Utwórz agenta LangChain | B4N1

Utwórz agenta LangChain

8 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Wykorzystywanie agentów AI do automatycznego dostarczania oprogramowania: Integracja LangChain i DSPy w potokach DevOps

Wprowadzenie

Krajobraz tworzenia oprogramowania szybko się rozwija wraz z coraz większym wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w różnych aspektach cyklu życia oprogramowania. Jednym z najbardziej obiecujących obszarów zastosowań sztucznej inteligencji jest automatyzacja procesów dostarczania oprogramowania, w tym telemetrii i ciągłej integracji/ciągłego wdrażania (CI/CD). W tym artykule zbadamy rolę agentów AI w automatyzacji procesów dostarczania oprogramowania i zagłębimy się w praktyczną implementację narzędzi do orkiestracji, takich jak LangChain i DSPy.

Rola agentów AI w dostarczaniu oprogramowania

Agenci AI to programy, które mogą wykonywać zadania autonomicznie, podejmując decyzje w oparciu o dane i reguły. W kontekście dostarczania oprogramowania agenci AI mogą służyć do automatyzacji różnych procesów, takich jak:

  1. Telemetria: agenci AI mogą zbierać i analizować dane z różnych źródeł, takich jak dzienniki aplikacji, wskaźniki wydajności i opinie użytkowników, aby zapewnić wgląd w zachowanie i wydajność aplikacji.
  2. Ciągła integracja: agenci AI mogą zautomatyzować kompilację, testowanie i wdrażanie zmian w kodzie, zapewniając, że aplikacja jest zawsze w stanie umożliwiającym wdrożenie.
  3. Ciągłe wdrażanie: agenci AI mogą zautomatyzować wdrażanie zmian w środowisku produkcyjnym, skracając czas i wysiłek wymagany do udostępnienia użytkownikom nowych funkcji i poprawek.
  4. Monitorowanie i ostrzeganie: Agenci AI mogą monitorować wydajność aplikacji i ostrzegać programistów i operatorów o potencjalnych problemach, zanim staną się krytyczne.

LangChain: Ramy tworzenia agentów AI

LangChain to framework w języku Python służący do budowania agentów AI, którzy mogą wchodzić w interakcje z różnymi źródłami danych i samodzielnie wykonywać zadania. LangChain zapewnia proste i intuicyjne API do budowania agentów, które mogą:

  1. Interakcja ze źródłami danych: LangChain zapewnia szereg źródeł danych, w tym bazy danych, interfejsy API i systemy plików, z którymi agenci mogą wchodzić w interakcję.
  2. Wykonuj zadania: LangChain udostępnia szereg zadań, które mogą wykonywać agenci, w tym przetwarzanie tekstu, rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego.
  3. Uczenie się na danych: LangChain udostępnia szereg algorytmów uczenia maszynowego, których agenci mogą używać do uczenia się na podstawie danych.

DSPy: Framework do tworzenia rozproszonych agentów AI

DSPy to platforma Python do tworzenia rozproszonych agentów AI, które można skalować w celu spełnienia potrzeb aplikacji na dużą skalę. DSPy zapewnia szereg funkcji, w tym:

  1. Przetwarzanie rozproszone: DSPy umożliwia działanie agentów na wielu komputerach, co czyni go idealnym rozwiązaniem do zastosowań na dużą skalę.
  2. Równoległość danych: DSPy umożliwia agentom równoległe przetwarzanie danych, dzięki czemu idealnie nadaje się do zastosowań wymagających obliczeń o wysokiej wydajności.
  3. Skalowalność: DSPy umożliwia skalowanie agentów w celu spełnienia potrzeb aplikacji na dużą skalę.

Integracja LangChain i DSPy z potokami DevOps

Aby zintegrować LangChain i DSPy z potokami DevOps, możemy wykonać następujące kroki:

  1. Zainstaluj LangChain i DSPy: Zainstaluj LangChain i DSPy za pomocą pip. ,,bicie pip zainstaluj langchain dspy
2. **Utwórz agenta LangChain**: Utwórz agenta LangChain, który może wchodzić w interakcję ze źródłami danych i wykonywać zadania.
```pyton
zaimportuj łańcuch językowy


agent = langchain.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[langchain.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)
  1. Utwórz agenta DSPy: Utwórz agenta DSPy, który może działać na wielu komputerach i przetwarzać dane równolegle.
importuj dspy

# Utwórz agenta DSPy
agent = dspy.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[dspy.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)
  1. Zintegruj agentów LangChain i DSPy: Zintegruj agentów LangChain i DSPy z potokiem DevOps za pomocą narzędzia takiego jak Jenkins lub GitLab CI/CD.
zaimportuj łańcuch językowy
importuj dspy

# Utwórz agenta LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    nazwa="mój_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[langchain.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

# Utwórz agenta DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    nazwa="mój_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[dspy.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

# Zintegruj agentów w potoku DevOps
rurociąg = [
    agent_langchain,
    dspy_agent
]

Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów

Oto 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla LangChain i DSPy:

  1. LangChain: Utwórz agenta LangChain
zaimportuj łańcuch językowy

agent = langchain.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[langchain.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)
  1. DSPy: Utwórz agenta DSPy
importuj dspy

agent = dspy.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[dspy.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)
  1. LangChain: interakcja ze źródłem danych
zaimportuj łańcuch językowy

agent = langchain.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[langchain.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

dane = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: interakcja ze źródłem danych
importuj dspy

agent = dspy.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[dspy.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

dane = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Wykonaj zadanie
zaimportuj łańcuch językowy

agent = langchain.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[langchain.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

wynik = agent.zadania[0].perform_task(dane)
  1. DSPy: Wykonaj zadanie
importuj dspy

agent = dspy.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[dspy.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

wynik = agent.zadania[0].perform_task(dane)
  1. LangChain: Ucz się na danych
zaimportuj łańcuch językowy

agent = langchain.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[langchain.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

agent.learn_from_data(dane)
  1. DSPy: Ucz się z danych
importuj dspy

agent = dspy.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[dspy.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

agent.learn_from_data(dane)
  1. LangChain: Integracja z potokiem DevOps
zaimportuj łańcuch językowy

agent = langchain.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[langchain.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

rurociąg = [
    agent
]
  1. DSPy: Integracja z potokiem DevOps
importuj dspy

agent = dspy.Agent(
    nazwa="mój_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza danych", "moja_baza_danych")],
    zadania=[dspy.Task("przetwarzanie_tekstu", "przetwarzanie_mojego_tekstu")]
)

rurociąg = [
    agent
]

Wizualizacja

Oto wizualizacja agentów LangChain i DSPy w potoku DevOps:

{
  "typ": "pasek",
  „dane”: {
    "etykiety": ["LangChain", "DSPy"],
    „zestawy danych”: [
      {
        "etykieta": "Agent",
        „dane”: [10, 20],
        „Kolor tła”: [„rgba(255, 99, 132, 0,2)”, „rgba(54, 162, 235, 0,2)”],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        „Szerokość obramowania”: 1
      }
    ]
  },
  „opcje”: {
    "tytuł": {
      "wyświetlacz": prawda,
      "text": "Agenci LangChain i DSPy w potoku DevOps"
    },
    „skale”: {
      „Osie y”: [
        {
          „tyknięcia”: {
            „beginAtZero”: prawda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ta wizualizacja przedstawia agentów LangChain i DSPy w potoku DevOps, przy czym agent LangChain ma 10 zadań, a agent DSPy ma 20 zadań.

Wniosek

W tym artykule zbadaliśmy rolę agentów AI w automatyzacji procesów dostarczania oprogramowania i zagłębiliśmy się w praktyczną implementację narzędzi do orkiestracji, takich jak LangChain i DSPy. Widzieliśmy, jak LangChain i DSPy można wykorzystać do tworzenia agentów AI, którzy mogą wchodzić w interakcję ze źródłami danych, wykonywać zadania i uczyć się na danych. Widzieliśmy także, jak LangChain i DSPy można zintegrować z potokami DevOps przy użyciu narzędzi takich jak Jenkins lub GitLab CI/CD. Wraz z rosnącym zastosowaniem AI i ML w tworzeniu oprogramowania, LangChain i DSPy stają się coraz ważniejszymi narzędziami dla programistów i operatorów chcących zautomatyzować procesy dostarczania oprogramowania.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn