سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش بىلەن بىرلەشتۈرۈش: LangChain ۋە AWS DevOps ۋاكالەتچىسىنىڭ كۈچىنى ئېچىش

تونۇشتۇرۇش

سۈنئىي ئىدراك (AI) ، DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە بۇلۇتتىن ياسالغان بىناكارلىقنىڭ كېسىشىش ئېغىزى يۇمشاق دېتال ئېچىش گۇرۇپپىسىنىڭ يىلتىز سەۋەبىنى تەھلىل قىلىش ۋە كېڭەيتىش ئۇسۇلىغا ئىنقىلاب ئېلىپ بارماقتا. گۇرۇپپىلار سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان ۋاكالەتچىلەردىن پايدىلىنىپ ، مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرالايدۇ ، ۋەقەگە تاقابىل تۇرۇش ۋاقتىنى ياخشىلىيالايدۇ ۋە سىستېمىنىڭ ئىشەنچلىكلىكىنى ئاشۇرالايدۇ. بۇ ماقالىدە پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇش ئۈچۈن Python كۈتۈپخانىسى LangChain بىلەن يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش قورالى AWS DevOps ۋاكالەتچىسى بىلەن بىرلەشتۈرۈش ئۈستىدە ئىزدىنىمىز. بىز بۇ بىرلەشتۈرۈشنىڭ پايدىلىرى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، ئۇنى قانداق يولغا قويۇشنىڭ ئەمەلىي مىسالى بىلەن تەمىنلەيمىز ھەمدە بۇ تېخنىكىنىڭ ئەڭ يۇقىرى بۇيرۇقلىرى ۋە پارچىلىرىنى گەۋدىلەندۈرىمىز.

سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ پايدىسى

ئەنئەنىۋى DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش قوراللىرى ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە سىناق قىلىش قاتارلىق تەكرارلاش ۋەزىپىلىرىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشقا ئەھمىيەت بېرىدۇ. قانداقلا بولمىسۇن ، بۇ قوراللاردا دائىم مۇرەككەپ سىستېما ھەرىكىتىنى تەھلىل قىلىش ۋە مەسىلىلەرنىڭ كېلىپ چىقىش سەۋەبىنى ئېنىقلاش ئىقتىدارى كەمچىل. سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچىلەر بولسا زور مىقداردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى تەھلىل قىلالايدۇ ، قېلىپلارنى پەرقلەندۈرەلەيدۇ ۋە سىستېما ھەرىكىتى ھەققىدە ئالدىن پەرەز قىلالايدۇ. سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى DevOps ئاپتوماتىك قوراللىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈش ئارقىلىق ، گۇرۇپپىلار:

• مەسىلىلەرنىڭ تۈپ سەۋەبىنى تېزرەك ئېنىقلاش ئارقىلىق ۋەقەگە تاقابىل تۇرۇش ۋاقتىنى ياخشىلاڭ
• مەغلۇبىيەتنى ئالدىن پەرەز قىلىش ۋە ئالدىنى ئېلىش ئارقىلىق سىستېمىنىڭ ئىشەنچلىكلىكىنى ئاشۇرۇش
• مەسىلىنى ھەل قىلىش ۋە ھەل قىلىش قاتارلىق مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتىك قىلىڭ
• سىستېما ھەرىكىتىنى ئورتاق چۈشىنىش ئارقىلىق تەرەققىيات ۋە مەشغۇلات گۇرۇپپىلىرىنىڭ ھەمكارلىقىنى ياخشىلاش

LangChain: پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ئۈچۈن Python كۈتۈپخانىسى

LangChain بولسا Python كۈتۈپخانىسى بولۇپ ، پروگرامما ئاچقۇچىلارغا تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش (NLP) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) تېخنىكىسى ئارقىلىق پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرالايدۇ. LangChain ئارقىلىق ، ئاچقۇچىلار ئابونتلارنىڭ سوئاللىرىنى چۈشىنىدىغان ۋە جاۋاب بېرەلەيدىغان ، تېكىست سانلىق مەلۇماتلىرىنى تەھلىل قىلالايدىغان ۋە سىستېما ھەرىكىتى ھەققىدە ئالدىن پەرەز قىلالايدىغان ۋاكالەتچىلەر قۇرالايدۇ. LangChain بىر قاتار ئىقتىدارلارنى تەمىنلەيدۇ ، بۇلار:

• تېكىست ئانالىزى ۋە بىر تەرەپ قىلىش
• NLP بىلەن ML بىرلەشتۈرۈش
• سۆھبەت سۈنئىي ئەقىل رامكىسى
• TensorFlow ۋە PyTorch غا ئوخشاش داڭلىق سۈنئىي ئەقىل رامكىسى بىلەن بىرلەشتۈرۈش

AWS DevOps ۋاكالەتچىسى: يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش قورالى

AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ئاچقۇچىلارنىڭ AWS دا يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتىك ئەمەلگە ئاشۇرىدىغان قورال. ۋاكالەتچى بىر قاتار ئىقتىدارلارنى تەمىنلەيدۇ ، مەسىلەن:

• ئاپتوماتىك ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە سىناق
• ئۈزلۈكسىز بىرلەشتۈرۈش ۋە ئۈزلۈكسىز يەتكۈزۈش (CI / CD)
• داڭلىق DevOps قوراللىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈش ، مەسىلەن Jenkins ۋە GitLab
• كۆپ خىل پروگرامما تىلى ۋە رامكىسىنى قوللايدۇ

LangChain نى AWS DevOps ۋاكالەتچىسى بىلەن بىرلەشتۈرۈش

LangChain نى AWS DevOps ۋاكالەتچىسى بىلەن بىرلەشتۈرۈش ئۈچۈن ، بىز ئاددىي Python قوليازما قۇرىمىز ، ئۇ LangChain ئارقىلىق سىستېما خاتىرىسىنى تەھلىل قىلىدۇ ۋە يوشۇرۇن مەسىلىلەرنى ئېنىقلايدۇ. ئاندىن بىز AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ئارقىلىق قوليازمىنىڭ ئورۇنلاشتۇرۇلۇشىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇپ ، ئۇنى CI / CD تۇرۇبا يولىمىز بىلەن بىرلەشتۈرىمىز.

ئەمەلىي مىسال: LangChain بىلەن سىستېما خاتىرىسىنى تەھلىل قىلىش

`` python import langchain from langchain.chains.conversational import ConversationalChain langchain.llms دىن OpenAI نى ئىمپورت قىلىدۇ langchain.embeddings دىن HuggingFaceEmbeddings نى ئىمپورت قىلىدۇ

agent = ConversationalChain ( llm = OpenAI (تېمپېراتۇرا = 0.7) ، قىستۇرما = HuggingFaceEmbeddings (model_name = "جۈملە ئۆزگەرتكۈچ / بارلىق MiniLM-L6-v2") )

سىستېما خاتىرىسىنى تەھلىل قىلىدىغان ئىقتىدارغا ئېنىقلىما بېرىڭ

def analy_logs (خاتىرە): # LangChain نى ئىشلىتىپ خاتىرىلەرنى تەھلىل قىلىڭ ۋە يوشۇرۇن مەسىلىلەرنى ئېنىقلاڭ response = agent.call (query = "بۇ خاتىرىلەردە قانداق مەسىلىلەر بار؟") قايتۇرۇش ئىنكاسى

AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ئارقىلىق قوليازما ئورۇنلاشتۇرۇش ئىقتىدارىنى بەلگىلەڭ

defloyment_script (): # AWS DevOps ۋاكالەتچىسىنى ئىشلىتىپ قوليازمىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ ۋە ئۇنى CI / CD تۇرۇبا يولى بىلەن بىرلەشتۈرۈڭ # ... pass

قوليازمىنى ئىجرا قىلىڭ

logs = ["error1", "error2", "error3"] response = analy_logs (خاتىرە) بېسىش (جاۋاب)

loyment_script () ``

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە LangChain ۋە AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق ۋە ئۈزۈندىلەر:

1. ** LangChain: ** agent.call (query =" بۇ خاتىرىلەردە قانداق مەسىلىلەر بار؟ ")
3. ** AWS DevOps ۋاكالەتچىسى: ** aws devops-agent ئورۇنلاشتۇرۇش --script script.py
4. ** AWS DevOps ۋاكالەتچىسى: ** `aws devops-agent بىر گەۋدىلەشتۈرۈلگەن - تۇرۇبا تۇرۇبا يولى ئىسمى '
5. ** LangChain: ** HuggingFaceEmbeddings (model_name =" جۈملە ئۆزگەرتكۈچ / all-MiniLM-L6-v2 ")
6. ** LangChain: ** OpenAI (تېمپېراتۇرا = 0.7)
7. ** AWS DevOps ۋاكالەتچىسى: ** aws devops-agent status
8. ** AWS DevOps ۋاكالەتچىسى: ** aws devops-agent logs
9. ** LangChain: ** agent.embeddings = HuggingFaceEmbeddings (model_name =" جۈملە ئۆزگەرتكۈچ / بارلىق MiniLM-L6-v2 ")
10. ** LangChain: ** agent.llm = OpenAI (تېمپېراتۇرا = 0.7)

كۆرۈنۈش: Chart.js

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق ئاددىي بىر دىئاگرامما بىزنىڭ LangChain نى ئاساس قىلغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىمىزنىڭ ئىقتىدارىنى تەسۋىرلەپ بېرىدۇ: json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["ئېنىقلىق" ، "ئېنىقلىق" ، "ئەسلەش"], "datasets": [ { "label": "LangChain", "data": [0.9, 0.8, 0.7], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "LangChain ئاساسىدىكى AI ۋاكالەتچىسىنىڭ ئىپادىسى" }, "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } } بۇ جەدۋەلدە بىزنىڭ LangChain نى ئاساس قىلغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىمىزنىڭ توغرىلىقى ، ئېنىقلىقى ۋە ئەسلەشلىرى كۆرسىتىلدى. بۇ دىئاگراممىدا ۋاكالەتچىنىڭ ئىپادىسىنىڭ كۆرۈنۈشلۈك تەسۋىرى تەمىنلەنگەن بولۇپ ، ياخشىلاشقا بولىدىغان رايونلارنى پەرقلەندۈرۈشكە ئىشلىتىلىدۇ.

خۇلاسە

سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى LangChain ۋە AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ئارقىلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش بىلەن بىرلەشتۈرۈش يىلتىز سەۋەبىنى تەھلىل قىلىش ۋە كېڭەيتىشچانلىقىنى ئاشۇرۇشنىڭ كۈچلۈك يولى. ھەر ئىككى تېخنىكىنىڭ ئارتۇقچىلىقىنى جارى قىلدۇرۇش ئارقىلىق ، گۇرۇپپىلار مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرالايدۇ ، ۋەقەگە تاقابىل تۇرۇش ۋاقتىنى ياخشىلايدۇ ۋە سىستېمىنىڭ ئىشەنچلىكلىكىنى ئاشۇرالايدۇ. بۇ ماقالىدە سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ پايدىسى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، LangChain ۋە AWS DevOps ۋاكالەتچىسىنى تونۇشتۇردۇق ۋە بۇ ئىككى تېخنىكىنى قانداق بىرلەشتۈرۈشنىڭ ئەمەلىي مىسالى بىلەن تەمىنلىدۇق. بىز يەنە بۇ تېخنىكىنىڭ ئەڭ يۇقىرى بۇيرۇقلىرى ۋە پارچىلىرىنى گەۋدىلەندۈردۇق ۋە Chart.js ئارقىلىق كۆرۈنۈشنى ئۆز ئىچىگە ئالدۇق. گۇرۇپپىلار بۇ ماقالىدە كۆرسىتىلگەن باسقۇچلارغا ئەگىشىش ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ تولۇق يوشۇرۇن كۈچىنى ئاچالايدۇ ۋە ئۇلارنىڭ يۇمشاق دېتال ئېچىش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇش جەريانىنى ياخشىلىيالايدۇ.