تونۇشتۇرۇش
بۈگۈنكى تېز سۈرئەتتە تەرەققىي قىلىۋاتقان رەقەملىك مەنزىرە رايونىدا ، ئۈنۈملۈك ۋە كۆلەملەشكەن ئۇل ئەسلىھەلەرنى باشقۇرۇشنىڭ ئېھتىياجى ئەزەلدىن جىددىي بولۇپ باقمىغان. بۇلۇتنى ئاساس قىلغان مۇلازىمەتكە بولغان ئېھتىياجنىڭ كۈنسېرى ئېشىشىغا ئەگىشىپ ، تەشكىلاتلار ئاپتونومىيىلىك ئۇل ئەسلىھە ھەل قىلىش چارىسىغا يۈزلىنىپ ، ئۇلارنىڭ DevOps جەريانىنى راۋانلاشتۇردى. بۇ ماقالىدە سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە تەشكىللەش دۇنياسىغا چوڭقۇرلاپ كىرىپ ، ئۇل ئەسلىھەلىرىمىزنى باشقۇرۇش ۋە ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئۇسۇلىمىزدا ئىنقىلاب قىلىۋاتقان ئالدىنقى قاتاردىكى ئىككى قورال DSPy ۋە LangChain نىڭ ئىقتىدارى ئۈستىدە ئىزدىنىمىز.
DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ خىرىسى
DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش بىر مۇرەككەپ ۋەزىپە بولۇپ ، كونتېينېرلاش ۋە ئوركېستىرلاشتىن تارتىپ نازارەت قىلىش ۋە خاتىرىلەشكىچە بولغان نۇرغۇن تېخنىكىلارنى چوڭقۇر چۈشىنىشنى تەلەپ قىلىدۇ. قوللىنىشچان پروگراممىلار ۋە مۇلازىمەتلەرنىڭ كۆپىيىشىگە ئەگىشىپ ، ئۇل ئەسلىھەنىڭ مۇرەككەپلىكىمۇ ئېشىپ ، باشقۇرۇش ۋە ئاسراش تەسكە توختايدۇ. DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ ئەنئەنىۋى ئۇسۇللىرى قولدا قوليازما ۋە سەپلىمىگە تايىنىدۇ ، بۇ خاتالىق ، ماسلاشماسلىق ۋە بىخەتەرلىك يوچۇقلىرىنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ.
سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرىنىڭ قەد كۆتۈرۈشى
سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرى DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش دۇنياسىدىكى ئويۇن ئۆزگەرتكۈچ. ماشىنا ئۆگىنىشى ۋە تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش ئۇسۇلىنى قوللىنىش ئارقىلىق ، سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرالايدۇ ، مەسىلىلەرنى ئالدىن پەرەز قىلالايدۇ ۋە ئالدىنى ئالالايدۇ ، بايلىقتىن پايدىلىنىشنى ئەلالاشتۇرالايدۇ. DSPy ۋە LangChain بۇ بوشلۇقتىكى ئىككى باشلامچى قورال بولۇپ ، تەشكىلاتلارنىڭ DevOps جەريانلىرىنى تېزلىتىشىگە ياردەم بېرەلەيدىغان بىر قاتار ئىقتىدار ۋە ئىقتىدارلار بىلەن تەمىنلەيدۇ.
DSPy: Python ئاساسىدىكى AI ئوركېستىر رامكىسى
DSPy Python نى ئاساس قىلغان سۈنئىي ئەقىل ئوركېستىرلاش رامكىسى بولۇپ ، ئاچقۇچىلارغا سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئۇل ئەسلىھە ئاپتوماتلاشتۇرۇش ھەل قىلىش لايىھىسىنى قۇرۇش ۋە ئورۇنلاشتۇرالايدۇ. DSPy ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھەلىرىڭىز بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ، ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرىدىغان ۋە دەل ۋاقتىدا سانلىق مەلۇماتقا ئاساسەن قارار چىقىرىدىغان ئىختىيارى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرالايسىز. DSPy نىڭ مودۇللۇق قۇرۇلمىسى ۋە ئالدىن ياسالغان زاپچاسلارنىڭ كەڭ كۇتۇپخانىسى ئۇنى چوڭ تىپتىكى ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشتىكى كۆڭۈلدىكىدەك تاللاش قىلىدۇ.
DSPy نىڭ مۇھىم ئىقتىدارلىرى
- ** مودۇللۇق بىناكارلىق **: DSPy نىڭ مودۇللۇق قۇرۇلمىسى سىزنىڭ ئۇل ئەسلىھەلىرىڭىز بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان خاس سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرۇپ ۋە ئورۇنلاشتۇرالايسىز.
- ** كەڭ كۇتۇپخانا **: DSPy نىڭ ئالدىن ياسالغان زاپچاسلار كۇتۇپخانىسى مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە ئاممىباب DevOps قوراللىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈشنى ئاسانلاشتۇرىدۇ.
- ** ھەقىقىي سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش **: DSPy نىڭ ھەقىقىي ۋاقىتتىكى سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش ئىقتىدارى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى مىنۇتلۇق سانلىق مەلۇماتلارغا ئاساسەن قارار چىقىرىش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلىدۇ.
ئاددىي DSPy كود مىسالى
بۇ يەردە يېڭى قاچا ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرىدىغان DSPy كود توپىنىڭ ئاددىي بىر مىسالى: `` python import dspy
AI ۋاكالەتچىسىگە ئېنىقلىما بېرىڭ
agent = dspy.Agent ()
قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش ۋەزىپىسىنى ئېنىقلاڭ
task = dspy.Task ( name = "كونتېينېرنى ئورۇنلاشتۇرۇش", description = "ئىشلەپچىقىرىش مۇھىتىغا يېڭى قاچا ئورۇنلاشتۇرۇڭ", inputs = ["contain_image", "contain_port"], outputs = ["contain_id"] )
قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش قوليازمىسىنى ئېنىقلاڭ
script = dspy.Script ( name = "كونتېينېر قوليازمىسىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ", description = "ئىشلەپچىقىرىش مۇھىتىغا يېڭى قاچا ئورۇنلاشتۇرۇڭ", code = "" " #! / bin / bash docker run -d -p {كونتېينېر_پورت}: {كونتېينېر_پورت} {كونتېينېر_ تەسۋىر} "" " )
قوليازمىنى ۋەزىپىگە باغلاڭ
task.attach_script (قوليازما)
AI ۋاكالەتچىسىنىڭ خىزمەت جەريانىغا ئېنىقلىما بېرىڭ
workflow = dspy.Workflow ( name = "كونتېينېر ئورۇنلاشتۇرۇش خىزمەت ئېقىمى", description = "يېڭى قاچىنىڭ ئورۇنلاشتۇرۇشىنى ئاپتوماتىك قىلىڭ", ۋەزىپە = [ۋەزىپە] )
AI ۋاكالەتچىسىنىڭ سەپلىمىسىنى ئېنىقلاڭ
config = dspy.Config ( name = "كونتېينېر ئورۇنلاشتۇرۇش سەپلىمىسى", description = "قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش ئۈچۈن AI ۋاكالەتچىسىنى سەپلەڭ", inputs = ["contain_image", "contain_port"] )
AI ۋاكالەتچىسى قۇرۇش
agent.create (خىزمەت ئېقىمى ، سەپلىمىسى) `` ` بۇ كود چەكلىمىسى يېڭى AI قاچىلىغۇچنى ئىشلەپچىقىرىش مۇھىتىغا ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاددىيلاشتۇرىدىغان ئاددىي AI ۋاكالەتچىسىگە ئېنىقلىما بېرىدۇ. ۋاكالەتچى كونتېينېرنى ئورۇنلاشتۇرۇش ئۈچۈن ئالدىن ياسالغان قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش قوليازمىسىنى ئىشلىتىپ ، خىزمەت ئېقىمى قاچا رەسىم ۋە پورتنىڭ كىرگۈزۈش پارامېتىرلىرىنى قوبۇل قىلىشقا تەڭشەلگەن.
LangChain: رۇسنى ئاساس قىلغان سۈنئىي ئەقىل ئوركېستىر رامكىسى
LangChain بولسا Rust نى ئاساس قىلغان سۈنئىي ئەقىل ئوركېستىرلاش رامكىسى بولۇپ ، ئۇ ئاچقۇچىلارغا سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئۇل ئەسلىھە ئاپتوماتلاشتۇرۇش ھەل قىلىش لايىھىسىنى قۇرۇش ۋە ئورۇنلاشتۇرالايدۇ. LangChain ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھەلىرىڭىز بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ، ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرىدىغان ۋە دەل ۋاقتىدا سانلىق مەلۇماتقا ئاساسەن قارار چىقىرىدىغان ئىختىيارى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرالايسىز. LangChain نىڭ مودۇللۇق قۇرۇلمىسى ۋە ئالدىن ياسالغان زاپچاسلارنىڭ كەڭ كۇتۇپخانىسى ئۇنى چوڭ تىپتىكى ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشتىكى كۆڭۈلدىكىدەك تاللاش قىلىدۇ.
LangChain نىڭ مۇھىم ئالاھىدىلىكلىرى
- ** مودۇللۇق بىناكارلىق **: LangChain نىڭ مودۇللۇق قۇرۇلمىسى سىزنىڭ ئۇل ئەسلىھەلىرىڭىز بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان خاس سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرۇپ ۋە ئورۇنلاشتۇرالايسىز.
- ** كەڭ كۇتۇپخانا **: LangChain نىڭ ئالدىن ياسالغان زاپچاسلار كۇتۇپخانىسى مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە ئاممىباب DevOps قوراللىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈشنى ئاسانلاشتۇرىدۇ.
- ** ھەقىقىي سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش **: LangChain نىڭ ھەقىقىي ۋاقىتتىكى سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش ئىقتىدارى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى مىنۇتلۇق سانلىق مەلۇماتلارغا ئاساسەن قارار چىقىرىش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلىدۇ.
ئاددىي LangChain كودى مىسالى
بۇ يەردە يېڭى قاچا ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرىدىغان LangChain كود توپىنىڭ ئاددىي بىر مىسالى: `` rust langchain :: :: ۋاكالەتچى ، ۋەزىپە ، قوليازما ، خىزمەت ئېقىمى ، سەپلەش};
// سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىگە ئېنىقلىما بېرىڭ let agent = Agent :: new ();
// قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش ۋەزىپىسىنى ئېنىقلاڭ let task = Task :: new ( "كونتېينېرنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ", «يېڭى قاچا ئىشلەپچىقىرىش مۇھىتىغا ئورۇنلاشتۇرۇڭ» ، vec! ["contain_image", "contain_port"], vec! ["كونتېينېر_ id"] );
// قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش قوليازمىسىنى ئېنىقلاڭ let script = Script :: new ( "كونتېينېر قوليازمىسىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ", «يېڭى قاچا ئىشلەپچىقىرىش مۇھىتىغا ئورۇنلاشتۇرۇڭ» ، r # " #! / bin / bash docker run -d -p {كونتېينېر_پورت}: {كونتېينېر_پورت} {كونتېينېر_ تەسۋىر} "#, vec! ["كونتېينېر_ تەسۋىر" ، "قاچا_پورت"] );
// قوليازمىنى ۋەزىپىگە باغلاڭ task.attach_script (قوليازما);
// AI ۋاكالەتچىسىنىڭ خىزمەت جەريانىغا ئېنىقلىما بېرىڭ let workflow = Workflow :: new ( «كونتېينېر ئورۇنلاشتۇرۇش خىزمەت ئېقىمى» ، «يېڭى قاچا ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتىك قىلىڭ» ، vec! [ۋەزىپە] );
// AI ۋاكالەتچىسىنىڭ سەپلىمىسىنى ئېنىقلاڭ let config = Config :: new ( «كونتېينېر ئورۇنلاشتۇرۇش سەپلىمىسى» ، «قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش ئۈچۈن AI ۋاكالەتچىسىنى سەپلەڭ» ، vec! ["contain_image", "contain_port"] );
// AI ۋاكالەتچىسى قۇرۇش agent.create (خىزمەت ئېقىمى ، سەپلىمىسى); `` ` بۇ كود چەكلىمىسى يېڭى AI قاچىلىغۇچنى ئىشلەپچىقىرىش مۇھىتىغا ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاددىيلاشتۇرىدىغان ئاددىي AI ۋاكالەتچىسىگە ئېنىقلىما بېرىدۇ. ۋاكالەتچى كونتېينېرنى ئورۇنلاشتۇرۇش ئۈچۈن ئالدىن ياسالغان قاچا ئورۇنلاشتۇرۇش قوليازمىسىنى ئىشلىتىپ ، خىزمەت ئېقىمى قاچا رەسىم ۋە پورتنىڭ كىرگۈزۈش پارامېتىرلىرىنى قوبۇل قىلىشقا تەڭشەلگەن.
ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر
بۇ يەردە DSPy ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:
DSPy
- dspy.Agent (). قۇرۇش (خىزمەت ئېقىمى ، سەپلىمىسى) `: بەلگىلەنگەن خىزمەت ئېقىمى ۋە سەپلىمىسى بىلەن يېڭى AI ۋاكالەتچىسى قۇرىدۇ.
- dspy.Task (). Attach_script (script) `: AI ۋاكالەتچىسىنىڭ خىزمەت جەريانىدىكى ۋەزىپىگە قوليازما باغلايدۇ.
dspy.Script (). يېڭى (ئىسىم ، چۈشەندۈرۈش ، كود): بەلگىلەنگەن ئىسىم ، چۈشەندۈرۈش ۋە كود بىلەن يېڭى قوليازما قۇرىدۇ.- `dspy.
LangChain
- langchain :: ۋاكالەتچى :: new () `: يېڭى AI ۋاكالەتچىسى قۇرىدۇ. .
langchain :: Script :: new (ئىسىم ، چۈشەندۈرۈش ، كود ، كىرگۈزۈش): بەلگىلەنگەن ئىسىم ، چۈشەندۈرۈش ، كود ۋە كىرگۈزۈش پارامېتىرلىرى بىلەن يېڭى قوليازما قۇرىدۇ.- langchain :: Workflow :: new (ئىسىم ، چۈشەندۈرۈش ، ۋەزىپە) `: بەلگىلەنگەن ئىسىم ، چۈشەندۈرۈش ۋە ۋەزىپە بىلەن يېڭى خىزمەت ئېقىمى قۇرىدۇ.
langchain :: Config :: new (name, description, inputs): بەلگىلەنگەن ئىسىم ، چۈشەندۈرۈش ۋە كىرگۈزۈش پارامېتىرلىرى بىلەن يېڭى سەپلىمە ھاسىل قىلىدۇ.
Visualization
بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىنىڭ خىزمەت ئېقىمى تەسۋىرلەنگەن:
json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["كونتېينېر ئورۇنلاشتۇرۇش" ، "1-ۋەزىپە" ، "2-ۋەزىپە" ، "3-ۋەزىپە"], "datasets": [ { "label": "خىزمەت ئېقىمى", "data": [10, 5, 3, 2], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى خىزمەت ئېقىمى" }, "تارازا": { "yAxes": [ { "display": true, "scaleLabel": { "display": true, "labelString": "ۋەزىپە" } } ] } } } `
بۇ تەسۋىر سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىنىڭ خىزمەت ئېقىمىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ، ھەر بىر ۋەزىپە تاياقچە بىلەن ئىپادىلىنىدۇ. X ئوق بولسا ۋەزىپىلەرنى ، y ئوق بولسا ۋەزىپە سانىغا ۋەكىللىك قىلىدۇ.
خۇلاسە
بۇ ماقالىدە سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرلاش دۇنياسى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، بۇ بوشلۇقتىكى ئىككى ئاساسلىق قورال DSPy ۋە LangChain نى ئاساس قىلدۇق. بىز بۇ قوراللارنىڭ قانداق قىلىپ مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ، مەسىلىلەرنى ئالدىن پەرەز قىلىش ۋە ئالدىنى ئېلىش ۋە بايلىقتىن پايدىلىنىشنى ئەلالاشتۇرۇشقا ئىشلىتىلىدىغانلىقىنى كۆردۇق. ئۇلارنىڭ مودۇللۇق قۇرۇلمىسى ۋە ئالدىن ياسالغان زاپچاسلارنىڭ كەڭ كۇتۇپخانىلىرى بىلەن DSPy ۋە LangChain چوڭ تىپتىكى ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشتىكى كۆڭۈلدىكىدەك تاللاش. مەيلى سىز تەجرىبىلىك DevOps كەسپى خادىمىڭىز ياكى ئەمدىلا باشلىغان بولۇشىڭىزدىن قەتئىينەزەر ، بۇ قوراللار سىزنىڭ DevOps جەريانلىرىڭىزنى تېزلىتىشىڭىزگە ۋە ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشنى تېخىمۇ يۇقىرى سەۋىيىگە يەتكۈزۈشىڭىزگە ياردەم بېرىدۇ.