Бағдарламалық жасақтаманың архитектурасы мен DevOps автоматтандыруы үшін агенттік AI пайдалану

Кіріспе

Жасанды интеллект (AI) және Machine Learning (ML) жылдам эволюциясы әрекетті және өздігінен шешім қабылдай алатын AI түрін, агенттік AI-ның дамуына әкелді. Бұл технологияның бағдарламалық жасақтама архитектурасына және DevOps автоматтандыруына деген көзқарасымызды түбегейлі өзгерту мүмкіндігі бар. Бұл мақалада біз бағдарламалық жасақтаманың архитектурасын, инфрақұрылымын және DevOps процестерін автоматтандыру үшін агенттік AI, үлкен тіл үлгілері (LLM) және LangChain және DSPy сияқты оркестрлік құралдарды біріктіруді зерттейміз.

Agentic AI дегеніміз не?

Агенттік AI әрекеттерді орындап, өздігінен шешім қабылдай алатын АИ түріне жатады. Бұл әдетте белгілі бір тапсырмаларды орындауға және алдын ала анықталған ережелер жинағын орындауға арналған дәстүрлі AI жүйелерінен айырмашылығы бар. Агенттік AI жүйелері, керісінше, автономды және бейімделгіш болуы үшін жасалған, бұл оларға қоршаған ортадан үйренуге және өздерінің мақсаттары мен міндеттеріне негізделген шешім қабылдауға мүмкіндік береді.

Агенттік AI-дағы LLM рөлі

Үлкен тілдік модельдер (LLMs) - мәтіндік деректердің үлкен көлеміне үйретілген және адамға ұқсас тілді жасауға қабілетті AI түрі. LLM агенттік AI жүйелерінің негізгі құрамдас бөлігі болып табылады, өйткені олар адам тілін түсіну және құру мүмкіндігін береді. Бұл агенттік AI жүйелеріне адамдармен және басқа жүйелермен табиғи және интуитивті түрде байланысуға мүмкіндік береді.

Оркестрлік құралдар: LangChain және DSPy

LangChain және DSPy сияқты оркестрлік құралдар әртүрлі жүйелер мен компоненттер арасындағы өзара әрекеттесуді басқаруға және үйлестіруге арналған. Бұл құралдар деректерді өңдеу, үлгіні оқыту және орналастыру сияқты тапсырмаларды қамтуы мүмкін жұмыс үрдістерін анықтау және орындау жолын қамтамасыз етеді.

LangChain

LangChain – жұмыс үрдістерін құру және басқару үшін икемді және кеңейтілетін негізді қамтамасыз ететін ашық бастапқы оркестрлеу құралы. LangChain кең ауқымды жүйелермен және компоненттермен, соның ішінде LLM, дерекқорлар және API интерфейстерімен жұмыс істеуге арналған.

DSPy

DSPy - жұмыс үрдістерін анықтау және орындаудың қарапайым және интуитивті жолын ұсынатын Python негізіндегі оркестрлеу құралы. DSPy кең ауқымды жүйелермен және компоненттермен, соның ішінде LLM, дерекқорлар және API интерфейстерімен жұмыс істеуге арналған.

Бағдарламалық жасақтаманың архитектурасын және DevOps процестерін автоматтандыру

Agentic AI, LLMs және LangChain және DSPy сияқты оркестрлік құралдар бағдарламалық жасақтама архитектурасы мен DevOps процестерінің кең ауқымын автоматтандыру үшін пайдаланылуы мүмкін. Кейбір мысалдарға мыналар жатады:

Автоматтандырылған кодты қарап шығу: Агенттік AI жүйелерін кодты қарап шығу және қателер мен қауіпсіздік осалдықтары сияқты ықтимал мәселелерді анықтау үшін пайдалануға болады.
Автоматтандырылған тестілеу: Agentic AI жүйелерін тестілеуді автоматтандыру үшін пайдалануға болады, оның ішінде бірлік сынағы, интеграциялық тестілеу және түпкілікті тестілеу.
Автоматтандырылған орналастыру: Агенттік AI жүйелерін кодты, конфигурацияны және басқа ресурстарды орналастыруды қоса, орналастыруды автоматтандыру үшін пайдалануға болады.
Автоматтандырылған бақылау: Агенттік AI жүйелерін бақылауды, соның ішінде жүйе өнімділігін, қауіпсіздікті және басқа көрсеткіштерді бақылауды автоматтандыру үшін пайдалануға болады.

Практикалық іске асыру

Бұл бөлімде біз бағдарламалық жасақтама архитектурасын және DevOps процесін автоматтандыру үшін LangChain және DSPy пайдаланудың қарапайым мысалын береміз.

Мысал: Кодты қарап шығуды автоматтандыру

Бұл мысалда кодты қарауды автоматтандыру үшін LangChain және DSPy қолданамыз. Біз келесі қадамдарды қамтитын жұмыс процесін анықтаймыз:

Код талдауы: жұмыс процесі кодты талдау және ықтимал мәселелерді анықтау үшін LLM пайдаланады.
Кодты қарау: жұмыс процесі кодты қарап шығу және ықтимал мәселелерді анықтау үшін агенттік AI жүйесін пайдаланады.
Кодты орналастыру: жұмыс процесі кодты өндіріс ортасына орналастыру үшін орналастыру құралын пайдаланады.

Мұнда LangChain және DSPy арқылы осы жұмыс үрдісін іске асырудың мысалы берілген:

langchain импорттау
langchain импорт LLM

# LLM анықтаңыз
llm = LLM("text-davinci-003")

# Агенттік AI жүйесін анықтаңыз
ai_system = langchain.AgenticAI()

# Жұмыс процесін анықтаңыз
жұмыс процесі = langchain.Workflow(
    қадамдар=[
        langchain.Step(
            name="Код талдауы",
            func=llm.analyze_code,
            inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"},
        ),
        langchain.Step(
            name = "Кодты қарау",
            func=ai_system.review_code,
            inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"},
        ),
        langchain.Step(
            name = "Кодты орналастыру",
            func=langchain.deploy_code,
            inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"},
        ),
    ]
)

# Жұмыс процесін орындаңыз
workflow.execute()

Бұл код үш қадамды қамтитын жұмыс процесін анықтайды: кодты талдау, кодты қарап шығу және кодты орналастыру. Жұмыс процесі кодты талдау үшін LLM, кодты қарап шығу үшін агенттік AI жүйесін және кодты өндіріс ортасына орналастыру үшін орналастыру құралын пайдаланады.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, LangChain және DSPy үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

langchain.Workflow(steps=[...]): бірнеше қадамдары бар жұмыс процесін анықтаңыз.
langchain.Step(name="...", func=..., inputs={...}): жұмыс үрдісіндегі жалғыз қадамды анықтаңыз.
llm.analyze_code(inputs={"code": ...}): кодты талдау үшін LLM пайдаланыңыз.
ai_system.review_code(inputs={"code": ...}): кодты қарап шығу үшін агенттік AI жүйесін пайдаланыңыз.
langchain.deploy_code(inputs={"code": ...}): кодты өндіріс ортасына орналастыру.
langchain.AgenticAI(): агенттік AI жүйесінің данасын жасаңыз.
langchain.LLM(): LLM данасын жасаңыз.
langchain.deploy_code(): кодты өндіріс ортасына орналастыру.
langchain.execute_workflow(): жұмыс процесін орындау.
langchain.get_workflow_status(): жұмыс процесінің күйін алыңыз.

Визуализация

Міне, Chart.js көмегімен жұмыс процесін визуализациялаудың мысалы:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Код талдауы", "Кодты қарау", "Кодты орналастыру"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "Жұмыс процесі қадамдары",
        "деректер": [10, 20, 30],
        "фон түсі": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опциялар": {}
}

Бұл код үш белгісі бар штрих диаграмманы анықтайды: кодты талдау, кодты қарап шығу және кодты орналастыру. Диаграмма жұмыс процесінің әр кезеңіндегі қадамдар санын көрсетеді.

Қорытынды

Agentic AI, LLMs және LangChain және DSPy сияқты оркестрлік құралдар бағдарламалық жасақтама архитектурасына және DevOps автоматтандыруға деген көзқарасымызда төңкеріс жасау мүмкіндігіне ие. Кодты қарау, тестілеу және орналастыру сияқты тапсырмаларды автоматтандыру арқылы біз әзірлеу процестеріміздің тиімділігі мен тиімділігін арттыра аламыз. Бұл мақалада біз осы технологияларды біріктіруді зерттедік және оларды бағдарламалық жасақтама архитектурасы мен DevOps процесін автоматтандыру үшін пайдаланудың қарапайым мысалын келтірдік.