Rhagymadrodd
Mae esblygiad cyflym Deallusrwydd Artiffisial (AI) a Dysgu Peiriant (ML) wedi arwain at ddatblygiad AI asiantig, math o AI a all gymryd camau a gwneud penderfyniadau ar ei ben ei hun. Mae gan y dechnoleg hon y potensial i chwyldroi'r ffordd yr ydym yn ymdrin â phensaernïaeth meddalwedd ac awtomeiddio DevOps. Yn yr erthygl hon, byddwn yn archwilio integreiddio AI asiantaidd, Modelau Iaith Mawr (LLMs), ac offer cerddorfaol fel LangChain a DSPy i awtomeiddio pensaernïaeth meddalwedd, seilwaith, a phrosesau DevOps.
Beth yw Asiant AI?
Mae AI Asiantaidd yn cyfeirio at fath o AI a all gymryd camau a gwneud penderfyniadau ar ei ben ei hun. Mae hyn yn wahanol i systemau AI traddodiadol, sydd fel arfer wedi'u cynllunio i gyflawni tasgau penodol a dilyn set o reolau wedi'u diffinio ymlaen llaw. Ar y llaw arall, mae systemau AI asiant wedi'u cynllunio i fod yn fwy ymreolaethol ac addasadwy, gan ganiatáu iddynt ddysgu o'u hamgylchedd a gwneud penderfyniadau yn seiliedig ar eu nodau a'u hamcanion eu hunain.
Rôl LLMs mewn AI Asiantaidd
Mae Modelau Iaith Mawr (LLMs) yn fath o AI sydd wedi'u hyfforddi ar lawer iawn o ddata testun ac sy'n gallu cynhyrchu iaith debyg i ddyn. Mae LLMs yn elfen allweddol o systemau AI asiantaidd, gan eu bod yn darparu'r gallu i ddeall a chynhyrchu iaith ddynol. Mae hyn yn caniatáu i systemau AI asiantig gyfathrebu â bodau dynol a systemau eraill mewn ffordd fwy naturiol a greddfol.
Offer Cerddorfa: LangChain a DSPy
Mae offer cerddorfaol fel LangChain a DSPy wedi'u cynllunio i reoli a chydlynu'r rhyngweithio rhwng gwahanol systemau a chydrannau. Mae'r offer hyn yn darparu ffordd i ddiffinio a gweithredu llifoedd gwaith, a all gynnwys tasgau fel prosesu data, hyfforddiant model, a defnyddio.
LangChain
Offeryn offeryniaeth ffynhonnell agored yw LangChain sy'n darparu fframwaith hyblyg ac estynadwy ar gyfer adeiladu a rheoli llifoedd gwaith. Mae LangChain wedi'i gynllunio i weithio gydag ystod eang o systemau a chydrannau, gan gynnwys LLMs, cronfeydd data, ac APIs.
DSPy
Offeryn cerddorfaol sy'n seiliedig ar Python yw DSPy sy'n darparu ffordd syml a greddfol i ddiffinio a gweithredu llifoedd gwaith. Mae DSPy wedi'i gynllunio i weithio gydag ystod eang o systemau a chydrannau, gan gynnwys LLMs, cronfeydd data, ac APIs.
Awtomeiddio Pensaernïaeth Meddalwedd a Phrosesau DevOps
Gellir defnyddio AI Asiantaidd, LLMs, ac offer cerddorfaol fel LangChain a DSPy i awtomeiddio ystod eang o bensaernïaeth meddalwedd a phrosesau DevOps. Mae rhai enghreifftiau yn cynnwys:
- Adolygu cod awtomataidd: Gellir defnyddio systemau AI asiant i adolygu cod a nodi problemau posibl, megis chwilod a gwendidau diogelwch.
- ** Profion awtomataidd**: Gellir defnyddio systemau AI asiant i awtomeiddio profion, gan gynnwys profi uned, profi integreiddio, a phrofion diwedd-i-ddiwedd.
- Defnyddio awtomataidd: Gellir defnyddio systemau AI asiant i awtomeiddio'r defnydd, gan gynnwys defnyddio cod, cyfluniad ac adnoddau eraill.
- Monitro awtomataidd: Gellir defnyddio systemau AI asiant i awtomeiddio monitro, gan gynnwys monitro perfformiad system, diogelwch, a metrigau eraill.
Gweithredu Ymarferol
Yn yr adran hon, byddwn yn darparu enghraifft syml o sut i ddefnyddio LangChain a DSPy i awtomeiddio proses pensaernïaeth meddalwedd a DevOps.
Enghraifft: Adolygiad Cod Awtomeiddio
Yn yr enghraifft hon, byddwn yn defnyddio LangChain a DSPy i awtomeiddio adolygiad cod. Byddwn yn diffinio llif gwaith sy'n cynnwys y camau canlynol:
- Dadansoddiad cod: Bydd y llif gwaith yn defnyddio LLM i ddadansoddi'r cod a nodi materion posibl.
- Adolygu cod: Bydd y llif gwaith yn defnyddio system AI asiantaidd i adolygu'r cod a nodi materion posibl.
- Defnyddio cod: Bydd y llif gwaith yn defnyddio offeryn lleoli i osod y cod i amgylchedd cynhyrchu.
Dyma enghraifft o sut i weithredu'r llif gwaith hwn gan ddefnyddio LangChain a DSPy:
mewnforio langchain
o langchain mewnforio LLM
# Diffiniwch yr LLM
llm = LLM ("testun-davinci-003")
# Diffiniwch y system AI asiantaidd
ai_system = langchain.AgenticAI()
# Diffiniwch y llif gwaith
llif gwaith = langchain.Llif gwaith(
camau=[
langchain.Step(
name="Dadansoddiad cod",
func=llm.analyze_code,
mewnbwn ={ "cod": "def hello_world(): print('Helo Fyd')"},
),
langchain.Step(
name="Adolygiad cod",
func=ai_system.review_code,
mewnbwn ={ "cod": "def hello_world(): print('Helo Fyd')"},
),
langchain.Step(
name="Defnyddio cod",
func=langchain.deploy_code,
mewnbwn ={ "cod": "def hello_world(): print('Helo Fyd')"},
),
]
)
# Gweithredu'r llif gwaith
llif gwaith.gweithredu()
Mae'r cod hwn yn diffinio llif gwaith sy'n cynnwys tri cham: dadansoddi cod, adolygu cod, a defnyddio cod. Mae'r llif gwaith yn defnyddio LLM i ddadansoddi'r cod, system AI asiantaidd i adolygu'r cod, ac offeryn lleoli i ddefnyddio'r cod i amgylchedd cynhyrchu.
Y 5-10 Gorchymyn/Tamaid mwyaf poblogaidd
Dyma'r 5-10 gorchymyn / pytiau mwyaf poblogaidd ar gyfer LangChain a DSPy:
langchain.Workflow(steps=[...]): Diffiniwch lif gwaith gyda chamau lluosog.langchain.Step(name="...", func=..., inputs={...}): Diffiniwch un cam mewn llif gwaith.llm.analyze_code(inputs={"code":...}): Defnyddiwch LLM i ddadansoddi cod.ai_system.review_code(inputs={"code":...}): Defnyddiwch system AI asiant i adolygu'r cod.langchain.deploy_code(inputs={"code":...}): Gosod cod i amgylchedd cynhyrchu.langchain.AgenticAI(): Creu enghraifft o system AI asiantaidd.langchain.LLM(): Creu enghraifft o LLM.langchain.deploy_code(): Gosod cod i amgylchedd cynhyrchu.langchain.execute_workflow(): Gweithredu llif gwaith.langchain.get_workflow_status(): Cael statws llif gwaith.
Delweddu
Dyma enghraifft o sut i ddelweddu llif gwaith gan ddefnyddio Chart.js:
{
"type": "bar",
"data": {
" , " labels " : [ " Dadansoddi Cod " , " Adolygiad Cod " , " Gosod Cod " ] ,
"setiau data": [
{
" , " label " : " Camau Llif Gwaith " , "
"data": [10, 20, 30],
"Lliw cefndir": [
"rgb(255, 99, 132, 0.2)",
"rgb(54, 162, 235, 0.2)",
"rgb(255, 206, 86, 0.2)"
],
"Lliw ffin": [
"rgb(255, 99, 132, 1)",
"rgb(54, 162, 235, 1)",
"rgb(255, 206, 86, 1)"
],
"Lled y ffin": 1
}
]
},
"opsiynau": {}
}
Mae'r cod hwn yn diffinio siart bar gyda thri label: Dadansoddi Cod, Adolygu Cod, a Defnyddio Cod. Mae'r siart yn dangos nifer y camau ym mhob cam o'r llif gwaith.
Casgliad
Mae gan AI Asiantaidd, LLMs, ac offer cerddorfaol fel LangChain a DSPy y potensial i chwyldroi'r ffordd yr ydym yn ymdrin â phensaernïaeth meddalwedd ac awtomeiddio DevOps. Trwy awtomeiddio tasgau fel adolygu cod, profi a defnyddio, gallwn wella effeithlonrwydd ac effeithiolrwydd ein prosesau datblygu. Yn yr erthygl hon, rydym wedi archwilio integreiddio'r technolegau hyn ac wedi darparu enghraifft syml o sut i'w defnyddio i awtomeiddio proses pensaernïaeth meddalwedd a DevOps.