Luo LangChain-agentti

Tekoälyagenttien käyttö automatisoituun ohjelmistotoimitukseen: LangChainin ja DSPy:n integrointi DevOps-putkistoihin

Esittely

Ohjelmistokehitysympäristö kehittyy nopeasti, kun tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) ottavat yhä enemmän käyttöön kehityksen elinkaaren eri osa-alueilla. Yksi lupaavimmista tekoälyn sovellusalueista on ohjelmistojen toimitusprosessien automatisointi, mukaan lukien telemetria ja jatkuva integrointi/jatkuva käyttöönotto (CI/CD). Tässä artikkelissa tutkimme tekoälyagenttien roolia ohjelmistojen toimitusprosessien automatisoinnissa ja perehdymme orkestrointityökalujen, kuten LangChainin ja DSPyn, käytännön toteutukseen.

Tekoälyagenttien rooli ohjelmistojen toimittamisessa

Tekoälyagentit ovat ohjelmistoja, jotka voivat suorittaa tehtäviä itsenäisesti ja tehdä päätöksiä tietojen ja sääntöjen perusteella. Ohjelmistojen toimittamisen yhteydessä AI-agentteja voidaan käyttää automatisoimaan erilaisia prosesseja, kuten:

Telemetria: Tekoälyagentit voivat kerätä ja analysoida tietoja eri lähteistä, kuten sovelluslokeista, suorituskykymittareista ja käyttäjien palautteesta, tarjotakseen tietoa sovelluksen toiminnasta ja suorituskyvystä.
Jatkuva integrointi: AI-agentit voivat automatisoida koodimuutosten rakentamisen, testauksen ja käyttöönoton varmistaen, että sovellus on aina käyttöönotettavissa olevassa tilassa.
Jatkuva käyttöönotto: AI-agentit voivat automatisoida muutosten käyttöönoton tuotantoon, mikä vähentää aikaa ja vaivaa, joka tarvitaan uusien ominaisuuksien ja korjausten toimittamiseen käyttäjille.
Seuranta ja hälytykset: AI-agentit voivat valvoa sovelluksen suorituskykyä ja varoittaa kehittäjiä ja operaattoreita mahdollisista ongelmista ennen kuin niistä tulee kriittisiä.

LangChain: A Framework for Building AI Agents

LangChain on Python-kehys AI-agenttien rakentamiseen, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa eri tietolähteiden kanssa ja suorittaa tehtäviä itsenäisesti. LangChain tarjoaa yksinkertaisen ja intuitiivisen sovellusliittymän rakennusagenteille, jotka voivat:

Vuorovaikutus tietolähteiden kanssa: LangChain tarjoaa joukon tietolähteitä, kuten tietokantoja, API:ita ja tiedostojärjestelmiä, joiden kanssa agentit voivat olla vuorovaikutuksessa.
Suorita tehtäviä: LangChain tarjoaa joukon tehtäviä, joita agentit voivat suorittaa, mukaan lukien tekstinkäsittely, kuvantunnistus ja luonnollisen kielen käsittely.
Opi tiedoista: LangChain tarjoaa joukon koneoppimisalgoritmeja, joiden avulla agentit voivat oppia tiedoista.

DSPy: Framework for Building Distributed AI Agents

DSPy on Python-kehys hajautettujen tekoälyagenttien rakentamiseen, jotka voidaan skaalata vastaamaan laajamittaisten sovellusten tarpeita. DSPy tarjoaa joukon ominaisuuksia, mukaan lukien:

Hajautettu laskenta: DSPy mahdollistaa agenttien ajamisen useilla koneilla, mikä tekee siitä ihanteellisen suuriin sovelluksiin.
Datan rinnakkaisuus: DSPy:n avulla agentit voivat käsitellä tietoja rinnakkain, mikä tekee siitä ihanteellisen sovelluksille, jotka vaativat korkean suorituskyvyn laskentaa.
Skaalautuvuus: DSPy:n avulla agentit voivat skaalata suurien sovellusten tarpeita.

LangChainin ja DSPy:n integrointi DevOps-putkistoihin

LangChainin ja DSPy:n integroimiseksi DevOps-putkilinjoihin voimme käyttää seuraavia vaiheita:

Asenna LangChain ja DSPy: Asenna LangChain ja DSPy pip:n avulla.

pip asennus langchain dspy

Luo LangChain-agentti: Luo LangChain-agentti, joka voi olla vuorovaikutuksessa tietolähteiden kanssa ja suorittaa tehtäviä.

tuoda langchain


agent = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

Luo DSPy-agentti: Luo DSPy-agentti, joka voi toimia useissa koneissa ja käsitellä tietoja rinnakkain.

tuonti dspy

# Luo DSPy-agentti
agent = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

Integoi LangChain- ja DSPy-agentit: Integroi LangChain- ja DSPy-agentit DevOps-liukuhihnaan käyttämällä työkalua, kuten Jenkins tai GitLab CI/CD.

tuoda langchain
tuonti dspy

# Luo LangChain-agentti
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Luo DSPy-agentti
dspy_agent = dspy.Agent(
    name="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Integroi agentit DevOps-putkilinjaan
putki = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

5–10 eniten käytettyä komentoa/katkelmaa

Tässä on 5-10 eniten käytettyä komentoa/katkelmaa LangChainille ja DSPylle:

LangChain: Luo LangChain-agentti

tuoda langchain

agent = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

DSPy: Luo DSPy-agentti

tuonti dspy

agent = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

LangChain: vuorovaikutus tietolähteen kanssa

tuoda langchain

agent = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()

DSPy: vuorovaikutus tietolähteen kanssa

tuonti dspy

agent = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()

LangChain: Suorita tehtävä

tuoda langchain

agent = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

tulos = agent.tasks[0].perform_task(data)

DSPy: Suorita tehtävä

tuonti dspy

agent = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

tulos = agent.tasks[0].perform_task(data)

LangChain: Opi tiedoista

tuoda langchain

agent = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)

DSPy: Opi tiedoista

tuonti dspy

agent = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)

LangChain: Integroi DevOps-putkilinjaan

tuoda langchain

agent = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

putki = [
    agentti
]

DSPy: Integroi DevOps-putkilinjaan

tuonti dspy

agent = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("tietokanta", "oma_tietokanta")],
    tehtävät=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

putki = [
    agentti
]

Visualisointi

Tässä on visualisointi LangChain- ja DSPy-agenteista DevOps-putkissa:

{
  "tyyppi": "palkki",
  "data": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "tietojoukot": [
      {
        "label": "Agentti",
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "vaihtoehdot": {
    "otsikko": {
      "näyttö": totta,
      "text": "LangChain- ja DSPy-agentit DevOps Pipelinessa"
    },
    "vaa'at": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": totta
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Tämä visualisointi näyttää LangChain- ja DSPy-agentit DevOps-liukuhihnassa, jossa LangChain-agentilla on 10 tehtävää ja DSPy-agentilla 20 tehtävää.

Johtopäätös

Tässä artikkelissa tutkimme tekoälyagenttien roolia ohjelmistojen toimitusprosessien automatisoinnissa ja perehdyimme orkestrointityökalujen, kuten LangChainin ja DSPyn, käytännön toteutukseen. Näimme, kuinka LangChain ja DSPy voidaan käyttää luomaan tekoälyagentteja, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa tietolähteiden kanssa, suorittaa tehtäviä ja oppia tiedosta. Näimme myös, kuinka LangChain ja DSPy voidaan integroida DevOps-putkilinjoihin käyttämällä työkaluja, kuten Jenkins tai GitLab CI/CD. Tekoälyn ja ML:n yleistyessä ohjelmistokehityksessä LangChainista ja DSPystä on tulossa yhä tärkeämpiä työkaluja ohjelmistojen toimitusprosesseja automatisoiville kehittäjille ja operaattoreille.

Luo LangChain-agentti

Have Questions?