь DevOps-ын ажлын урсгалыг хэрхэн хялбарчилж, ослын мөрдөн байцаалтыг сайжруулах талаар судлах болно.

** DevOps автоматжуулалтын сорилтууд**

DevOps автоматжуулалт нь орчин үеийн програм хангамж хөгжүүлэх чухал бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд багуудад өөрчлөгдөж буй шаардлагад хурдан хариу үйлдэл үзүүлэх, байршуулах хугацааг багасгах, системийн ерөнхий найдвартай байдлыг сайжруулах боломжийг олгодог. Гэсэн хэдий ч уламжлалт DevOps автоматжуулалтын аргууд нь ихэвчлэн гарын авлагын скрипт болон түр зуурын хэрэгсэлд тулгуурладаг бөгөөд энэ нь дараахь зүйлийг хүргэж болзошгүй юм.

  • Үр ашиггүй ажлын урсгал: Гараар скрипт бичих, багаж хэрэгсэл ашиглах нь ашиглалтын хугацааг уртасгаж, хүний алдаа гарах эрсдэлийг нэмэгдүүлж, бүтээмжийг бууруулдаг.
  • Ослын судалгаа хангалтгүй: Уламжлалт аргууд нь ихэвчлэн гар аргаар дүн шинжилгээ хийх, дибаг хийхэд тулгуурладаг бөгөөд энэ нь ослын шийдвэрлэх ажиллагааг удаашруулж, системийн хүртээмжийг бууруулахад хүргэдэг.
  • Хязгаарлагдмал өргөтгөх чадвар: Гараар скрипт бичих болон багаж хэрэгсэл нь системүүд төвөгтэй болж өсөхийн хэрээр засвар үйлчилгээ хийхэд төвөгтэй, хүндрэлтэй болдог.

LangChain болон DSPy-г танилцуулж байна

LangChain болон DSPy нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан DevOps автоматжуулалт, зохион байгуулалтад зориулсан нэгдсэн платформоор хангах замаар эдгээр сорилтыг шийдвэрлэх зорилготой хоёр хүчирхэг хэрэгсэл юм. LangChain нь харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны програмуудыг бүтээхэд зориулагдсан Rust-д суурилсан хүрээ юм, харин DSPy нь мэдээллийн шинжлэх ухааны шугам хоолой барихад зориулагдсан Python-д суурилсан номын сан юм.

LangChain: Харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны хүрээ

LangChain нь ярианы хиймэл оюун ухааны програмуудыг бүтээхэд зориулагдсан Rust-д суурилсан хүрээ юм. Энэ нь чатбот, дуут туслах болон бусад харилцан ярианы интерфэйсийг бий болгох API болон хэрэгслүүдийн багцаар хангадаг. LangChain-ийн гол онцлогууд нь:

  • Харилцан ярианы хиймэл оюун ухаан: LangChain нь байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP), зорилгыг таних, харилцан ярианы менежмент зэрэг харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны програмуудыг бүтээхэд зориулсан API багцуудыг хангадаг.
  • Интеграци: LangChain нь мессежийн платформ, дуут туслах, өгөгдөл хадгалах систем зэрэг гуравдагч талын олон төрлийн үйлчилгээтэй нэгдсэн.
  • ** Өргөтгөх чадвар**: LangChain нь хэвтээ байдлаар масштаблахаар бүтээгдсэн бөгөөд энэ нь том хэмжээний ярианы хиймэл оюун ухааны хэрэглээнд тохиромжтой.

DSPy: Мэдээллийн шинжлэх ухааны шугам хоолойн номын сан

DSPy нь Python-д суурилсан мэдээллийн шинжлэх ухааны шугам сүлжээг бий болгох номын сан юм. Энэ нь өгөгдөл хүлээн авах, боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх API болон хэрэгслүүдийн багцаар хангадаг. DSPy-ийн гол онцлогууд нь:

  • Өгөгдөл залгих: DSPy нь өгөгдлийн сан, файлын систем, API зэрэг олон төрлийн эх сурвалжаас мэдээлэл авах API-уудыг өгдөг.
  • Өгөгдөл боловсруулах: DSPy нь өгөгдөл цэвэрлэх, хувиргах, нэгтгэх зэрэг өгөгдөл боловсруулах API-г өгдөг.
  • Өгөгдлийн шинжилгээ: DSPy нь статистик дүн шинжилгээ, машин сургалт, дүрслэл зэрэг өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх API-г өгдөг.

** LangChain болон DSPy ашиглан хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг DevOps автоматжуулалтыг зохион байгуулах**

LangChain болон DSPy нь хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг DevOps автоматжуулалтын ажлын урсгалыг зохицуулахад хамтдаа ашиглагдаж болно. Энэ нь хэрхэн ажиллах талаар жишээ энд байна:

  1. Ойл явдлыг илрүүлэх: LangChain-ийн харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны чадавхийг ашиглан ослыг бодит цаг хугацаанд илрүүлэх, бүртгэлийн өгөгдөл болон бусад системийн хэмжигдэхүүнд дүн шинжилгээ хийх боломжтой.
  2. Ойл явдлын дүн шинжилгээ: DSPy-ийн мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах хоолойн чадавхийг ослын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, үндсэн шалтгаан, боломжит шийдлүүдийг тодорхойлоход ашиглаж болно.
  3. Автоматжуулсан шийдэл: LangChain-ийн харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны чадавхийг ослын шийдвэрлэх ажиллагааг автоматжуулах, ослыг шийдвэрлэх скрипт үүсгэх, гүйцэтгэхэд ашиглаж болно.
  4. Ойл явдлын дараах дүн шинжилгээ: DSPy-ийн мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах хоолойн чадавхийг ослын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, сайжруулах талбаруудыг тодорхойлох, DevOps-ийн ажлын урсгалыг оновчтой болгоход ашиглаж болно.

Жишээ код: LangChain болон DSPy ашиглан ослын шийдлийг автоматжуулах

LangChain болон DSPy-ийг хэрхэн ослын шийдлийг автоматжуулахын тулд хэрхэн ашиглаж болох жишээг энд үзүүлэв.

langchain импортлох
dspy импортлох


апп = langchain.App()

# DSPy мэдээллийн шинжлэх ухааны шугамыг тодорхойлох
дамжуулах хоолой = dspy.Pipeline()

# Бэрхшээлийг шийдвэрлэх скриптийг тодорхойлох
скрипт = """
импортын os
os.system('sudo systemctl дахин эхлүүлэх үйлчилгээ')
"""

# LangChain ашиглан скрипт үүсгэж, ажиллуул
app.execute_script(скрипт)

# DSPy ашиглан ослын мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, сайжруулах шаардлагатай газруудыг тодорхойлно
pipeline.analyze_data()

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

LangChain болон DSPy-д хамгийн их хэрэглэгддэг 5-10 тушаал/хэсэг энд байна:

  1. LangChain: app.execute_script(script): LangChain-н харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны чадавхийг ашиглан скрипт ажиллуулна.
  2. LangChain: app.analyze_data(): LangChain-н ярианы хиймэл оюун ухааны чадавхийг ашиглан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх.
  3. DSPy: pipeline.analyze_data(): DSPy-н мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах чадавхийг ашиглан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх.
  4. DSPy: pipeline.execute_script(script): DSPy-ийн мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах чадавхийг ашиглан скрипт ажиллуулна.
  5. LangChain: app.integrate_service(service): LangChain-ийн харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны чадамжтай үйлчилгээг нэгтгэх.
  6. DSPy: pipeline.integrate_service(service): Үйлчилгээг DSPy-ийн мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах чадамжтай нэгтгэх.
  7. LangChain: app.detect_incident(): LangChain-ийн харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны чадавхийг ашиглан тохиолдлыг илрүүлэх.
  8. DSPy: pipeline.detect_incident(): DSPy-н мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах хоолойн чадавхийг ашиглан ослыг илрүүлэх.
  9. LangChain: app.resolve_incident(): LangChain-н ярианы хиймэл оюун ухааны чадавхийг ашиглан тохиолдлыг шийдвэрлэх.
  10. DSPy: pipeline.resolve_incident(): DSPy-н мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах хоолойн чадавхийг ашиглан тохиолдлыг шийдвэрлэх.

Дүрслэл

Chart.js ашиглан LangChain болон DSPy ажлын урсгалын дүрслэл энд байна:

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["Осол илрүүлэх", "Ойл явдлын дүн шинжилгээ", "Автоматаар шийдвэрлэх", "Ойл явдлын дараах шинжилгээ"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "LangChain",
        "өгөгдөл": [10, 20, 30, 40],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "хилийн өргөн": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "өгөгдөл": [20, 30, 40, 50],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "хилийн өргөн": 1
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "текст": "LangChain болон DSPy ажлын урсгал"
    },
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь LangChain болон DSPy ажлын урсгалыг харуулж, ослыг илрүүлэх, дүн шинжилгээ хийх, шийдвэрлэх, ослын дараах шинжилгээний гол үе шатуудыг онцлон харуулсан болно.

Дүгнэлт

LangChain болон DSPy нь хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг DevOps автоматжуулалтын ажлын урсгалыг зохицуулахад хамтдаа ашиглагдах хүчирхэг хоёр хэрэгсэл юм. LangChain-ийн ярианы хиймэл оюун ухаан болон DSPy-ийн мэдээллийн шинжлэх ухааны дамжуулах чадавхийг ашигласнаар багууд DevOps-ийн ажлын урсгалыг оновчтой болгож, ослын судалгааг сайжруулж, системийн сул зогсолтыг багасгаж чадна. LangChain болон DSPy нь өргөтгөх чадвар, уян хатан байдал, ашиглахад хялбар байдлын хувьд DevOps ажлын урсгалыг автоматжуулах, оновчтой болгохыг эрэлхийлж буй багуудад тохиромжтой сонголт юм.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn