Татбиқи Agentic AI дар автоматизатсияи санҷиши детерминистӣ бо LangChain ва DSPy
Муқаддима
Мушкилии афзояндаи системаҳои нармафзор автоматикунонии санҷишро як ҷанбаи муҳими таҳияи нармафзор гардонд. Чаҳорчӯбаҳои анъанавии автоматикунонии санҷиш ба равишҳои скриптӣ такя мекунанд, ки метавонанд осебпазир ва нигоҳдорӣ душвор бошанд. Дар солҳои охир, пайдоиши Agentic AI ва Tools Orchestration барои автоматикунонии сенарияҳои мураккаби санҷиш имкониятҳои нав кушод. Дар ин мақола, мо чорроҳаи Agentic AI, Tools Orchestration ва Engineering Software барои автоматикунонии сенарияҳои мураккаби санҷиширо бо истифода аз LangChain ва DSPy меомӯзем.
** Agentic AI чист?**
Agentic AI ба як намуди зеҳни сунъӣ дахл дорад, ки барои анҷом додани амалҳо аз номи корбар ё система тарҳрезӣ шудааст. Системаҳои агентии AI қодиранд қарор қабул кунанд, аз таҷриба омӯхта шаванд ва ба вазъиятҳои нав мутобиқ шаванд. Дар заминаи автоматизатсияи санҷиш, Agentic AI метавонад барои автоматикунонии сенарияҳои мураккаби санҷиш тавассути тақлид кардани муоширати корбарон, қабули қарорҳо дар асоси маълумоти санҷишӣ ва мутобиқ шудан ба шароити тағйирёбандаи санҷиш истифода шавад.
** LangChain чист?**
LangChain як абзори кушодаи Orchestration аст, ки ба таҳиягарон имкон медиҳад, ки бо истифода аз забонҳои гуногуни барномасозӣ, аз ҷумла Python, Rust ва Go системаҳои мураккаби AI созанд. LangChain як меъмории фасеҳ ва модулиро пешниҳод мекунад, ки ба таҳиягарон имкон медиҳад, ки ҷузъҳои гуногуни AI, аз қабили коркарди забони табиӣ (NLP) ва биниши компютерро барои сохтани системаҳои мураккаби AI муттаҳид кунанд.
DSPy чист?
DSPy китобхонаи Python аст, ки маҷмӯи асбобҳоро барои сохтан ва ҷойгиркунии системаҳои AI таъмин мекунад. DSPy барои кор бо LangChain тарҳрезӣ шудааст ва як қатор хусусиятҳоро, аз ҷумла коркарди маълумот, омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ таъмин мекунад.
Татбиқи AI-и агентӣ дар автоматизатсияи санҷиши детерминистӣ
Барои татбиқи Agentic AI дар автоматизатсияи санҷиши детерминистӣ, мо метавонем LangChain ва DSPy-ро барои сохтани чаҳорчӯбаи автоматикунонии санҷиш истифода барем, ки муоширати корбаронро тақлид мекунад, дар асоси маълумоти санҷиш қарор қабул мекунад ва ба шароити тағйирёбандаи санҷиш мутобиқ мешавад.
Ин як мисоли оддии он аст, ки чӣ тавр мо метавонем LangChain ва DSPy-ро барои автоматикунонии сенарияи санҷиш истифода барем: `` питон langchain ворид кунед аз langchain.chains воридоти LMChain аз langchain.llms воридоти DSPyLLM
test_scenario = { "user_input": "ворид", "expected_output": "воридшавӣ бомуваффақият" }
Агенти AI-ро муайян кунед
агент = LMChain ( llm = DSPyLLM (), input_type = "матн", output_type = "матн" )
Функсияи автоматикунонии санҷишро муайян кунед
def test_automation (сенарияи санҷишӣ): # Муносибати корбарро тақлид кунед user_input = test_scenario["user_input"] # Дар асоси маълумоти санҷиш қарор қабул кунед қарор = agent.run (user_input) # Мутобиқ шудан ба шароити тағйирёбандаи санҷиш агар қарор == "бомуваффақият ворид шудан": чоп ("Санҷиш гузашт") дигар: чоп ("Санҷиш ноком шуд")
Функсияи автоматикунонии санҷишро иҷро кунед
санҷиши_автоматизатсия (сенарияи санҷишӣ)
Дар ин мисол, мо сенарияи санҷишро муайян мекунем, ки тақлид кардани ҳамкории корбар, қабули қарор дар асоси маълумоти санҷишӣ ва мутобиқ шудан ба шароити тағйирёбандаи санҷишро дар бар мегирад. Сипас мо агенти Agentic AI-ро бо истифода аз LangChain ва DSPy муайян мекунем ва онро барои автоматикунонии сенарияи санҷиш истифода мебарем.
**Беҳтарин 5-10 фармонҳо/порчаҳои бештар истифодашаванда**
Инҳоянд 5-10 фармонҳои/порчаҳои аз ҳама бештар истифодашаванда барои LangChain ва DSPy:
1. `langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM())`: Бо истифода аз LangChain ва DSPy агенти Agentic AI эҷод мекунад.
2. `DSPyLLM()`: Намунаи DSPy LLM (Модели забони калон)-ро оғоз мекунад.
3. `LLMCain(input_type="матн", output_type="матн")`: Агенти Agentic AI-ро бо намудҳои вуруд ва баромади матн эҷод мекунад.
4. `agent.run(user_input)`: Агенти Agentic AI-ро бо вуруди корбар иҷро мекунад.
5. `test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "воридшавӣ муваффақ"}`: Сенарияи санҷиширо бо вуруди корбар ва натиҷаи интизоршаванда муайян мекунад.
6. `langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM())`: Бо истифода аз LangChain ва DSPy агенти Agentic AI эҷод мекунад.
7. `DSPyLLM().predict(user_input)`: Натиҷаи DSPy LLM-ро бо вуруди корбар пешгӯӣ мекунад.
8. `LLMCain(input_type="матн", output_type="text").run(user_input)`: Агенти Agentic AI-ро бо намудҳои вуруд ва баромади матн иҷро мекунад.
9. `test_automation(test_scenario)`: Функсияи автоматизатсияи санҷишро бо сенарияи санҷиш иҷро мекунад.
10. `langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)`: Агенти Agentic AI-ро бо вуруди корбар иҷро мекунад.
** Визуализатсия **
Ин аст визуализатсияи агенти Agentic AI бо истифода аз Chart.js:
``json
{
"type": "бар",
"маълумот": {
"labels": ["Вориди корбар", "Қарор", "Мутобиқсозӣ"],
"маҷмӯи додаҳо": [
{
"label": "Агенти AI",
"data": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"BroderWidth": 1
}
]
},
"Options": {
"унвон": {
"дисплей": дуруст,
"text": "Агенти AI"
},
"тарозу": {
"yAxes": [
{
"тик": {
"beginAtZero": дуруст
}
}
]
}
}
}
Ин визуализатсия фаъолияти агенти Agentic AI-ро дар тақлид кардани муоширати корбарон, қабули қарорҳо дар асоси маълумоти санҷишӣ ва мутобиқ шудан ба шароити тағйирёбандаи санҷиш нишон медиҳад.
Хулоса
Дар ин мақола, мо чорроҳаи Agentic AI, Tools Orchestration ва Engineering нармафзорро барои автоматикунонии сенарияҳои мураккаби санҷишӣ бо истифода аз LangChain ва DSPy омӯхтаем. Мо як намунаи оддии Agentic AI-ро дар автоматизатсияи санҷиши детерминистӣ татбиқ кардем ва як қатор фармонҳо/порчаҳоро барои LangChain ва DSPy пешниҳод кардем. Мо инчунин бо истифода аз Chart.js фаъолияти агенти AI-ро визуалӣ кардем. Бо истифода аз Agentic AI ва Orchestration Tools, таҳиягарон метавонанд чаҳорчӯбаҳои мураккаби автоматикунонии санҷишро созанд, ки муоширати корбаронро тақлид мекунанд, дар асоси маълумоти санҷиш қарор қабул мекунанд ва ба шароити тағйирёбандаи санҷиш мутобиқ мешаванд.