Oħloq aġent LangChain | B4N1

Oħloq aġent LangChain

3 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Bini ta' Sistemi tas-Softwer ta' Self-Healing b'Arkitetturi AI Multi-Aġenti u Għodod ta' Orkestrazzjoni

Introduzzjoni

Fil-pajsaġġ tas-software b'ritmu mgħaġġel u li dejjem jinbidel tal-lum, il-bini ta' sistemi robusti u adattivi li jistgħu jgħixu fil-produzzjoni huwa prijorità ewlenija għall-inġiniera tas-softwer u t-timijiet DevOps. Approċċi tradizzjonali għall-iżvilupp tas-softwer ħafna drabi jiffokaw fuq il-bini ta 'sistemi monolitiċi li huma suxxettibbli għal fallimenti u perijodi ta' waqfien. Madankollu, bil-miġja ta 'arkitetturi AI b'ħafna aġenti u għodod ta' orkestrazzjoni, issa huwa possibbli li jinħolqu sistemi ta 'softwer li jfejqu lilhom infushom li jistgħu jadattaw għal kundizzjonijiet li jinbidlu u jirkupraw minn fallimenti.

F'dan l-artikolu, aħna ser nesploraw il-kunċett ta 'arkitetturi AI multi-aġenti u għodod ta' orkestrazzjoni, u kif jistgħu jintużaw biex jinbnew sistemi ta 'softwer li jfejjaq lilhom infushom. Se nidħlu wkoll fl-aħħar tendenzi fl-AI, l-inġinerija tas-softwer, u DevOps, u neżaminaw ir-rwol ta 'għodod bħal LangChain u DSPy fil-ħolqien ta' sistemi ta 'softwer robusti u adattivi.

X'inhuma l-Arkitetturi AI Multi-Aġenti?

L-arkitetturi AI b'ħafna aġenti huma tip ta 'sistema AI li tikkonsisti f'diversi aġenti awtonomi li jinteraġixxu ma' xulxin biex jintlaħaq għan komuni. Kull aġent għandu s-sett ta 'kapaċitajiet, għarfien u għanijiet tiegħu stess, u jaħdmu flimkien biex jiksbu objettiv ta' livell ogħla. L-arkitetturi AI b'ħafna aġenti huma partikolarment utli f'sistemi kumplessi fejn hemm bosta partijiet interessati, għanijiet konfliġġenti, u riżultati inċerti.

Fl-inġinerija tas-softwer, arkitetturi AI b'ħafna aġenti jistgħu jintużaw biex jinbnew sistemi ta 'fejqan waħdu li jistgħu jiskopru u jirrispondu għal fallimenti f'ħin reali. Pereżempju, sistema AI b'ħafna aġenti tista' tikkonsisti f'diversi aġenti li jimmonitorjaw komponenti differenti ta' sistema, jiskopru fallimenti, u jqanqlu azzjonijiet ta' rkupru biex jirrestawraw is-sistema għal stat tajjeb.

X'inhuma l-Għodod tal-Orkestrazzjoni?

L-għodod tal-orkestrazzjoni huma sistemi ta’ softwer li awtomatizzati l-iskjerament, l-iskala, u l-ġestjoni tal-applikazzjonijiet u s-servizzi. Huma jipprovdu pjattaforma ċentralizzata għall-ġestjoni ta 'komponenti, servizzi u applikazzjonijiet multipli, u jippermettu lill-iżviluppaturi jiddefinixxu flussi tax-xogħol u awtomazzjonijiet kumplessi.

Għodod ta 'orkestrazzjoni huma essenzjali għall-bini ta' sistemi ta 'softwer li jfejjaq lilhom infushom, peress li jippermettu lill-iżviluppaturi jiddefinixxu flussi tax-xogħol ta' rkupru u awtomazzjonijiet li jistgħu jiġu attivati ​​b'reazzjoni għal fallimenti. Pereżempju, għodda ta' orkestrazzjoni tista' tintuża biex tiġi awtomatizzata l-iskjerament ta' sistema ta' backup, jew biex tiskatta azzjoni ta' rkupru meta komponent tas-sistema jfalli.

LangChain u DSPy: Għodod ta' Orkestrazzjoni għal Arkitetturi AI Multi-Aġenti

LangChain u DSPy huma żewġ għodod ta 'orkestrazzjoni popolari li huma ddisinjati biex jaħdmu ma' arkitetturi AI multi-aġenti. LangChain hija librerija Python li tipprovdi API sempliċi u intuwittivi għall-bini ta’ sistemi AI b’ħafna aġent, filwaqt li DSPy hija librerija Python li tipprovdi API ta’ livell għoli għad-definizzjoni u l-eżekuzzjoni tal-flussi tax-xogħol.

LangChain u DSPy jippermettu lill-iżviluppaturi jibnu sistemi ta' softwer li jfejjaq lilhom infushom li jistgħu jiskopru u jirrispondu għal fallimenti f'ħin reali. Huma jipprovdu firxa ta 'karatteristiċi, inklużi:

  • Ġestjoni tal-aġent: LangChain u DSPy jipprovdu APIs għall-ħolqien, il-ġestjoni, u l-interazzjoni ma 'aġenti f'sistema AI b'ħafna aġenti.
  • Definizzjoni tal-fluss tax-xogħol: LangChain u DSPy jippermettu lill-iżviluppaturi jiddefinixxu flussi tax-xogħol kumplessi u awtomazzjonijiet li jistgħu jiġu attivati ​​b'reazzjoni għal fallimenti.
  • Azzjonijiet ta' rkupru: LangChain u DSPy jipprovdu APIs biex iqanqlu azzjonijiet ta' rkupru, bħall-iskjerament ta' sistema ta' backup jew l-iskantament ta' azzjoni ta' rkupru meta komponent tas-sistema jfalli.

Bini ta' Sistema ta' Self-Healing b'LangChain u DSPy

Biex turi l-qawwa ta 'LangChain u DSPy, ejja nibnu sistema sempliċi ta' fejqan li tista' tiskopri u tirrispondi għal fallimenti f'applikazzjoni tal-web. Aħna ser nużaw LangChain biex noħolqu sistema AI b'ħafna aġent li timmonitorja l-prestazzjoni tal-applikazzjoni u tagħti bidu għal azzjoni ta' rkupru meta jinstab falliment.

Hawnhekk hawn blokka ta 'kodiċi sempliċi li turi kif tibni sistema ta' awto-fejqan b'LangChain u DSPy:

importazzjoni langchain
minn aġent ta 'importazzjoni langchain, Katina


aġent = Aġent(
    isem = "awto-fejqan-aġent",
    katina=Katina(
        isem = "self-healing-chain",
        passi=[
            {"name": "monitor", "func": monitor_performance},
            {"name": "irkupra", "func": recover_system},
        ],
    ),
)

# Iddefinixxi funzjoni biex tissorvelja l-prestazzjoni tal-applikazzjoni
def monitor_performance():
    # Issimula skoperta ta 'falliment
    jekk random.random () < 0.5:
        ritorn {"falliment": Veru}
    inkella:
        ritorn {"falliment": Falz}

# Iddefinixxi funzjoni biex tirkupra s-sistema
def recover_system(falliment):
    # Ixpruna azzjoni ta 'rkupru
    jekk falliment["falliment"]:
        print("Tqanqal azzjoni ta' rkupru...")
        # Użu sistema ta 'backup jew iqanqal azzjoni ta' rkupru
        # ...

# Oħloq fluss tax-xogħol DSPy
fluss tax-xogħol = DSPy.Workflow(
    isem = "awto-fejqan-workflow",
    passi=[
        {"name": "monitor", "func": monitor_performance},
        {"name": "irkupra", "func": recover_system},
    ],
)

# Esegwixxi l-fluss tax-xogħol
workflow.execute()

Dan il-blokk tal-kodiċi juri kif jinħoloq aġent LangChain li jimmonitorja l-prestazzjoni tal-applikazzjoni u jqajjem azzjoni ta 'rkupru meta jinstab falliment. Il-fluss tax-xogħol DSPy jintuża biex tiddefinixxi l-azzjoni ta 'rkupru u tesegwixxiha bi tweġiba għal falliment.

L-aqwa 5-10 Kmandi/Snippets l-aktar Użati

Hawn huma l-aqwa 5-10 kmandi u snippets l-aktar użati għal LangChain u DSPy:

  1. langchain.Agent(): Joħloq aġent LangChain ġdid.
  2. langchain.Chain(): Joħloq katina LangChain ġdida.
  3. dspypy.Workflow(): Joħloq fluss tax-xogħol DSPy ġdid.
  4. agent.execute(): Tesegwixxi l-aġent LangChain.
  5. workflow.execute(): Tesegwixxi l-fluss tax-xogħol DSPy.
  6. agent.chain.steps.append({"name": "pass", "func": func}): Iżżid pass ġdid mal-katina LangChain.
  7. workflow.steps.append({"name": "pass", "func": func}): Iżżid pass ġdid mal-fluss tax-xogħol DSPy.
  8. agent.chain.steps.remove({"name": "pass"}): Tneħħi pass mill-katina LangChain.
  9. workflow.steps.remove({"name": "pass"}): Tneħħi pass mill-fluss tax-xogħol DSPy.
  10. agent.chain.steps.insert(0, {"name": "step", "func": func}): Daħħal pass ġdid fil-bidu tal-katina LangChain.

Viżwalizzazzjoni

Hawnhekk hawn viżwalizzazzjoni tal-fluss tax-xogħol ta' LangChain u DSPy bl-użu ta' Chart.js:

{
  "tip": "bar",
  "data": {
    "tikketti": ["Monitora", "Irkupra"],
    "settijiet ta' dejta": [
      {
        "label": "LangChain",
        "data": [10, 20],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "BorderWidth": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "data": [20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "BorderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "għażliet": {
    "titolu": {
      "display": veru,
      "text": "LangChain u DSPy Workflow"
    },
    "skali": {
      "yAxes": [
        {
          "qurdien": {
            "beginAtZero": veru
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Din il-viżwalizzazzjoni turi l-fluss tax-xogħol LangChain u DSPy, bil-pass "Monitor" fuq ix-xellug u l-pass "Irkupra" fuq il-lemin. Il-fluss tax-xogħol LangChain huwa rappreżentat minn bar aħmar, filwaqt li l-fluss tax-xogħol DSPy huwa rappreżentat minn bar blu.

Konklużjoni

Il-bini ta' sistemi ta' softwer li jfejjaq lilhom infushom b'arkitetturi ta' AI b'ħafna aġenti u għodod ta' orkestrazzjoni huwa approċċ b'saħħtu biex jinħolqu sistemi robusti u adattivi li jistgħu jgħixu fil-produzzjoni. LangChain u DSPy huma żewġ għodod ta 'orkestrazzjoni popolari li jippermettu lill-iżviluppaturi jibnu sistemi ta' awto-fejqan li jistgħu jiskopru u jirrispondu għal fallimenti f'ħin reali.

F'dan l-artikolu, esplorajna l-kunċett ta 'arkitetturi AI b'ħafna aġent u għodod ta' orkestrazzjoni, u wrejna kif tinbena sistema ta 'fejqan għal rasha b'LangChain u DSPy. Aħna pprovdejna wkoll firxa ta 'eżempji prattiċi u snippets ta' kodiċi biex ngħinu lill-iżviluppaturi jibdew jibnu s-sistemi ta 'awto-fejqan tagħhom stess.

Kemm jekk int inġinier tas-softwer, inġinier DevOps, jew riċerkatur tal-AI, il-bini ta 'sistemi ta' softwer li jfejjaq lilhom infushom b'LangChain u DSPy huwa approċċ b'saħħtu biex jinħolqu sistemi robusti u adattivi li jistgħu jgħixu fil-produzzjoni.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn