Buat agen LangChain | B4N1

Buat agen LangChain

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 5 min

Memanfaatkan Agen AI untuk Pengiriman Perangkat Lunak Otomatis: Mengintegrasikan LangChain dan DSPy dalam Saluran DevOps

Pendahuluan

Lanskap pengembangan perangkat lunak berkembang pesat, dengan meningkatnya adopsi Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) dalam berbagai aspek siklus hidup pengembangan. Salah satu bidang penerapan AI yang paling menjanjikan adalah dalam mengotomatisasi proses pengiriman perangkat lunak, termasuk telemetri dan integrasi berkelanjutan/penyebaran berkelanjutan (CI/CD). Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi peran agen AI dalam mengotomatisasi proses pengiriman perangkat lunak dan mempelajari implementasi praktis alat orkestrasi seperti LangChain dan DSPy.

Peran Agen AI dalam Pengiriman Perangkat Lunak

Agen AI adalah program perangkat lunak yang dapat melakukan tugas secara mandiri, mengambil keputusan berdasarkan data dan aturan. Dalam konteks pengiriman perangkat lunak, agen AI dapat digunakan untuk mengotomatisasi berbagai proses, seperti:

  1. Telemetri: Agen AI dapat mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti log aplikasi, metrik performa, dan masukan pengguna, untuk memberikan wawasan tentang perilaku dan performa aplikasi.
  2. Integrasi Berkelanjutan: Agen AI dapat mengotomatiskan pembuatan, pengujian, dan penerapan perubahan kode, memastikan bahwa aplikasi selalu dalam keadaan dapat diterapkan.
  3. Penerapan Berkelanjutan: Agen AI dapat mengotomatiskan penerapan perubahan pada produksi, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk mendapatkan fitur baru dan perbaikan bagi pengguna.
  4. Pemantauan dan Peringatan: Agen AI dapat memantau kinerja aplikasi dan memperingatkan pengembang dan operator mengenai potensi masalah sebelum masalah tersebut menjadi kritis.

LangChain: Kerangka Kerja untuk Membangun Agen AI

LangChain adalah kerangka kerja Python untuk membangun agen AI yang dapat berinteraksi dengan berbagai sumber data dan melakukan tugas secara mandiri. LangChain menyediakan API sederhana dan intuitif untuk agen bangunan yang dapat:

  1. Berinteraksi dengan sumber data: LangChain menyediakan berbagai sumber data, termasuk database, API, dan sistem file, yang dapat digunakan oleh agen untuk berinteraksi.
  2. Melakukan tugas: LangChain menyediakan serangkaian tugas yang dapat dilakukan agen, termasuk pemrosesan teks, pengenalan gambar, dan pemrosesan bahasa alami.
  3. Belajar dari data: LangChain menyediakan serangkaian algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan agen untuk belajar dari data.

DSPy: Kerangka Kerja untuk Membangun Agen AI Terdistribusi

DSPy adalah kerangka kerja Python untuk membangun agen AI terdistribusi yang dapat diskalakan untuk memenuhi kebutuhan aplikasi berskala besar. DSPy menyediakan berbagai fitur, termasuk:

  1. Komputasi terdistribusi: DSPy memungkinkan agen berjalan di banyak mesin, sehingga ideal untuk aplikasi skala besar.
  2. Paralelisme data: DSPy memungkinkan agen memproses data secara paralel, sehingga ideal untuk aplikasi yang memerlukan komputasi performa tinggi.
  3. Skalabilitas: DSPy memungkinkan agen melakukan penskalaan untuk memenuhi kebutuhan aplikasi berskala besar.

Mengintegrasikan LangChain dan DSPy di DevOps Pipelines

Untuk mengintegrasikan LangChain dan DSPy di pipeline DevOps, kita dapat menggunakan langkah-langkah berikut:

  1. Instal LangChain dan DSPy: Instal LangChain dan DSPy menggunakan pip.
pip instal langchain dspy
  1. Buat agen LangChain: Buat agen LangChain yang dapat berinteraksi dengan sumber data dan melakukan tugas.
impor langchain


agen = langchain.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "database_saya")],
    tugas=[langchain.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)
  1. Buat agen DSPy: Buat agen DSPy yang dapat berjalan di beberapa mesin dan memproses data secara paralel.
impor dspy

# Buat agen DSPy
agen = dspy.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("basis data", "basis_datasaya")],
    tugas=[dspy.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)
  1. Integrasikan agen LangChain dan DSPy: Integrasikan agen LangChain dan DSPy dalam pipeline DevOps menggunakan alat seperti Jenkins atau GitLab CI/CD.
impor langchain
impor dspy

# Buat agen LangChain
langchain_agent = langchain.Agen(
    nama="agen_langchain_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "database_saya")],
    tugas=[langchain.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

# Buat agen DSPy
dspy_agent = dspy.Agen(
    nama="agen_dspya_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("basis data", "basis_datasaya")],
    tugas=[dspy.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

# Integrasikan agen dalam saluran DevOps
pipa = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

5-10 Perintah/Cuplikan Teratas yang Paling Banyak Digunakan

Berikut adalah 5-10 perintah/cuplikan yang paling banyak digunakan untuk LangChain dan DSPy:

  1. LangChain: Buat agen LangChain
impor langchain

agen = langchain.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "database_saya")],
    tugas=[langchain.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)
  1. DSPy: Membuat agen DSPy
impor dspy

agen = dspy.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("basis data", "basis_datasaya")],
    tugas=[dspy.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)
  1. LangChain: Berinteraksi dengan sumber data
impor langchain

agen = langchain.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "database_saya")],
    tugas=[langchain.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

data = agen.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Berinteraksi dengan sumber data
impor dspy

agen = dspy.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("basis data", "basis_datasaya")],
    tugas=[dspy.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

data = agen.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Melakukan tugas
impor langchain

agen = langchain.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "database_saya")],
    tugas=[langchain.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

hasil = agen.tugas[0].perform_task(data)
  1. DSPy: Melakukan tugas
impor dspy

agen = dspy.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("basis data", "basis_datasaya")],
    tugas=[dspy.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

hasil = agen.tugas[0].perform_task(data)
  1. LangChain: Belajar dari data
impor langchain

agen = langchain.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "database_saya")],
    tugas=[langchain.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

agen.belajar_dari_data(data)
  1. DSPy: Belajar dari data
impor dspy

agen = dspy.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("basis data", "basis_datasaya")],
    tugas=[dspy.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

agen.belajar_dari_data(data)
  1. LangChain: Integrasikan dengan pipeline DevOps
impor langchain

agen = langchain.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "database_saya")],
    tugas=[langchain.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

pipa = [
    agen
]
  1. DSPy: Integrasikan dengan pipeline DevOps
impor dspy

agen = dspy.Agen(
    nama="agen_saya",
    data_sources=[dspy.DataSource("basis data", "basis_datasaya")],
    tugas=[dspy.Task("pemrosesan_teks", "pemrosesan_teks_saya")]
)

pipa = [
    agen
]

Visualisasi

Berikut adalah visualisasi agen LangChain dan DSPy dalam pipeline DevOps:

{
  "ketik": "bilah",
  "data": {
    "label": ["LangChain", "DSPy"],
    "kumpulan data": [
      {
        "label": "Agen",
        "data": [10, 20],
        "warna latar": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "Lebar Batas": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "judul": {
      "tampilan": benar,
      "text": "Agen LangChain dan DSPy di Saluran DevOps"
    },
    "timbangan": {
      "yAxes": [
        {
          "centang": {
            "beginAtZero": benar
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Visualisasi ini menunjukkan agen LangChain dan DSPy dalam alur DevOps, dengan agen LangChain memiliki 10 tugas dan agen DSPy memiliki 20 tugas.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi peran agen AI dalam mengotomatisasi proses pengiriman perangkat lunak dan mempelajari implementasi praktis alat orkestrasi seperti LangChain dan DSPy. Kami melihat bagaimana LangChain dan DSPy dapat digunakan untuk membuat agen AI yang dapat berinteraksi dengan sumber data, melakukan tugas, dan belajar dari data. Kami juga melihat bagaimana LangChain dan DSPy dapat diintegrasikan dalam pipeline DevOps menggunakan alat seperti Jenkins atau GitLab CI/CD. Dengan meningkatnya adopsi AI dan ML dalam pengembangan perangkat lunak, LangChain dan DSPy menjadi alat yang semakin penting bagi pengembang dan operator yang ingin mengotomatiskan proses pengiriman perangkat lunak.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn