Orkestriranje Agentic AI v cevovodih DevOps z DSPy in LangChain za izboljšane ZeroOps
Uvod
Integracija umetne inteligence (AI) v cevovode DevOps je spremenila način razvoja, testiranja in uvajanja programske opreme. Agentic AI, podmnožica AI, ki omogoča avtonomno odločanje in ukrepanje, ima potencial za nadaljnje izboljšanje učinkovitosti in uspešnosti procesov DevOps. V tem članku bomo raziskali koncept orkestriranja agentske umetne inteligence v cevovodih DevOps z uporabo DSPy in LangChain ter razpravljali o prednostih tega pristopa pri doseganju ZeroOps.
Kaj je Agentic AI?
Agentska umetna inteligenca se nanaša na vrsto umetne inteligence, ki ima sposobnost samostojnega odločanja in ukrepanja brez človeškega posredovanja. To se doseže z uporabo naprednih algoritmov strojnega učenja, obdelave naravnega jezika in kognitivnih arhitektur. Agentski sistemi umetne inteligence se lahko učijo iz izkušenj, prilagajajo novim situacijam in komunicirajo z ljudmi na bolj naraven in intuitiven način.
Kaj je ZeroOps?
ZeroOps je filozofija DevOps, katere namen je odpraviti potrebo po človeškem posredovanju pri razvoju, uvajanju in vzdrževanju programske opreme. To dosežemo z uporabo avtomatizacije, orkestracije in odločanja na podlagi umetne inteligence. ZeroOps omogoča organizacijam hitrejšo, višjo kakovost in nižje stroške uvajanja programske opreme.
Orkestriranje Agentic AI v cevovodih DevOps
Za orkestriranje agentske umetne inteligence v cevovodih DevOps moramo v cevovod integrirati odločanje in ukrepanje, ki ga poganja AI. To je mogoče doseči z uporabo DSPy in LangChain, dveh priljubljenih okvirov za izdelavo in uvajanje aplikacij, ki jih poganja AI.
DSPy
DSPy je ogrodje Python za izdelavo in uvajanje aplikacij, ki jih poganja AI. Ponuja nabor orodij in knjižnic za obdelavo podatkov, strojno učenje in obdelavo naravnega jezika. DSPy je zasnovan tako, da brezhibno deluje s priljubljenimi ogrodji, kot sta LangChain in FastAPI.
LangChain
LangChain je ogrodje Python za gradnjo in uvajanje aplikacij, ki jih poganja AI. Ponuja nabor orodij in knjižnic za obdelavo naravnega jezika, strojno učenje in kognitivne arhitekture. LangChain je zasnovan tako, da brezhibno deluje s priljubljenimi ogrodji, kot sta DSPy in FastAPI.
Tehnična izvedba
Za predstavitev tehnične izvedbe orkestriranja agentskega umetne inteligence v cevovodih DevOps z uporabo DSPy in LangChain si oglejmo preprost primer. Recimo, da želimo avtomatizirati uvajanje spletne aplikacije z uporabo cevovoda DevOps. DSPy lahko uporabimo za izgradnjo sistema odločanja na podlagi umetne inteligence, ki določa optimalno strategijo uvajanja na podlagi dejavnikov, kot so zmogljivost aplikacije, povratne informacije uporabnikov in sistemski viri.
uvozi dspy
iz langchain import LLM
def deployment_strategy(app_performance, user_feedback, system_resources):
# Uporabite DSPy za obdelavo podatkov in sprejemanje odločitev
podatki = dspy.Data(app_performance, user_feedback, system_resources)
odločitev = dspy.DecisionMaker(podatki)
# Uporabite LangChain za ustvarjanje načrta uvajanja
llm = LLM("besedilo-davinci-003")
plan = llm.generate_text(f"Uvedi {app_performance} z viri {user_feedback} in {system_resources}")
načrt vračanja
# Definirajte cevovod DevOps
def pipeline(app_performance, user_feedback, system_resources):
# Uporabite DSPy za orkestracijo cevovoda
cevovod = dspy.Pipeline()
pipeline.add_task(deployment_strategy, app_performance, user_feedback, system_resources)
pipeline.add_task(dspytasks.Deploy, načrt)
# Zaženite cevovod
pipeline.run()
# Zaženite cevovod
cevovod (90, 4,5, 80)
Top 5-10 najbolj uporabljenih ukazov/izrezkov
Tukaj je 5-10 najbolj uporabljenih ukazov/delčkov za DSPy in LangChain:
dspy.Data(): Ustvari podatkovni objekt za obdelavo in odločanje.dspy.DecisionMaker(): sprejema odločitve na podlagi podatkov in konteksta.LLM.generate_text(): generira besedilo na podlagi vnosnih pozivov.dspytasks.Deploy(): Razmesti aplikacijo na podlagi načrta uvedbe.dspy.Pipeline(): Uravnava cevovod DevOps.pipeline.add_task(): doda opravilo v cevovod.pipeline.run(): Zažene cevovod.dspy.Data.process(): Obdeluje podatke za odločanje.dspy.DecisionMaker.decide(): Sprejme odločitev na podlagi podatkov in konteksta.LLM.generate_text(prompt): generira besedilo na podlagi vnosnih pozivov.
Vizualizacija
Tukaj je vizualizacija agentskega cevovoda DevOps, ki ga poganja AI z uporabo Chart.js:
{
"vrsta": "bar",
"podatki": {
"labels": ["Obdelava podatkov", "Odločanje", "Uvajanje"],
"nabori podatkov": [
{
"label": "Agentic AI",
"podatki": [10, 20, 30],
"Barva ozadja": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"borderWidth": 1
}
]
},
"možnosti": {
"tehtnice": {
"yOsi": [
{
"ticks": {
"beginAtZero": res
}
}
]
}
}
}
Ta vizualizacija prikazuje tri stopnje agentskega cevovoda DevOps, ki ga poganja AI: obdelava podatkov, odločanje in uvajanje.
Sklep
V tem članku smo raziskali koncept orkestriranja agentskega umetne inteligence v cevovodih DevOps z uporabo DSPy in LangChain. Prikazali smo preprost primer, kako avtomatizirati uvedbo spletne aplikacije z uporabo sistema odločanja, ki ga vodi umetna inteligenca. Zagotovili smo tudi vizualizacijo agentskega cevovoda DevOps, ki ga poganja AI, z uporabo Chart.js. Z integracijo agentske umetne inteligence v cevovode DevOps lahko organizacije dosežejo ZeroOps in uvedejo programsko opremo hitreje, z višjo kakovostjo in z nižjimi stroški.