سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئۈچۈن LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش

تونۇشتۇرۇش

زامانىۋى يۇمشاق دېتال سىستېمىسىنىڭ مۇرەككەپلىكى كۈنسېرى كۈچىيىۋاتقان ئۈنۈملۈك ۋە ئۈنۈملۈك DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئېھتىياجىنىڭ ئېشىشىنى كەلتۈرۈپ چىقاردى. ۋاكالەتچى سىستېمىلار بۇ نىشاننى ئەمەلگە ئاشۇرۇشنىڭ ئۈمىدۋار ئۇسۇلى سۈپىتىدە ئوتتۇرىغا چىقتى ، سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) دىن پايدىلىنىپ ، سىستېمىنىڭ ئىقتىدارىنى ئەلالاشتۇرۇپ ، سۈپىتىنى ئۆستۈرىدۇ. بۇ ماقالىدە بىز AgentCore دا ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنىڭ تېخنىكىلىق يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، LangChain ۋە DSPy دىن پايدىلىنىپ سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئۈچۈن ئىشلىتىمىز.

AgentCore: سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش فوندى

AgentCore سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش سىستېمىسى قۇرۇشنىڭ ئوچۇق كودلۇق رامكىسى. ئۇ مودېللىق قۇرۇلما بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئۇ ئاچقۇچىلارنى نازارەت قىلىش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە سىناق قىلىش قاتارلىق ھەر خىل ۋەزىپىلەر ئۈچۈن خاس ۋاكالەتچى قۇرالايدۇ. AgentCore نىڭ ئاساسلىق ئىقتىدارلىرى:

• ** مودۇللۇق بىناكارلىق **: AgentCore نىڭ قۇرۇلمىسى يۇقىرى مودۇللۇق قىلىپ لايىھەلەنگەن بولۇپ ، ئاچقۇچىلار خاس ۋاكالەتچى قۇرالايدۇ ۋە ئۇلارنى يادرولۇق رامكا بىلەن بىرلەشتۈرەلەيدۇ.
• ** سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قارار چىقىرىش **: AgentCore سۈنئىي ئەقىل ۋە ML ھېسابلاش ئۇسۇلىنى ئىشلىتىپ ، سىستېمىنىڭ ئىقتىدارى ۋە سۈپىتى ھەققىدە توغرا قارار چىقىرىدۇ.
• ** ھەقىقىي ۋاقىتنى نازارەت قىلىش **: AgentCore دەل ۋاقتىدا نازارەت قىلىش ئىقتىدارى بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئاچقۇچىلار ئاساسلىق مەسىلىگە ئايلىنىشتىن بۇرۇن سىستېما ئىقتىدارىنى ئىز قوغلايدۇ ۋە يوشۇرۇن مەسىلىلەرنى پەرقلەندۈرىدۇ.

LangChain: سۆھبەت سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشنىڭ رامكىسى

LangChain پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشنىڭ Python رامكىسى. ئۇ ئابونتلار بىلەن تەبىئىي تىل پاراڭلىشىدىغان خاس ۋاكالەتچىلەرنى قۇرۇش ئۈچۈن بىر قاتار قوراللار ۋە كۈتۈپخانىلار بىلەن تەمىنلەيدۇ. LangChain نىڭ ئاساسلىق ئىقتىدارلىرى:

• ** پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل **: LangChain پروگراممېرلارنى ئابونتلار بىلەن تەبىئىي تىل پاراڭلىرى بىلەن شۇغۇللىنالايدىغان خاس پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرالايدۇ.
• ** مودۇللۇق بىناكارلىق **: LangChain نىڭ قۇرۇلمىسى يۇقىرى مودۇللۇق قىلىپ لايىھەلەنگەن بولۇپ ، ئاچقۇچىلارغا خاس ۋاكالەتچى قۇرالايدۇ ۋە ئۇلارنى يادرولۇق رامكا بىلەن بىر گەۋدىلەشتۈرەلەيدۇ.
• ** DSPy بىلەن بىر گەۋدىلىشىش **: LangChain DSPy بىلەن يوچۇقسىز بىر گەۋدىلەشتۈرۈشنى تەمىنلەيدۇ ، پروگراممېرلارنىڭ پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىدە DSPy نىڭ AI ۋە ML ئىقتىدارىنى جارى قىلدۇرالايدۇ.

DSPy: AI ۋە ML مودېللىرىنى قۇرۇشنىڭ رامكىسى

DSPy سۈنئىي ئەقىل ۋە ML مودېللىرىنى قۇرۇشنىڭ Python رامكىسى. ئۇ DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى ئۆز ئىچىگە ئالغان ھەر خىل قوللىنىشچان پروگراممىلاردا ئىشلىتىشكە بولىدىغان خاس مودېللارنى قۇرۇش ئۈچۈن بىر قاتار قورال ۋە كۈتۈپخانىلار بىلەن تەمىنلەيدۇ. DSPy نىڭ ئاساسلىق ئىقتىدارلىرى:

• ** AI ۋە ML Modeling **: DSPy ئاچقۇچىلارغا DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى ئۆز ئىچىگە ئالغان ھەر خىل قوللىنىشچان پروگراممىلاردا ئىشلىتىشكە بولىدىغان AI ۋە ML مودېلىنى قۇرالايدۇ.
• ** LangChain بىلەن بىر گەۋدىلىشىش **: DSPy LangChain بىلەن يوچۇقسىز بىرىكتۈرۈشنى تەمىنلەيدۇ ، ئاچقۇچىلار ئۆزلىرىنىڭ سۈنئىي ئەقىل ۋە ML مودېلىدا LangChain نىڭ پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ئىقتىدارىنى جارى قىلدۇرالايدۇ.
• ** ھەقىقىي ۋاقىتتىكى ئالدىن ئانالىز قىلىش **: DSPy دەل ۋاقتىدا ئالدىن مۆلچەرلەش ئانالىز ئىقتىدارى بىلەن تەمىنلەيدۇ ، پروگرامما ئاچقۇچىلارنىڭ سىستېما ئىقتىدارى ۋە سۈپىتى ھەققىدە توغرا قارار چىقىرىشىغا شارائىت ھازىرلايدۇ.

LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش

LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، بىز بۇ باسقۇچلارنى قوللىنىشىمىز كېرەك:

1. ** خاس ۋاكالەتچى قۇرۇش **: LangChain ئارقىلىق ئابونتلار بىلەن تەبىئىي تىل پاراڭلىشىدىغان خاس ۋاكالەتچى قۇرۇڭ.
2. ** DSPy نى بىرلەشتۈرۈش **: DSPy نى خاس ۋاكالەتچى بىلەن بىرلەشتۈرۈپ ، DSPy نىڭ AI ۋە ML ئىقتىدارىنى جارى قىلدۇرىدۇ.
3. ** مودېلنى مەشىق قىلىڭ **: DSPy ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋە ML ئەندىزىسىنى مەشىقلەندۈرۈپ ، ۋاكالەتچىنىڭ سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇڭ.
4. ** ۋاكالەتچى ئورۇنلاشتۇرۇش **: ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇش ئۈچۈن تەربىيەلەنگەن مودېل بىلەن ئىختىيارى ۋاكالەتچى ئورۇنلاشتۇرۇڭ.

بۇ يەردە LangChain ئارقىلىق خاس ۋاكالەتچى قۇرۇش ۋە DSPy نى قانداق بىرلەشتۈرۈشنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان ئاددىي كود توپى بار:

`` python import langchain langchain import LLMChain from langchain.chains import ConversationalChain from langchain.embeddings ئىمپورت قىستۇرما langchain.llms دىن ئىمپورت قىلىدۇ

agent = LLMChain ( llm = LLM ( model = "text-davinci-003", temperature = 0.7, max_tokens = 100, min_tokens = 10, ), input_format = "text", output_format = "text", )

DSPy نى بىرلەشتۈرۈش

dsp = DSPy ( model = "dspb", temperature = 0.7, max_tokens = 100, min_tokens = 10, )

DSPy ئارقىلىق مودېلنى تەربىيىلەڭ

dsp.train ( ۋاكالەتچى ، data = [ input "input": "نۆۋەتتىكى تېمپېراتۇرا نېمە؟" ، "چىقىرىش": "نۆۋەتتىكى تېمپېراتۇرا ° C25."}, input "input": "نۆۋەتتىكى نەملىك دېگەن نېمە؟" ، "چىقىرىش": "نۆۋەتتىكى نەملىك% 60."}, ], )

تەربىيەلەنگەن مودېل بىلەن ۋاكالەتچى ئورۇنلاشتۇرۇڭ

agent.deploy (dsp) ``

يۇمشاق دېتال ئېچىش ۋە بىناكارلىققا بولغان تەسىرى

LangChain ۋە DSPy ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش يۇمشاق دېتال ئېچىش ۋە بىناكارلىققا بىر قانچە تەسىر كۆرسىتىدۇ:

• ** سىستېما ئىقتىدارىنىڭ ياخشىلىنىشى **: ۋاكالەتچىلەرنىڭ سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇش پروگراممېرلارنىڭ سىستېما ئىقتىدارىنى ئەلالاشتۇرۇپ ، سۈپىتىنى يۇقىرى كۆتۈرەلەيدىغان خاس ۋاكالەتچى قۇرالايدۇ.
• ** كۈچەيتىلگەن ئىشلەتكۈچى تەجرىبىسى **: سۆھبەت سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ئابونتلارنى تېخىمۇ خاسلاشتۇرۇلغان ۋە جەلپ قىلارلىق تەجرىبە بىلەن تەمىنلەيدۇ.
• ** ئۈنۈمنى ئاشۇرۇش **: ۋاكالەتچىلەرنىڭ سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇش پروگراممېرلارنى تەكرار ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇپ ، تېخىمۇ مۇرەككەپ ۋە ئىجادىي ۋەزىپىلەرگە مەركەزلەشتۈرىدۇ.

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

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

1. ** langchain.LLMChain () **: LangChain ئارقىلىق خاس ۋاكالەتچى قۇرىدۇ.
2. ** langchain.Embeddings () `**: خاس ۋاكالەتچىدە ئىشلىتىش ئۈچۈن قىستۇرما ئوبيېكت قۇرىدۇ.
3. ** langchain.LLM () `**: خاس ۋاكالەتچىدە ئىشلىتىش ئۈچۈن تىل مودېل ئوبيېكتى قۇرىدۇ.
4. ** dsp.DSPy () **: خاس ۋاكالەتچىدە ئىشلىتىش ئۈچۈن DSPy ئوبيېكتى قۇرىدۇ.
5. ** dsp.train () **: DSPy ئارقىلىق AI ۋە ML مودېلىنى تەربىيىلەيدۇ.
6. ** dsp.deploy () **: تەربىيلەنگەن مودېل بىلەن خاس ۋاكالەتچى ئورۇنلاشتۇرىدۇ.
7. ** langchain.ConversationalChain () `**: LangChain ئارقىلىق پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرىدۇ.
8. ** langchain.chains.ConversationalChain () `**: LangChain ئارقىلىق پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرىدۇ.
9. ** langchain.embeddings.Embeddings () **: خاس ۋاكالەتچىدە ئىشلىتىش ئۈچۈن قىستۇرما ئوبيېكت قۇرىدۇ.
10. ** langchain.llms.LLM () `**: ئىختىيارى ۋاكالەتچىدە ئىشلىتىش ئۈچۈن تىل مودېل ئوبيېكتى قۇرىدۇ.

Visualization

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق ئاددىي تەسۋىرلەش ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنىڭ سىستېما ئىقتىدارىغا كۆرسىتىدىغان تەسىرىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ:

json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["ئەلالاشتۇرۇشتىن ئىلگىرى" ، "ئەلالاشتۇرۇلغاندىن كېيىن"], "datasets": [ { "label": "سىستېما ئىقتىدارى", "data": [80, 95], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "ئەلالاشتۇرۇشنىڭ ئالدى-كەينىدىكى سىستېما ئىقتىدارى" }, "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } }

بۇ تەسۋىر ۋاكالەتچىنىڭ سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنىڭ سىستېما ئىقتىدارىغا كۆرسىتىدىغان تەسىرىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ، ئەلالاشتۇرۇلغاندىن كېيىن سىستېما ئىقتىدارىدا كۆرۈنەرلىك ياخشىلىنىش بولىدۇ.

خۇلاسە

LangChain ۋە DSPy بىلەن ۋاكالەتچى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش سىستېما ئۈنۈمىنى يۇقىرى كۆتۈرۈش ، ئابونتلارنىڭ تەجرىبىسىنى ئاشۇرۇش ۋە ئۈنۈمنى ئاشۇرۇش قاتارلىق بىر قانچە پايدىسى بار. LangChain ۋە DSPy نىڭ ئىقتىدارىنى جارى قىلدۇرۇش ئارقىلىق ، ئاچقۇچىلار سىستېما ئىقتىدارىنى ئەلالاشتۇرۇپ ، سۈپىتىنى يۇقىرى كۆتۈرەلەيدىغان خاس ۋاكالەتچى قۇرالايدۇ. تەمىنلەنگەن كود توسۇش ۋە تەسۋىرلەش ۋاكالەتچىلەرنىڭ سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرۇشنىڭ تېخنىكىلىق يولغا قويۇلۇشى ۋە ئۇنىڭ يۇمشاق دېتال ئېچىش ۋە بىناكارلىققا كۆرسىتىدىغان تەسىرىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.