Оркестрирање на испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција со агенти кои се свесни за контекст и алатки за оркестрација | B4N1

Оркестрирање на испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција со агенти кои се свесни за контекст и алатки за оркестрација

6 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Вовед

Зголеменото усвојување на вештачката интелигенција (ВИ) и автоматизацијата во развојот на софтвер доведе до значителна промена во начинот на работа на тимовите на DevOps. Со подемот на алатките и платформите управувани од вештачка интелигенција, потребата за агенти и алатки за оркестрација кои се свесни за контекстот стана поитна од кога било. Во оваа статија, ќе го истражиме концептот на оркестрирање на испорака на софтвер управувано со вештачка интелигенција користејќи агенти кои се свесни за контекст и алатки за оркестрација, со фокус на интегрирање на LangChain и DSPy за подобрена автоматизација и приспособливост на DevOps.

Предизвиците на испораката на софтвер управувана од вештачка интелигенција

Бидејќи вештачката интелигенција и автоматиката продолжуваат да го трансформираат пејзажот за развој на софтвер, тимовите на DevOps се соочуваат со неколку предизвици:

  1. Зголемена сложеност: Алатките и платформите управувани со вештачка интелигенција воведуваат нови слоеви на сложеност, што им отежнува на тимовите да управуваат и да ги оркестрираат нивните работни текови.
  2. Приспособливост: Како што алатките управувани од вештачка интелигенција стануваат се поприсутни, потребата за приспособливост се зголемува, што го прави предизвик за тимовите да обезбедат беспрекорна интеграција и распоредување.
  3. Безбедност: алатките и платформите управувани со вештачка интелигенција воведуваат нови безбедносни ризици, што го прави од суштинско значење за тимовите да спроведат силни безбедносни мерки за заштита на нивните системи и податоци.
  4. Откривање измама: Со зголемувањето на откривањето измама управувано од вештачка интелигенција, тимовите мора да бидат способни да откриваат и да одговорат на потенцијалните закани во реално време.

Контекст-свесни агенти и алатки за оркестрација

За да се решат овие предизвици, агентите кои се свесни за контекстот и алатките за оркестрација се појавија како клучна компонента на испораката на софтвер управувана од вештачка интелигенција. Овие алатки им овозможуваат на тимовите да:

  1. Автоматизирај работни текови: Агентите кои се свесни за контекстот можат да ги автоматизираат работните текови, намалувајќи ја мануелната интервенција и зголемувајќи ја ефикасноста.
  2. Интегрирајте алатки управувани од вештачка интелигенција: Алатките за оркестрација можат да интегрираат алатки и платформи управувани од вештачка интелигенција, обезбедувајќи беспрекорна комуникација и соработка.
  3. Обезбедете приспособливост: Контекстните агенти и алатките за оркестрација може да се размерат со зголемените барања за испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција.
  4. Подобрување на безбедноста: овие алатки можат да имплементираат силни безбедносни мерки, заштитувајќи ги системите и податоците од потенцијални закани.

LangChain и DSPy: Моќна комбинација

LangChain и DSPy се две моќни алатки кои може да се користат за подобрување на автоматизацијата и приспособливоста на DevOps во испораката на софтвер управувана од вештачка интелигенција. LangChain е библиотека на Python која им овозможува на програмерите да градат агенти кои се свесни за контекстот, додека DSPy е рамка заснована на Rust која обезбедува скалабилна и безбедна платформа за испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција.

ЛангСинџир

LangChain е библиотека на Python која им овозможува на програмерите да градат агенти свесни за контекст користејќи техники за обработка на природен јазик (NLP) и машинско учење (ML). Со LangChain, програмерите можат:

  1. Build Context-Aware Agents: LangChain им овозможува на програмерите да градат агенти кои се свесни за контекстот кои можат да разберат и да одговорат на внесувањето на корисникот.
  2. Интегрирајте алатки управувани од вештачка интелигенција: LangChain може да интегрира алатки и платформи управувани од вештачка интелигенција, обезбедувајќи беспрекорна комуникација и соработка.
  3. Обезбедете приспособливост: LangChain може да се скалира со зголемените барања за испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција.

DSPy

DSPy е рамка заснована на Rust која обезбедува скалабилна и безбедна платформа за испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција. Со DSPy, програмерите можат:

  1. Изградете скалабилни системи управувани од вештачка интелигенција: DSPy им овозможува на програмерите да градат скалабилни системи управувани од ВИ кои можат да се справат со зголемените барања.
  2. Обезбедете безбедност: DSPy обезбедува силни безбедносни мерки, заштитувајќи ги системите и податоците од потенцијални закани.
  3. Интегрирајте алатки управувани од вештачка интелигенција: DSPy може да интегрира алатки и платформи управувани од вештачка интелигенција, обезбедувајќи беспрекорна комуникација и соработка.

Интегрирање на LangChain и DSPy

Интегрирањето на LangChain и DSPy може да обезбеди моќна комбинација за подобрување на автоматизацијата и приспособливоста на DevOps во испораката на софтвер управувана од вештачка интелигенција. Со искористување на јаките страни на двете алатки, програмерите можат:

  1. Build Context-Aware Agents: LangChain може да се користи за изградба на агенти кои се свесни за контекстот кои можат да разберат и да одговорат на внесувањето на корисникот.
  2. Интегрирајте алатки управувани од вештачка интелигенција: DSPy може да интегрира алатки и платформи управувани од вештачка интелигенција, обезбедувајќи беспрекорна комуникација и соработка.
  3. Обезбедете приспособливост: LangChain и DSPy можат да се размерат со зголемените барања за испорака на софтвер управувана од вештачка интелигенција.

Пример код

Еве еден пример блок код кој покажува како да се интегрираат LangChain и DSPy:

увозен лангсин
од dspy увоз DSPy

# Креирајте агент LangChain
агент = langchain.Agent(
    име = "мој_агент",
    model="langchain/llama:1.3B",
    prompt="Јас сум агент свесен за контекстот кој може да разбере и да одговори на внесувањето на корисникот."
)

# Креирајте пример за DSPy
dsp = DSPy(
    име = "my_dsp",
    model="dspy/transformer:1.3B",
    prompt="Јас сум скалабилен систем управуван од ВИ кој може да се справи со зголемените барања."
)

# Интегрирајте го агентот LangChain со примерот DSPy
agent.connect(dsp)

# Тестирајте го интегрираниот систем
print(agent.respond ("Здраво, како си?"))

Овој блок за кодови покажува како да креирате агент LangChain и пример за DSPy, а потоа да ги интегрирате користејќи го методот „поврзете“. Методот „одговор“ потоа се користи за тестирање на интегрираниот систем.

Топ 5-10 најкористени команди/парчиња

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за LangChain и DSPy:

ЛангСинџир

  1. langchain.Agent(name="my_agent", model="langchain/llama:1.3B", prompt="Јас сум агент свесен за контекстот што може да разбере и да одговори на внесувањето на корисникот.")
  2. agent.connect(dsp)
  3. agent.respond(„Здраво, како си?“)
  4. langchain.LLM(model="langchain/llama:1.3B")
  5. agent.get_response(prompt="Како се викаш?")

DSPy

  1. dspy.DSPy(name="my_dsp", model="dspy/transformer:1.3B", prompt="Јас сум скалабилен систем управуван од AI што може да се справи со зголемените барања.")
  2. dsp.connect(agent)
  3. dsp.get_response(prompt="Како се викаш?")
  4. dspy.transformer(model="dspy/transformer:1.3B")
  5. dsp.get_output(prompt="Здраво, како си?")

Визуелизација

Еве визуелизација на интегрираниот систем LangChain и DSPy користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    "етикети": ["LangChain", "DSPy"],
    "збирки на податоци": [
      {
        "label": "Приспособливост",
        "податоци": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"]
      },
      {
        "етикета": "Безбедност",
        "податоци": [20, 10],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "Споредба на приспособливост и безбедност"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација ја споредува приспособливоста и безбедноста на LangChain и DSPy, покажувајќи ги силните страни на секоја алатка.

Заклучок

Оркестрирањето на испорака на софтвер управувано од вештачка интелигенција со агенти кои се свесни за контекст и алатки за оркестрација е клучна компонента на модерните DevOps. Со интегрирање на LangChain и DSPy, програмерите можат да изградат скалабилни и безбедни системи управувани од вештачка интелигенција кои можат да се справат со зголемените барања. Со зголеменото усвојување на вештачката интелигенција и автоматизацијата, од суштинско значење е тимовите да ги усвојат овие алатки и техники за да останат пред кривата.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn