DevOps دىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ يوشۇرۇن كۈچىنى ئېچىش: LangChain ۋە DSPy بىرلەشتۈرۈشنىڭ تېخنىكىلىق ئىزدىنىشى

تونۇشتۇرۇش

DevOps مەنزىرىسى تېز تەرەققىي قىلماقتا ، تېخىمۇ تېز ، تېخىمۇ ئىشەنچلىك ۋە بىخەتەر يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈشكە بولغان ئېھتىياجنىڭ تۈرتكىسىدە. بۇ ئۆزگەرتىشنىڭ مۇھىم ھەرىكەتلەندۈرگۈچ كۈچىنىڭ بىرى سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) نى DevOps خىزمەت ئېقىمىغا بىرلەشتۈرۈش. بۇ ماقالىدە ، DevOps دىكى Agentic AI ئۇقۇمى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، كۆلەم ۋە بىخەتەر يۇمشاق دېتال قۇرۇلمىسىنى قوزغىتالايدىغان ئىككى كۈچلۈك ئوركېستىرلاش قورالى LangChain بىلەن DSPy نى بىرلەشتۈرۈشنى ئاساس قىلىمىز.

DevOps دىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل دېگەن نېمە؟

DevOps دىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سۈنئىي ئەقىلنىڭ DevOps خىزمەت ئېقىمىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە ئەلالاشتۇرۇش ئۈچۈن ئىشلىتىلىشىنى كۆرسىتىدۇ. بۇ ۋاكالەتچىلەر نازارەت قىلىش ، دەرەخ كېسىش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇش ، تېخىمۇ كۆپ ئىستراتېگىيىلىك ۋە ئىجادىي خىزمەتلەر ئۈچۈن ئادەم كۈچى بايلىقىنى بوشىتىش قاتارلىق ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدۇ. DevOps دىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ مۇھىم پرىنسىپلىرى مەزمۇن قۇرۇلۇشى ۋە ZeroOps.

مەزمۇن قۇرۇلۇشى

مەزمۇن قۇرۇلۇشى بولسا DevOps خىزمەت ئېقىمىنىڭ مەشغۇلات مۇھىتىغا ئورتاق تونۇش ھاسىل قىلىش جەريانى. بۇ DevOps خىزمەت ئېقىمىدىكى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ ھەرىكىتىنى باشقۇرىدىغان قائىدە ، چەكلىمىلەر ۋە نىشانلارنى ئېنىقلاشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ. مەزمۇن قۇرۇلۇشى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى تەشكىللىك نىشان ۋە مەقسەتكە ماس ھالدا تەدبىر بەلگىلەش ۋە تەدبىر بەلگىلەشكە شارائىت ھازىرلايدۇ.

ZeroOps

ZeroOps بولسا DevOps پرىنسىپى بولۇپ ، ئىنسانلارنىڭ DevOps خىزمەت ئېقىمىغا ئارىلىشىش ئېھتىياجىنى يوقىتىشنى مەقسەت قىلىدۇ. بۇ ئىنسانلارنىڭ ئارىلىشىشى بولماي تۇرۇپ مۇھىتتىكى ئۆزگىرىشلەرنى بايقىيالايدىغان ۋە ئۇنىڭغا ئىنكاس قايتۇرالايدىغان ئۆزىنى ئەسلىگە كەلتۈرۈش ، ئۆزىنى ئەلالاشتۇرۇش ۋە ئۆزىنى كاپالەتلەندۈرۈش سىستېمىسى بەرپا قىلىش ئارقىلىق ئەمەلگە ئاشىدۇ. ZeroOps سىستېمىدىكى ئۆزگىرىشلەرنى نازارەت قىلالايدىغان ، تەھلىل قىلالايدىغان ۋە ئىنكاس قايتۇرالايدىغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى ئىشلىتىش ئارقىلىق ئەمەلگە ئاشىدۇ.

LangChain ۋە DSPy بىرلەشتۈرۈش

LangChain ۋە DSPy ئىككى خىل كۈچلۈك ئوركېستىرلاش قورالى بولۇپ ، DevOps دىكى Agentic AI نى بىرلەشتۈرەلەيدۇ. LangChain بولسا Python كۈتۈپخانىسى بولۇپ ، پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇش ئۈچۈن رامكا بىلەن تەمىنلەيدۇ ، DSPy بولسا Rust نى ئاساس قىلغان كۇتۇپخانا بولۇپ ، تارقىتىلغان سىستېما بەرپا قىلىدۇ.

LangChain ۋە DSPy نى بىرلەشتۈرۈش ئارقىلىق ، ئاچقۇچىلار Agentic AI نىڭ كۈچىدىن پايدىلىنىدىغان كۆلەملەشكەن ۋە بىخەتەر يۇمشاق دېتال قۇرۇلمىسىنى قۇرالايدۇ. بۇ بىرلەشتۈرۈشنى قانداق ئەمەلگە ئاشۇرغىلى بولىدىغانلىقىنىڭ بىر مىسالى:

`` python

import langchain langchain.chat_models دىن ChatOpenAI نى ئىمپورت قىلىدۇ langchain.llms دىن LLMOpenAI نى ئىمپورت قىلىدۇ

پاراڭلىشىش ئەندىزىسى ۋە LLM غا ئېنىقلىما بېرىڭ

chat_model = ChatOpenAI () llm = LLMOpenAI ()

LangChain ۋاكالەتچىسىگە ئېنىقلىما بېرىڭ

agent = langchain.Agent ( chain = langchain.Chain ( llm = llm, chat_model = chat_model ) )

DSPy ۋاكالەتچىسىگە ئېنىقلىما بېرىڭ

dsp_agent = dspy.Agent ( name = "my_agent", description = "مېنىڭ DSPy ۋاكالەتچىم" )

LangChain ۋە DSPy ۋاكالەتچىلىرىنى بىرلەشتۈرۈڭ

langchain_agent = langchain.Agent ( chain = langchain.Chain ( llm = llm, chat_model = chat_model, dsp_agent = dsp_agent ) )

بىر گەۋدىلەشتۈرۈلگەن ۋاكالەتچىدىن پايدىلىنىپ ۋەزىپە ئىجرا قىلىڭ

langchain_agent.execute ("ئىلتىماسنى ئىشلەپچىقىرىشقا ئورۇنلاشتۇرۇڭ") `` `

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە LangChain ۋە DSPy ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:

1. ** LangChain ۋاكالەتچى قۇرۇش **: `langchain. جىددىي
2. ** DSPy ۋاكالەتچى قۇرۇش **: dspy.Agent (name =" my_agent ", description =" مېنىڭ DSPy ۋاكالەتچىم ")
3. ** LangChain ۋاكالەتچى ئىجرا قىلىش **: langchain_agent.execute (« ئىلتىماسنى ئىشلەپچىقىرىشقا ئورۇنلاشتۇرۇش »)
4. ** DSPy ۋاكالەتچى ئىجرا قىلىش **: dsp_agent.execute (" ئىلتىماسنى ئىشلەپچىقىرىشقا ئورۇنلاشتۇرۇڭ ")
5. ** LangChain زەنجىر ئېنىقلىمىسى **: langchain.Chain (llm = llm, chat_model = chat_model)
6. ** DSPy زەنجىر ئېنىقلىمىسى **: dspy.Chain (name =" my_chain ", description =" مېنىڭ DSPy زەنجىرى ")
7. ** LangChain ۋاكالەتچى تىزىملاش **: langchain_agent.register ()
8. ** DSPy ۋاكالەتچى تىزىملاش **: dsp_agent.register ()
9. ** LangChain ۋاكالەتچى تىزىملاتماسلىق **: langchain_agent.unregister ()
10. ** DSPy ۋاكالەتچى تىزىملاتماسلىق **: dsp_agent.unregister ()

Visualization

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق LangChain ۋە DSPy بىر گەۋدىلەشتۈرۈلگەن كۆرۈنۈش:

json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["LangChain", "DSPy"], "datasets": [ { "label": "ۋاكالەتچى قۇرۇش", "data": [10, 5], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] }, { "label": "ۋاكالەتچى ئىجرا", "data": [8, 6], "backgroundColor": ["# 2196F3", "# 9C27B0"] }, { "label": "زەنجىر ئېنىقلىمىسى", "data": [12, 4], "backgroundColor": ["# 8BC34A", "# 3F51B5"] } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "LangChain and DSPy Integration" }, "رىۋايەت": { "display": true } } } `

خۇلاسە

LangChain بىلەن DSPy نىڭ بىرلىشىشى DevOps دىكى Agentic AI نىڭ كۈچىدىن پايدىلىنىدىغان كۆلەملەشكەن ۋە بىخەتەر يۇمشاق دېتال قۇرۇلمىسىنى بارلىققا كەلتۈرىدۇ. پروگرامما ئاچقۇچىلار Context Engineering ۋە ZeroOps پرىنسىپىنى ئىشلىتىپ ، ئۆز-ئۆزىنى ئەسلىگە كەلتۈرۈش ، ئۆز-ئۆزىنى ئەلالاشتۇرۇش ۋە ئۆز-ئۆزىگە كاپالەتلىك قىلىش سىستېمىسىنى بارلىققا كەلتۈرەلەيدۇ ، ئۇلار ئىنسانلارنىڭ ئارىلىشىۋالماي مۇھىتتىكى ئۆزگىرىشلەرنى بايقىيالايدۇ ۋە ئىنكاس قايتۇرالايدۇ. LangChain ۋە DSPy ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر Chart.js ئارقىلىق بىرلەشتۈرۈشنى تەسۋىرلەش بىلەن بىرگە تەمىنلەنگەن.