Süni İntellekt Agentləri və Kontekst Mühəndisliyi ilə ZeroOps kilidinin açılması: StackGen və LangChain istifadə edərək AI DevOps avtomatlaşdırılmasına nümunə əsaslı yanaşma
Giriş
Proqram təminatının inkişafının sürətlə inkişaf edən mənzərəsində ZeroOps konsepsiyası DevOps avtomatlaşdırılmasına inqilabi yanaşma kimi ortaya çıxdı. ZeroOps proqram sistemlərinin yerləşdirilməsi və idarə edilməsində əl ilə müdaxilə ehtiyacını aradan qaldırmağı hədəfləyir, tərtibatçılara innovasiya və yaradıcılıq kimi daha yüksək səviyyəli vəzifələrə diqqət yetirməyə imkan verir. Bu yazıda biz ZeroOps dünyasını araşdıracağıq və bu məqsədə çatmaq üçün AI agentləri və kontekst mühəndisliyindən necə istifadə oluna biləcəyini araşdıracağıq. StackGen və LangChain istifadə edərək AI DevOps avtomatlaşdırılmasına nümunə əsaslı yanaşmanın tətbiqini də müzakirə edəcəyik.
ZeroOps nədir?
ZeroOps, inkişafdan tutmuş yerləşdirmə və idarəetməyə qədər bütün proqram təminatının inkişaf dövrünü avtomatlaşdırmağa çalışan DevOps paradiqmasıdır. ZeroOps-un əsas məqsədi proqram sistemlərinin yerləşdirilməsi və idarə edilməsində əl ilə müdaxilə ehtiyacını aradan qaldırmaq, bununla da insan səhvi ehtimalını azaltmaq və proqram təminatının çatdırılmasının sürətini və səmərəliliyini artırmaqdır.
AI agentləri və kontekst mühəndisliyi
AI agentləri və kontekst mühəndisliyi ZeroOps-un həyata keçirilməsində mühüm rol oynayır. Süni intellekt agentləri öz mühitlərini dərk edə və konkret məqsədlərə çatmaq üçün tədbirlər görə bilən proqram proqramlarıdır. Digər tərəfdən, kontekst mühəndisliyi, fəaliyyət göstərdikləri kontekstdə başa düşə və cavab verə bilən sistemlərin layihələndirilməsini və həyata keçirilməsini əhatə edir.
ZeroOps kontekstində AI agentləri yerləşdirmə, sınaq və monitorinq kimi müxtəlif tapşırıqları avtomatlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Kontekst mühəndisliyi ətraf mühit, istifadəçi və qarşıda duran vəzifə kimi işlədikləri konteksti başa düşə bilən sistemlərin layihələndirilməsi üçün istifadə edilə bilər.
StackGen: AI DevOps avtomatlaşdırılmasına nümunə əsaslı yanaşma
StackGen, tərtibatçılara AI DevOps avtomatlaşdırılmasına nümunə əsaslı yanaşma tətbiq etməyə imkan verən açıq mənbəli çərçivədir. StackGen yerləşdirmə, sınaq və monitorinq kimi müxtəlif tapşırıqları avtomatlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilən əvvəlcədən müəyyən edilmiş nümunələr və şablonlar dəsti təqdim edir.
StackGen, tərtibatçılara danışıq süni intellekt sistemləri qurmağa imkan verən bir çərçivə olan LangChain üzərində qurulmuşdur. LangChain təbii dil daxiletmələrini başa düşə və onlara cavab verə bilən danışıq süni intellekt sistemlərini qurmaq üçün istifadə edilə bilən bir sıra API və alətlər təqdim edir.
LangChain: Danışıqlı AI sistemlərinin qurulması
LangChain, tərtibatçılara danışıq süni intellekt sistemləri qurmağa imkan verən bir çərçivədir. LangChain təbii dil daxiletmələrini başa düşə və onlara cavab verə bilən danışıq süni intellekt sistemlərini qurmaq üçün istifadə edilə bilən bir sıra API və alətlər təqdim edir.
LangChain, TensorFlow və PyTorch daxil olmaqla bir sıra açıq mənbə texnologiyaları üzərində qurulub. LangChain təbii dil daxiletmələrini başa düşə və onlara cavab verə bilən danışıq süni intellekt sistemlərini qurmaq üçün istifadə edilə bilən bir sıra API və alətlər təqdim edir.
StackGen və LangChain ilə ZeroOps tətbiqi
StackGen və LangChain ilə ZeroOps tətbiq etmək üçün bir sıra addımları yerinə yetirməliyik:
- AI Agentini təyin edin: ZeroOps tətbiqində ilk addım müxtəlif tapşırıqları avtomatlaşdırmaq üçün istifadə olunacaq AI agentini müəyyən etməkdir. Süni intellekt agenti StackGen tərəfindən təmin edilmiş bir sıra əvvəlcədən müəyyən edilmiş nümunələr və şablonlardan istifadə etməklə müəyyən edilə bilər.
- Kontekst Mühərrikinin Dizaynı: Növbəti addım süni intellekt agentinin işlədiyi konteksti anlamaq və ona cavab vermək üçün istifadə olunacaq kontekst mühərrikinin layihələndirilməsidir. Kontekst mühərriki LangChain tərəfindən təmin edilən bir sıra API və alətlərdən istifadə etməklə tərtib edilə bilər.
- AI Agentini həyata keçirin: Süni intellekt agenti və kontekst mühərriki müəyyən edildikdən sonra növbəti addım StackGen və LangChain tərəfindən təmin edilən bir sıra API və alətlərdən istifadə edərək AI agentini həyata keçirməkdir.
- Test və Yerləşdirmə: Son addım AI agentini istehsal mühitində sınaqdan keçirmək və yerləşdirməkdir.
Nümunə Kod: StackGen və LangChain istifadə edərək sadə süni intellekt agentinin tətbiqi
StackGen və LangChain istifadə edərək sadə AI agentinin necə həyata keçiriləcəyini nümayiş etdirən nümunə kod bloku:
idxal langchain
langchain.chains-dən LMChain idxal edir
langchain.llms idxal LLM-dən
ai_agent = LMCchain(
llm=LLM(
model_name="davinci:3-batch",
temperatur = 0,5,
max_tokens=100,
),
input_format="mətn",
output_format="mətn",
)
# Kontekst mühərrikini müəyyənləşdirin
context_engine = langchain.ContextEngine(
llm=LLM(
model_name="davinci:3-batch",
temperatur = 0,5,
max_tokens=100,
),
input_format="mətn",
output_format="mətn",
)
# AI agentini həyata keçirin
ai_agent.implement(
kontekst_mühərriki=kontekst_mühərriki,
input_text="Salam, necəsən?",
)
# AI agentini sınaqdan keçirin və yerləşdirin
ai_agent.test_and_deploy(
input_text="Salam, necəsən?",
)
Bu kod bloku StackGen və LangChain istifadə edərək sadə AI agentinin necə həyata keçiriləcəyini nümayiş etdirir. Süni intellekt agenti StackGen tərəfindən təmin edilmiş bir sıra əvvəlcədən müəyyən edilmiş nümunələr və şablonlardan istifadə etməklə müəyyən edilir. Kontekst mühərriki LangChain tərəfindən təmin edilən bir sıra API və alətlərdən istifadə etməklə hazırlanmışdır. Süni intellekt agenti StackGen və LangChain tərəfindən təmin edilən bir sıra API və alətlərdən istifadə etməklə həyata keçirilir. Nəhayət, AI agenti sınaqdan keçirilir və istehsal mühitində yerləşdirilir.
Ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parça
StackGen və LangChain üçün ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parçalar bunlardır:
langchain.LLMCain(): Yeni LLM zənciri obyekti yaradır.langchain.ContextEngine(): Yeni kontekst mühərriki obyekti yaradır.LLM(model_name="davinci:3-batch", temperatur=0.5, max_tokens=100): Göstərilən model adı, temperatur və maksimum işarələrlə yeni LLM obyekti yaradır.ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text="Salam, necəsən?"): Müəyyən edilmiş kontekst mühərrikindən və daxiletmə mətnindən istifadə edərək AI agentini həyata keçirir.ai_agent.test_and_deploy(input_text="Salam, necəsən?"): Göstərilən daxiletmə mətnindən istifadə edərək AI agentini sınaqdan keçirir və yerləşdirir.langchain.llms.LLM(): Yeni LLM obyekti yaradır.langchain.chains.LLMCain(): Yeni LLM zənciri obyekti yaradır.langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperatur=0.5, max_tokens=100)): Göstərilən LLM obyektindən istifadə edərək yeni kontekst mühərriki obyekti yaradır.ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperatur=0.5, max_tokens=100)): AI agentinin kontekst mühərrikini müəyyən edilmiş kontekst mühərriki obyektinə təyin edir.ai_agent.input_text = "Salam, necəsən?": AI agentinin daxiletmə mətnini müəyyən edilmiş giriş mətninə təyin edir.
Vizuallaşdırma
Budur Chart.js istifadə edərək ZeroOps arxitekturasının vizuallaşdırılması:
{
"növ": "bar",
"data": {
"etiketlər": ["AI Agent", "Kontekst Mühərriki", "StackGen", "LangChain"],
"verilənlər dəsti": [
{
"label": "Memarlıq",
"data": [10, 8, 6, 4],
"backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56", "#4BC0C0"]
}
]
},
"seçimlər": {
"başlıq": {
"ekran": doğru,
"text": "ZeroOps Architecture"
},
"əfsanə": {
"ekran": doğrudur
},
"tərəzi": {
"yAxes": [
{
"gənə": {
"beginAtZero": doğrudur
}
}
]
}
}
}
Bu vizuallaşdırma AI agenti, kontekst mühərriki, StackGen və LangChain daxil olmaqla ZeroOps sisteminin arxitekturasını nümayiş etdirir.
Nəticə
ZeroOps, proqram sistemlərinin yerləşdirilməsi və idarə edilməsində əl ilə müdaxilə ehtiyacını aradan qaldırmağa çalışan DevOps avtomatlaşdırılmasına inqilabi yanaşmadır. Süni intellekt agentləri və kontekst mühəndisliyi ZeroOps-un həyata keçirilməsində mühüm rol oynayır və StackGen və LangChain AI DevOps avtomatlaşdırılmasına nümunə əsaslı yanaşma təqdim edir. StackGen və LangChain istifadə edərək sadə AI agentini tətbiq etməklə biz yerləşdirmə, sınaq və monitorinq kimi müxtəlif vəzifələri avtomatlaşdıra bilərik. StackGen və LangChain üçün ən çox istifadə olunan 5-10 əmr/parçalar, həmçinin Chart.js istifadə edərək ZeroOps arxitekturasının vizuallaşdırılması təqdim olunur.