ପରିଚୟ
ବିଶ୍ AI ର AI ଅସ୍ତ୍ର ପ୍ରତିଯୋଗିତା ତୀବ୍ର ହେବା ସହିତ ଆମେରିକାର AI ବିକାଶରେ ଅଗ୍ରଣୀ ହେବା ଆବଶ୍ୟକତା ଦିନକୁ ଦିନ ଚାପଗ୍ରସ୍ତ ହୋଇଛି। ଗୋଟିଏ ଗୁରୁତ୍ area ପୂର୍ଣ୍ଣ କ୍ଷେତ୍ର ଯେଉଁଠାରେ ଆମେରିକା ଏକ ମହତ୍ advantage ପୂର୍ଣ ଲାଭ ହାସଲ କରିପାରିବ, ତାହା ହେଉଛି AI ଏଜେଣ୍ଟ ବ୍ୟବହାର କରି ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନର ବିକାଶରେ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ, ଆମେ ସ୍ autonomous ୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ର ଧାରଣା, ଏଇ ଅସ୍ତ୍ର ଦ race ଡ଼ ପରିପ୍ରେକ୍ଷୀରେ ଏହାର ଗୁରୁତ୍ୱ, ଏବଂ AI ଚାଳିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କାର୍ଯ୍ୟ ପାଇଁ ଷ୍ଟାକଜେନ୍, ଲାଙ୍ଗ ଚେନ୍, ଏବଂ DSPy କିପରି ବ୍ୟବହାର କରାଯାଇପାରିବ ତାହା ଅନୁସନ୍ଧାନ କରିବୁ |
ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ର ଗୁରୁତ୍ୱ |
ସ୍ autonomous ୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ AI ଏବଂ ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡିକର ବ୍ୟବହାରକୁ ବୁ IT ାଏ, କ୍ଲାଉଡ୍, ଅନ୍-ପ୍ରିମିୟର୍ ଏବଂ ହାଇବ୍ରିଡ୍ ପରିବେଶ ସହିତ IT ଭିତ୍ତିଭୂମିର ପରିଚାଳନା ଏବଂ ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କରିବା | ଏହି ପଦ୍ଧତି ସଂସ୍ଥାଗୁଡ଼ିକୁ ପରିବର୍ତ୍ତନ କରୁଥିବା ବ୍ୟବସାୟ ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ଶୀଘ୍ର ପ୍ରତିକ୍ରିୟା କରିବାକୁ, ଖର୍ଚ୍ଚ ହ୍ରାସ କରିବାକୁ ଏବଂ ସେମାନଙ୍କର ଆଇଟି କାର୍ଯ୍ୟର ସାମଗ୍ରିକ ଦକ୍ଷତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |
AI ଅସ୍ତ୍ରଶସ୍ତ୍ର ଦ race ଡ଼ର ପରିପ୍ରେକ୍ଷୀରେ, ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ଗୁରୁତ୍ because ପୂର୍ଣ ଅଟେ କାରଣ ଏହା ସଂଗଠନଗୁଡ଼ିକୁ AI ଚାଳିତ ସିଷ୍ଟମକୁ ଶୀଘ୍ର ନିୟୋଜନ ଏବଂ ମାପ କରିବାରେ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ, ଯାହା AI ଟେକ୍ନୋଲୋଜିର ବିକାଶ ଏବଂ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ଜରୁରୀ ଅଟେ | ଭିତ୍ତିଭୂମି ପରିଚାଳନାକୁ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କରି, ସଂସ୍ଥାଗୁଡ଼ିକ AI ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକର ବିକାଶ ଏବଂ ନିୟୋଜନ ଉପରେ ଧ୍ୟାନ ଦେବା ପାଇଁ ଉତ୍ସଗୁଡିକ ମୁକ୍ତ କରିପାରିବେ, ଯାହା ସେମାନଙ୍କୁ ଏକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପ୍ରତିଯୋଗିତାମୂଳକ ସୁବିଧା ଦେଇପାରେ |
ଷ୍ଟାକଜେନ୍: ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ପାଇଁ ଏକ Fr ାଞ୍ଚା |
ସ୍ autonomous ୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ପାଇଁ ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ହେଉଛି ଏକ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ framework ାଞ୍ଚା ଯାହା ଆଇଟି ଭିତ୍ତିଭୂମି ପରିଚାଳନାକୁ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କରିବା ପାଇଁ AI ଏବଂ ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ଆଲଗୋରିଦମ ବ୍ୟବହାର କରେ | ଏହା ଏକ ମାପନୀୟ ଏବଂ ବିସ୍ତାରଯୋଗ୍ୟ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ପ୍ରଦାନ କରେ ଯାହା ସଂସ୍ଥାଗୁଡ଼ିକୁ କ୍ଲାଉଡ୍, ଅନ୍-ପ୍ରିମିୟର୍ ଏବଂ ହାଇବ୍ରିଡ୍ ପରିବେଶ ସହିତ ବିଭିନ୍ନ ଭିତ୍ତିଭୂମି ପ୍ରଦାନକାରୀ ସହିତ ଏକୀଭୂତ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |
ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ଏକ ମଡ୍ୟୁଲାର୍ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ଉପରେ ନିର୍ମିତ ହୋଇଛି ଯେଉଁଥିରେ ଅନେକ ଉପାଦାନ ଅଛି, ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ କରି:
- ** ଷ୍ଟାକଜେନ୍ କୋର **: ଏହା ହେଉଛି ଷ୍ଟାକଜେନ୍ framework ାଞ୍ଚାର ମୂଳ ଉପାଦାନ, ଯାହା ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ପରିଚାଳନା ପାଇଁ ମ basic ଳିକ କାର୍ଯ୍ୟକାରିତା ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ |
- ** ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ଏଜେଣ୍ଟ **: ଏଗୁଡ଼ିକ ହେଉଛି ଏଇ-ଚାଳିତ ଏଜେଣ୍ଟ ଯାହା ଭିତ୍ତିଭୂମି ସମ୍ବଳ ପରିଚାଳନା ଏବଂ ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରିଂ ପାଇଁ ଦାୟୀ |
- ** ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ପ୍ରଦାନକାରୀ **: ଏଗୁଡ଼ିକ ହେଉଛି ପ୍ଲଗଇନ୍ ଯାହା ଷ୍ଟାକ୍ ଗେନକୁ ବିଭିନ୍ନ ଭିତ୍ତିଭୂମି ପ୍ରଦାନକାରୀ ସହିତ ଏକୀଭୂତ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |
ଲାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍: AI ଏଜେଣ୍ଟ ଗଠନ ପାଇଁ ଏକ Fr ାଞ୍ଚା |
ଲ୍ୟାଙ୍ଗ ଚେନ୍ ହେଉଛି AI ଏଜେଣ୍ଟ ଗଠନ ପାଇଁ ଏକ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ framework ାଞ୍ଚା ଯାହା ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ସହିତ ବ୍ୟବହାର କରାଯାଇପାରିବ | ଏହା ଲାଇବ୍ରେରୀ ଏବଂ ଉପକରଣଗୁଡିକର ଏକ ସେଟ୍ ପ୍ରଦାନ କରେ ଯାହା ବିକାଶକାରୀଙ୍କୁ AI ଏଜେଣ୍ଟ ଗଠନ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରେ ଯାହା ଭିତ୍ତିଭୂମି ଉତ୍ସ ସହିତ ଯୋଗାଯୋଗ କରିପାରିବ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ଏବଂ ବ୍ୟବସାୟ ତର୍କ ଉପରେ ଆଧାର କରି ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେଇପାରିବ |
ଲ୍ୟାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍ ଏକ ମଡ୍ୟୁଲାର୍ ସ୍ଥାପତ୍ୟର ଉପରେ ନିର୍ମିତ ଯାହାକି ଅନେକ ଉପାଦାନକୁ ନେଇ ଗଠିତ:
- ** LangChain Core **: ଏହା ହେଉଛି LangChain framework ାଞ୍ଚାର ମୂଳ ଉପାଦାନ, ଯାହା AI ଏଜେଣ୍ଟ ଗଠନ ପାଇଁ ମ basic ଳିକ କାର୍ଯ୍ୟକାରିତା ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ |
- ** ଲ୍ୟାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍ ଏଜେଣ୍ଟସ୍ **: ଏଗୁଡ଼ିକ ହେଉଛି ଏଇ-ଚାଳିତ ଏଜେଣ୍ଟ ଯାହା ଭିତ୍ତିଭୂମି ଉତ୍ସ ସହିତ ଯୋଗାଯୋଗ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ଏବଂ ବ୍ୟବସାୟିକ ତର୍କ ଉପରେ ଆଧାର କରି ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବାରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇପାରିବ |
- ** ଲାଙ୍ଗ୍ ଚେନ୍ ଇଣ୍ଟିଗ୍ରେସନ୍ **: ଏଗୁଡ଼ିକ ହେଉଛି ପ୍ଲଗଇନ୍ ଯାହା ଲ୍ୟାଙ୍ଗ ଚେନ୍ କୁ ଭିତ୍ତିଭୂମି ପ୍ରଦାନକାରୀ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ଉତ୍ସ ସହିତ ଏକୀଭୂତ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |
DSPy: AI ଚାଳିତ ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ନିର୍ମାଣ ପାଇଁ ଏକ Fr ାଞ୍ଚା |
AI- ଚାଳିତ ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ନିର୍ମାଣ ପାଇଁ DSPy ଏକ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ framework ାଞ୍ଚା ଯାହା ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ଏବଂ ଲ୍ୟାଙ୍ଗଚେନ ସହିତ ବ୍ୟବହାର କରାଯାଇପାରିବ | ଏହା ଲାଇବ୍ରେରୀ ଏବଂ ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକର ଏକ ସେଟ୍ ପ୍ରଦାନ କରେ ଯାହା ବିକାଶକାରୀଙ୍କୁ ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ନିର୍ମାଣ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ ଯାହାକି ବିଭିନ୍ନ ଉତ୍ସରୁ ତଥ୍ୟ ଗ୍ରହଣ, ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିପାରିବ |
DSPy ଏକ ମଡ୍ୟୁଲାର୍ ସ୍ଥାପତ୍ୟର ଉପରେ ନିର୍ମିତ ଯାହାକି ଅନେକ ଉପାଦାନକୁ ନେଇ ଗଠିତ, ଏଥିରେ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ:
- ** DSPy କୋର **: ଏହା ହେଉଛି DSPy framework ାଞ୍ଚାର ମୂଳ ଉପାଦାନ, ଯାହା ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ନିର୍ମାଣ ପାଇଁ ମ basic ଳିକ କାର୍ଯ୍ୟକାରିତା ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ |
- ** DSPy ଡାଟା ଉତ୍ସ **: ଏଗୁଡ଼ିକ ହେଉଛି ପ୍ଲଗଇନ୍ ଯାହା DSPy କୁ କ୍ଲାଉଡ୍, ଅନ୍-ପ୍ରିମିୟର୍ ଏବଂ ହାଇବ୍ରିଡ୍ ପରିବେଶ ସହିତ ବିଭିନ୍ନ ତଥ୍ୟ ଉତ୍ସ ସହିତ ଏକୀଭୂତ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |
- ** DSPy ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ **: ଏଗୁଡ଼ିକ ହେଉଛି ପ୍ଲଗଇନ୍ ଯାହା DSPy କୁ ବିଭିନ୍ନ ଉତ୍ସରୁ ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |
StackGen, LangChain, ଏବଂ DSPy ସହିତ AI- ଚାଳିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ
StackGen, LangChain, ଏବଂ DSPy ସହିତ AI ଚାଳିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ କରିବାକୁ, ଆମକୁ ଏହି ପଦକ୍ଷେପଗୁଡିକ ଅନୁସରଣ କରିବାକୁ ପଡିବ:
1। ** StackGen ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ **: ନିମ୍ନଲିଖିତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶକୁ ଚଲାଇ ଆପଣଙ୍କ ସିଷ୍ଟମରେ StackGen ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ:
bash ପାଇପ୍ ଇନଷ୍ଟଲ୍ ଷ୍ଟାକେନ୍ |
2। ** LangChain ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ **: ନିମ୍ନଲିଖିତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶକୁ ଚଲାଇ ଆପଣଙ୍କ ସିଷ୍ଟମରେ LangChain ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ:
bash ପାଇପ୍ ଇନଷ୍ଟଲ୍ ଲ୍ୟାଙ୍ଗଚେନ୍ |
3। ** DSPy ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ **: ନିମ୍ନଲିଖିତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶକୁ ଚଲାଇ ଆପଣଙ୍କ ସିଷ୍ଟମରେ DSPy ସଂସ୍ଥାପନ କରନ୍ତୁ:
bash ପାଇପ୍ ଇନଷ୍ଟଲ୍ dspy |
4। ** ଏକ ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ବିନ୍ୟାସ ଫାଇଲ୍ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ **: ଏକ ଷ୍ଟାକଜେନ୍ ବିନ୍ୟାସ ଫାଇଲ୍ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ ଯାହା ଆପଣ ପରିଚାଳନା କରିବାକୁ ଚାହୁଁଥିବା ଭିତ୍ତିଭୂମି ଉତ୍ସ ଏବଂ ପ୍ରଦାନକାରୀଙ୍କୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରେ |
`` ପାଇଥନ୍ |
ଷ୍ଟାକେନ୍ ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ |
ବିନ୍ୟାସ = { "ପ୍ରଦାନକାରୀ": [ { "ନାମ": "aws", "ପ୍ରକାର": "aws", "ପରିଚୟପତ୍ର": { "access_key": "YOUR_ACCESS_KEY", "secret_key": "YOUR_SECRET_KEY" } } ], "ଉତ୍ସଗୁଡିକ": [ { "ନାମ": "my_instance", "ପ୍ରକାର": "ଉଦାହରଣ", "ପ୍ରଦାନକାରୀ": "aws", "ଗୁଣ": { "image_id": "ami-abc123", "ଉଦାହରଣ_ପ୍ରକାର": "t2.micro" } } ] }
stackgen.config (ବିନ୍ୟାସ)
। ** ପାଇଥନ୍ |
langchain ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ |
ଏଜେଣ୍ଟ = langchain.Agent ( ନାମ = "my_agent", ପ୍ରଦାନକାରୀ = "aws", ଗୁଣ = { "image_id": "ami-abc123", "ଉଦାହରଣ_ପ୍ରକାର": "t2.micro" } )
langchain.agent (ଏଜେଣ୍ଟ)
6। ** ଏକ DSPy ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ **: ଏକ DSPy ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ସୃଷ୍ଟି କରନ୍ତୁ ଯାହା ବିଭିନ୍ନ ଉତ୍ସରୁ ତଥ୍ୟ ଗ୍ରହଣ, ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିପାରିବ | ପାଇଥନ୍ |
dspy ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ |
ପାଇପଲାଇନ = dspy। ପାଇପଲାଇନ ( ନାମ = "my_pipeline", data_sources = [ { "ନାମ": "aws", "ପ୍ରକାର": "aws", "ପରିଚୟପତ୍ର": { "access_key": "YOUR_ACCESS_KEY", "secret_key": "YOUR_SECRET_KEY" } } ], data_processing = [ { "ନାମ": "my_processor", "ପ୍ରକାର": "ସଞ୍ଚାଳକ", "ଗୁଣ": { "image_id": "ami-abc123", "ଉଦାହରଣ_ପ୍ରକାର": "t2.micro" } } ] )
dspypipeline (ପାଇପଲାଇନ) ``
ଶୀର୍ଷ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ / ସ୍ନିପେଟ୍ |
StackGen, LangChain, ଏବଂ DSPy ପାଇଁ ଏଠାରେ ସର୍ବାଧିକ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ କମାଣ୍ଡ / ସ୍ନିପେଟ୍ ଅଛି:
1।
୨।
3। ** DSPy **: "dspypipeline (ପାଇପଲାଇନ)" - ଏକ DSPy ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ତିଆରି ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
4। ** StackGen **: stackgen.providers () - ଉପଲବ୍ଧ ପ୍ରଦାନକାରୀଙ୍କ ତାଲିକା ପାଇବା ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
5। ** LangChain **: langchain.providers () - ଉପଲବ୍ଧ ପ୍ରଦାନକାରୀଙ୍କ ତାଲିକା ପାଇବା ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
6। ** DSPy **: dspy.data_sources () - ଉପଲବ୍ଧ ତଥ୍ୟ ଉତ୍ସଗୁଡ଼ିକର ଏକ ତାଲିକା ପାଇବା ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
7। ** StackGen **: stackgen.resources () - ଉପଲବ୍ଧ ଉତ୍ସଗୁଡ଼ିକର ଏକ ତାଲିକା ପାଇବା ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
8। ** LangChain **: langchain.resources () - ଉପଲବ୍ଧ ଉତ୍ସଗୁଡ଼ିକର ଏକ ତାଲିକା ପାଇବା ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
9। ** DSPy **: dspy.data_processing () - ଉପଲବ୍ଧ ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପ୍ଲଗଇନଗୁଡ଼ିକର ତାଲିକା ପାଇବା ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
10। ** StackGen **: stackgen.status () - StackGen ଉଦାହରଣର ସ୍ଥିତି ପାଇବା ପାଇଁ ଏହି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍
Chart.js ବ୍ୟବହାର କରି StackGen, LangChain, ଏବଂ DSPy ସ୍ଥାପତ୍ୟର ଏକ ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍:
json { "ପ୍ରକାର": "ଦଣ୍ଡିକା", "ଡାଟା": { "ଲେବଲ୍": ["ଷ୍ଟାକଗେନ", "ଲାଙ୍ଗଚେନ", "DSPy"], "ଡାଟାବେସ୍": [ { "ଲେବଲ୍": "ପ୍ରଦାନକାରୀ", "ଡାଟା": [10, 5, 2], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": ["# 4CAF50", "# FF9800", "# 2196F3"] }, { "ଲେବଲ୍": "ଉତ୍ସଗୁଡିକ", "ଡାଟା": [20, 10, 5], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": ["# 4CAF50", "# FF9800", "# 2196F3"] }, { "ଲେବଲ୍": "ଡାଟା ଉତ୍ସ", "ଡାଟା": [5, 10, 20], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": ["# 4CAF50", "# FF9800", "# 2196F3"] }, { "ଲେବଲ୍": "ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ", "ଡାଟା": [10, 20, 30], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": ["# 4CAF50", "# FF9800", "# 2196F3"] } ] }, "ବିକଳ୍ପଗୁଡିକ": { "ଆଖ୍ୟା": { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ, "ପାଠ୍ୟ": "ଷ୍ଟାକଜେନ୍, ଲାଙ୍ଗ ଚେନ୍, ଏବଂ DSPy ସ୍ଥାପତ୍ୟ" }, "କିମ୍ବଦନ୍ତୀ": { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ | } } }
ଏହି ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍ ପ୍ରତ୍ୟେକ framework ାଞ୍ଚା ପାଇଁ ଉପଲବ୍ଧ ପ୍ରଦାନକାରୀ, ଉତ୍ସ, ଡାଟା ଉତ୍ସ ଏବଂ ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପ୍ଲଗଇନ୍ ସଂଖ୍ୟା ଦର୍ଶାଏ |
ସିଦ୍ଧାନ୍ତ
ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଅର୍କେଷ୍ଟ୍ରେସନ୍ ହେଉଛି ଏକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ କ୍ଷେତ୍ର ଯେଉଁଠାରେ ଏଆଇ ଅସ୍ତ୍ର ଦ race ଡ଼ରେ ଆମେରିକା ଏକ ମହତ୍ advantage ପୂର୍ଣ ଲାଭ କରିପାରିବ | AI ଚାଳିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ ପାଇଁ ଷ୍ଟାକଜେନ୍, ଲାଙ୍ଗ ଚେନ୍, ଏବଂ DSPy ଏକ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ଉପକରଣ ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ ବର୍ଣ୍ଣିତ ପଦକ୍ଷେପଗୁଡ଼ିକୁ ଅନୁସରଣ କରି, ବିକାଶକାରୀମାନେ ଏକ ଷ୍ଟାକଗେନ ବିନ୍ୟାସ ଫାଇଲ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବେ, ଏକ ଲ୍ୟାଙ୍ଗଚେନ ଏଜେଣ୍ଟ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବେ ଏବଂ ଏକ DSPy ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବେ | ଷ୍ଟାକଗେନ, ଲାଙ୍ଗଚେନ, ଏବଂ DSPy ପାଇଁ ଶ୍ରେଷ୍ଠ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ କମାଣ୍ଡ / ସ୍ନିପେଟ୍ ମଧ୍ୟ ପ୍ରଦାନ କରାଯାଇଛି | ଶେଷରେ, Chart.js ବ୍ୟବହାର କରି StackGen, LangChain, ଏବଂ DSPy ସ୍ଥାପତ୍ୟର ଏକ ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍ ପ୍ରଦାନ କରାଯାଇଛି |