Автоматлаштырылган программа тәэминаты өчен AI агентларын туплау: LangChain һәм DSPy-ны DevOps торбаларында интеграцияләү

Кереш

Программаны эшләү ландшафты тиз үсеш ала, ясалма интеллект (AI) һәм машина өйрәнү (ML) үсеш тормыш циклының төрле аспектларында арта. ЯИ өчен куллануның иң перспектив өлкәләренең берсе - телеметрия һәм өзлексез интеграция / өзлексез урнаштыру (CI / CD) кертеп, программа тәэмин итү процессларын автоматлаштыру. Бу мәкаләдә без программа тәэмин итү процессларын автоматлаштыруда ЯИ агентларының ролен өйрәнербез һәм LangChain һәм DSPy кебек оркестр коралларын практик тормышка ашырырбыз.

Программа тәэмин итүдә ЯИ агентларының роле

ЯИ агентлары - программалар программалары, алар биремнәрне автоматик рәвештә башкара ала, мәгълүматлар һәм кагыйдәләр нигезендә карарлар кабул итә. Программа тәэмин итү контекстында ЯИ агентлары төрле процессларны автоматлаштыру өчен кулланылырга мөмкин, мәсәлән:

** Телеметрия **: ЯИ агентлары кушымталарның тәртибе һәм эше турында мәгълүмат бирү өчен төрле чыганаклардан мәгълүмат туплый һәм анализлый ала.
** Даими интеграция **: ЯИ агентлары код үзгәртүләрен төзүне, сынауны һәм урнаштыруны автоматлаштыра ала, кушымтаның һәрвакыт урнаштырыла торган хәлдә булуын тәэмин итә.
** Даими урнаштыру **: ЯИ агентлары кулланучыларга яңа функцияләр һәм төзәтмәләр алу өчен кирәк булган вакытны һәм көчне киметеп, производствога үзгәрешләр урнаштыруны автоматлаштыра ала.
** Мониторинг һәм Сигнализация **: ЯИ агентлары кушымтаның эшләвен күзәтә алалар һәм уйлап табучыларны һәм операторларны критик булганчы потенциаль проблемалар турында кисәтә алалар.

LangChain: ЯИ агентларын төзү өчен нигез

LangChain - төрле мәгълүмат чыганаклары белән үзара бәйләнештә булырга һәм биремнәрне автоном рәвештә башкара алырлык AI агентларын төзү өчен Python нигезе. LangChain төзү агентлары өчен гади һәм интуитив API тәкъдим итә:

** Мәгълүмат чыганаклары белән үзара бәйләнеш **: LangChain агентлар белән үзара бәйләнештә була торган мәгълүмат базалары, API һәм файл системаларын кертеп, мәгълүмат чыганакларын тәкъдим итә.
** Биремнәрне үтәгез **: LangChain агентлар башкара алырлык берничә эш тәкъдим итә, шул исәптән текст эшкәртү, рәсемне тану, табигый тел эшкәртү.
** Мәгълүматлардан өйрәнегез **: LangChain машиналар өйрәнү алгоритмнарын тәкъдим итә, алар агентлар мәгълүматтан өйрәнә ала.

DSPy: таратылган ЯИ агентларын төзү өчен нигез

DSPy - зур күләмле кушымталар ихтыяҗларын канәгатьләндерә ала торган таратылган AI агентларын төзү өчен Python каркасы. DSPy үзенчәлекләр спектрын тәкъдим итә, шул исәптән:

** Бәйләнгән исәпләү **: DSPy агентларга берничә машинада эшләргә мөмкинлек бирә, бу зур масштаблы кушымталар өчен идеаль.
** Мәгълүмат параллелизмы **: DSPy агентларга мәгълүматны параллель эшкәртергә мөмкинлек бирә, бу югары җитештерүчән исәпләү таләп иткән кушымталар өчен идеаль.
** Масштаблылык **: DSPy агентларга масштаблы кушымталар ихтыяҗларын канәгатьләндерергә мөмкинлек бирә.

LangChain һәм DSPy-ны DevOps торбаларына интеграцияләү

LangChain һәм DSPyны DevOps торба үткәргечләренә интеграцияләү өчен, без түбәндәге адымнарны куллана алабыз:

** LangChain һәм DSPy урнаштырыгыз **: LangChain һәм DSPy торба ярдәмендә урнаштырыгыз. "" баш langchain dspy урнаштыру "
** LangChain агентын булдырыгыз **: Мәгълүмат чыганаклары белән үзара бәйләнештә һәм биремнәр башкара алырлык LangChain агентын булдырыгыз. "питон импорт лангчейн

агент = langchain.Agent ( исем = "my_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("мәгълүмат базасы", "my_database")], биремнәр = [langchain.Task ("текст_ эшкәртү", "my_text_processing")] ) " 3. ** DSPy агентын булдырыгыз **: DSPy агентын булдырыгыз, ул берничә машинада эшли һәм параллель рәвештә мәгълүмат эшкәртә ала. "питон dspy импорт

DSPy агент ясагыз

агент = dspy.Agent ( исем = "my_agent", data_sources = [dspy.DataSource ("мәгълүмат базасы", "my_database")], биремнәр = [dspy.Таск ("текст_ эшкәртү", "my_text_processing")] ) " 4. ** LangChain һәм DSPy агентларын берләштерегез **: LangChain һәм DSPy агентларын DevOps торбасына Дженкинс яки GitLab CI / CD кебек корал ярдәмендә берләштерегез. "питон импорт лангчейн dspy импорт

LangChain агентын булдырыгыз

langchain_agent = langchain.Agent ( исем = "my_langchain_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("мәгълүмат базасы", "my_database")], биремнәр = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )

DSPy агент ясагыз

dspy_agent = dspy.Agent ( исем = "my_dspya_agent", data_sources = [dspy.DataSource ("мәгълүмат базасы", "my_database")], биремнәр = [dspy.Таск ("текст_ эшкәртү", "my_text_processing")] )

Агентларны DevOps торбасына берләштерегез

торба = [ langchain_agent, dspy_agent ] " Иң күп кулланылган командалар / фрагментлар

LangChain һәм DSPy өчен иң күп кулланылган 5-10 командалар / фрагментлар:

** LangChain: LangChain агентын булдырыгыз ** "питон импорт лангчейн

агент = langchain.Agent ( исем = "my_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("мәгълүмат базасы", "my_database")], биремнәр = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")] ) " 2. ** DSPy: DSPy агент ясагыз ** "питон dspy импорт

мәгълүмат = агент.дата_сурслар [0] .get_data () " 4. ** DSPy: Мәгълүмат чыганагы белән үзара бәйләнеш ** "питон dspy импорт

мәгълүмат = агент.дата_сурслар [0] .get_data () " 5. ** LangChain: биремне үтәгез ** "питон импорт лангчейн

нәтиҗә = агент.тасклар [0] .perform_task (мәгълүмат) " 6. ** DSPy: биремне үтәгез ** "питон dspy импорт

нәтиҗә = агент.тасклар [0] .perform_task (мәгълүмат) " 7. ** LangChain: Мәгълүматлардан өйрәнегез ** "питон импорт лангчейн

agent.learn_from_data (мәгълүмат) " 8. ** DSPy: Мәгълүматлардан өйрәнегез ** "питон dspy импорт

agent.learn_from_data (мәгълүмат) " 9. ** LangChain: DevOps торбасы белән берләшегез ** "питон импорт лангчейн

торба = [ агент ] " 10. ** DSPy: DevOps торбасы белән берләшегез ** "питон dspy импорт

торба = [ агент ] " Визуализация

Менә DevOps торбасында LangChain һәм DSPy агентларының визуализациясе: "диаграмма { "тип": "бар", "мәгълүмат": { "ярлыклар": ["LangChain", "DSPy"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "Агент", "мәгълүмат": [10, 20], "backgroundColor": ["rgba (255, 99, 132, 0,2)", "rgba (54, 162, 235, 0.2)"], "borderColor": ["rgba (255, 99, 132, 1)", "rgba (54, 162, 235, 1)"], "чик киңлеге": 1 } ] }, "вариантлар": { "титул": { "күрсәтү": дөрес, "текст": "DevOps торбасында LangChain һәм DSPy агентлары" }, "тараза": { "yAxes": [ { "таллар": { "startAtZero": дөрес } } ] } } } " Бу визуализация LangChain һәм DSPy агентларын DevOps торбасында күрсәтә, LangChain агентына 10, DSPy агентына 20 бирем бар.

Йомгаклау

Бу мәкаләдә без программа тәэмин итү процессларын автоматлаштыруда ЯИ агентларының ролен өйрәндек һәм LangChain һәм DSPy кебек оркестр коралларын практик тормышка ашырдык. LangChain һәм DSPy мәгълүмат чыганаклары белән үзара бәйләнештә булырга, биремнәр башкарырга һәм мәгълүматлардан өйрәнә алырлык AI агентларын булдыру өчен ничек кулланылуын күрдек. Без шулай ук LangChain һәм DSPyның DevOps торба үткәргечләренә Дженкинс яки GitLab CI / CD кебек кораллар ярдәмендә ничек интеграцияләнүен күрдек. Программаны эшкәртүдә AI һәм ML кабул итү арту белән, LangChain һәм DSPy программа тәэмин итү процессларын автоматлаштырырга теләүчеләр һәм операторлар өчен мөһим корал булып китәләр.

LangChain агентын булдырыгыз

DSPy агент ясагыз

LangChain агентын булдырыгыз

DSPy агент ясагыз

Агентларны DevOps торбасына берләштерегез

Have Questions?