Buat ejen LangChain | B4N1

Buat ejen LangChain

8 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Memanfaatkan Ejen AI untuk Penghantaran Perisian Automatik: Mengintegrasikan LangChain dan DSPy dalam Saluran Paip DevOps

Pengenalan

Landskap pembangunan perisian berkembang pesat, dengan peningkatan penggunaan Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) dalam pelbagai aspek kitaran hayat pembangunan. Salah satu bidang aplikasi yang paling menjanjikan untuk AI adalah dalam mengautomasikan proses penyampaian perisian, termasuk telemetri dan penyepaduan berterusan/penyerahan berterusan (CI/CD). Dalam artikel ini, kami akan meneroka peranan ejen AI dalam mengautomasikan proses penghantaran perisian dan menyelidiki pelaksanaan praktikal alat orkestra seperti LangChain dan DSPy.

Peranan Ejen AI dalam Penyampaian Perisian

Ejen AI ialah program perisian yang boleh melaksanakan tugas secara autonomi, membuat keputusan berdasarkan data dan peraturan. Dalam konteks penghantaran perisian, ejen AI boleh digunakan untuk mengautomasikan pelbagai proses, seperti:

  1. Telemetri: Ejen AI boleh mengumpul dan menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti log aplikasi, metrik prestasi dan maklum balas pengguna, untuk memberikan cerapan tentang kelakuan dan prestasi aplikasi.
  2. Integrasi Berterusan: Ejen AI boleh mengautomasikan binaan, ujian dan penggunaan perubahan kod, memastikan aplikasi sentiasa dalam keadaan boleh guna.
  3. Pengedaran Berterusan: Ejen AI boleh mengautomasikan penggunaan perubahan pada pengeluaran, mengurangkan masa dan usaha yang diperlukan untuk mendapatkan ciri dan pembaikan baharu kepada pengguna.
  4. Pemantauan dan Makluman: Ejen AI boleh memantau prestasi aplikasi dan memberi amaran kepada pembangun dan pengendali tentang isu yang berpotensi sebelum ia menjadi kritikal.

LangChain: Rangka Kerja untuk Membina Ejen AI

LangChain ialah rangka kerja Python untuk membina ejen AI yang boleh berinteraksi dengan pelbagai sumber data dan melaksanakan tugas secara autonomi. LangChain menyediakan API yang mudah dan intuitif untuk ejen bangunan yang boleh:

  1. Berinteraksi dengan sumber data: LangChain menyediakan pelbagai sumber data, termasuk pangkalan data, API dan sistem fail, yang boleh berinteraksi dengan ejen.
  2. Lakukan tugas: LangChain menyediakan pelbagai tugas yang boleh dilakukan oleh ejen, termasuk pemprosesan teks, pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi.
  3. Belajar daripada data: LangChain menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin yang boleh digunakan ejen untuk belajar daripada data.

DSPy: Rangka Kerja untuk Membina Ejen AI Teragih

DSPy ialah rangka kerja Python untuk membina ejen AI teragih yang boleh berskala untuk memenuhi keperluan aplikasi berskala besar. DSPy menyediakan pelbagai ciri, termasuk:

  1. Pengkomputeran teragih: DSPy membenarkan ejen berjalan pada berbilang mesin, menjadikannya sesuai untuk aplikasi berskala besar.
  2. Kesejajaran data: DSPy membenarkan ejen memproses data secara selari, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pengkomputeran berprestasi tinggi.
  3. Skalabiliti: DSPy membenarkan ejen membuat skala untuk memenuhi keperluan aplikasi berskala besar.

Mengintegrasikan LangChain dan DSPy dalam Saluran Paip DevOps

Untuk menyepadukan LangChain dan DSPy dalam saluran paip DevOps, kami boleh menggunakan langkah berikut:

  1. Pasang LangChain dan DSPy: Pasang LangChain dan DSPy menggunakan pip.
pip pasang langchain dspy
  1. Buat ejen LangChain: Buat ejen LangChain yang boleh berinteraksi dengan sumber data dan melaksanakan tugas.
import langchain


ejen = langchain.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Buat ejen DSPy: Buat ejen DSPy yang boleh dijalankan pada berbilang mesin dan memproses data secara selari.
import dspy

# Buat ejen DSPy
ejen = dspy.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Sepadukan ejen LangChain dan DSPy: Integrasikan ejen LangChain dan DSPy dalam saluran paip DevOps menggunakan alat seperti Jenkins atau GitLab CI/CD.
import langchain
import dspy

# Buat ejen LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Buat ejen DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    name="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Integrasikan ejen dalam saluran paip DevOps
saluran paip = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

5-10 Arahan/Snippet Teratas Paling Digunakan

Berikut ialah 5-10 arahan/coretan teratas yang paling banyak digunakan untuk LangChain dan DSPy:

  1. LangChain: Buat ejen LangChain
import langchain

ejen = langchain.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. DSPy: Buat ejen DSPy
import dspy

ejen = dspy.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. LangChain: Berinteraksi dengan sumber data
import langchain

ejen = langchain.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Berinteraksi dengan sumber data
import dspy

ejen = dspy.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Laksanakan tugas
import langchain

ejen = langchain.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

hasil = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. DSPy: Laksanakan tugas
import dspy

ejen = dspy.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

hasil = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. LangChain: Belajar daripada data
import langchain

ejen = langchain.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. DSpy: Belajar daripada data
import dspy

ejen = dspy.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. LangChain: Sepadukan dengan saluran paip DevOps
import langchain

ejen = langchain.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

saluran paip = [
    ejen
]
  1. DSpy: Sepadukan dengan saluran paip DevOps
import dspy

ejen = dspy.Agent(
    nama="ejen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

saluran paip = [
    ejen
]

Visualisasi

Berikut ialah visualisasi ejen LangChain dan DSPy dalam saluran paip DevOps:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "set data": [
      {
        "label": "Ejen",
        "data": [10, 20],
        "warna latar belakang": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "lebar sempadan": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "tajuk": {
      "paparan": benar,
      "text": "LangChain dan Ejen DSPy dalam Saluran Paip DevOps"
    },
    "skala": {
      "yAxes": [
        {
          "kutu": {
            "beginAtZero": benar
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Visualisasi ini menunjukkan ejen LangChain dan DSPy dalam saluran paip DevOps, dengan ejen LangChain mempunyai 10 tugas dan ejen DSPy mempunyai 20 tugas.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami meneroka peranan ejen AI dalam mengautomasikan proses penghantaran perisian dan menyelidiki pelaksanaan praktikal alat orkestra seperti LangChain dan DSPy. Kami melihat cara LangChain dan DSPy boleh digunakan untuk mencipta ejen AI yang boleh berinteraksi dengan sumber data, melaksanakan tugas dan belajar daripada data. Kami juga melihat cara LangChain dan DSPy boleh disepadukan dalam saluran paip DevOps menggunakan alat seperti Jenkins atau GitLab CI/CD. Dengan penggunaan AI dan ML yang semakin meningkat dalam pembangunan perisian, LangChain dan DSPy menjadi alat yang semakin penting untuk pembangun dan pengendali yang ingin mengautomasikan proses penghantaran perisian.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn