Creeu un agent LangChain | B4N1

Creeu un agent LangChain

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 6 min

Aprofitament d'agents d'IA per al lliurament de programari automatitzat: integració de LangChain i DSPy a DevOps Pipelines

Introducció

El panorama del desenvolupament de programari està evolucionant ràpidament, amb l'adopció creixent de la intel·ligència artificial (IA) i l'aprenentatge automàtic (ML) en diversos aspectes del cicle de vida del desenvolupament. Una de les àrees d'aplicació més prometedores de la IA és l'automatització dels processos de lliurament de programari, inclosa la telemetria i la integració contínua/desplegament continu (CI/CD). En aquest article, explorarem el paper dels agents d'IA en l'automatització dels processos de lliurament de programari i aprofundirem en la implementació pràctica d'eines d'orquestració com LangChain i DSPy.

El paper dels agents d'IA en el lliurament de programari

Els agents d'IA són programes de programari que poden realitzar tasques de manera autònoma, prenent decisions basades en dades i regles. En el context del lliurament de programari, els agents d'IA es poden utilitzar per automatitzar diversos processos, com ara:

  1. Telemetria: els agents d'IA poden recopilar i analitzar dades de diverses fonts, com ara registres d'aplicacions, mètriques de rendiment i comentaris dels usuaris, per proporcionar informació sobre el comportament i el rendiment de l'aplicació.
  2. Integració contínua: els agents d'IA poden automatitzar la creació, prova i desplegament dels canvis de codi, garantint que l'aplicació estigui sempre en un estat desplegable.
  3. Desplegament continu: els agents d'IA poden automatitzar el desplegament de canvis a la producció, reduint el temps i l'esforç necessaris per obtenir noves funcions i solucions als usuaris.
  4. Supervisió i alerta: els agents d'IA poden supervisar el rendiment de l'aplicació i alertar els desenvolupadors i els operadors sobre possibles problemes abans que esdevinguin crítics.

LangChain: un marc per crear agents d'IA

LangChain és un marc de Python per crear agents d'IA que poden interactuar amb diverses fonts de dades i realitzar tasques de manera autònoma. LangChain proporciona una API senzilla i intuïtiva per crear agents que poden:

  1. Interactuar amb fonts de dades: LangChain ofereix una varietat de fonts de dades, incloses bases de dades, API i sistemes de fitxers, amb les quals els agents poden interactuar.
  2. Realitzar tasques: LangChain ofereix una sèrie de tasques que els agents poden realitzar, com ara el processament de text, el reconeixement d'imatges i el processament del llenguatge natural.
  3. Aprèn de les dades: LangChain ofereix una sèrie d'algorismes d'aprenentatge automàtic que els agents poden utilitzar per aprendre de les dades.

DSPy: un marc per crear agents d'IA distribuïts

DSPy és un marc de Python per crear agents d'IA distribuïts que poden escalar per satisfer les necessitats d'aplicacions a gran escala. DSPy ofereix una sèrie de funcions, com ara:

  1. Informàtica distribuïda: DSPy permet que els agents s'executin en diverses màquines, per la qual cosa és ideal per a aplicacions a gran escala.
  2. Paral·lelisme de dades: DSPy permet als agents processar dades en paral·lel, la qual cosa la fa ideal per a aplicacions que requereixen informàtica d'alt rendiment.
  3. Escalabilitat: DSPy permet als agents escalar per satisfer les necessitats de les aplicacions a gran escala.

Integració de LangChain i DSPy a DevOps Pipelines

Per integrar LangChain i DSPy a les canalitzacions de DevOps, podem utilitzar els passos següents:

  1. Instal·la LangChain i DSPy: instal·la LangChain i DSPy mitjançant pip.
pip install langchain dspy
  1. Creeu un agent LangChain: creeu un agent LangChain que pugui interactuar amb fonts de dades i realitzar tasques.
importar langchain


agent = langchain.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[langchain.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)
  1. Creeu un agent DSPy: creeu un agent DSPy que es pugui executar en diverses màquines i processar dades en paral·lel.
importar dspy

# Creeu un agent DSPy
agent = dspy.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[dspy.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)
  1. Integreu els agents LangChain i DSPy: integreu els agents LangChain i DSPy en un pipeline DevOps mitjançant una eina com Jenkins o GitLab CI/CD.
importar langchain
importar dspy

# Creeu un agent LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[langchain.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

# Creeu un agent DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    name="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[dspy.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

# Integrar els agents en un pipeline DevOps
canonada = [
    agent_langchain,
    dspy_agent
]

Les 5-10 ordres/fragments més utilitzats

A continuació es mostren les 5-10 ordres/fragments més utilitzats per a LangChain i DSPy:

  1. LangChain: crea un agent LangChain
importar langchain

agent = langchain.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[langchain.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)
  1. DSPy: creeu un agent DSPy
importar dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[dspy.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)
  1. LangChain: interacciona amb una font de dades
importar langchain

agent = langchain.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[langchain.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

dades = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: interacciona amb una font de dades
importar dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[dspy.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

dades = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: realitza una tasca
importar langchain

agent = langchain.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[langchain.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

resultat = agent.tasks[0].perform_task(dades)
  1. DSPy: realitza una tasca
importar dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[dspy.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

resultat = agent.tasks[0].perform_task(dades)
  1. LangChain: aprèn de les dades
importar langchain

agent = langchain.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[langchain.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

agent.learn_from_data(dades)
  1. DSPy: aprèn de les dades
importar dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[dspy.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

agent.learn_from_data(dades)
  1. LangChain: integració amb un pipeline DevOps
importar langchain

agent = langchain.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[langchain.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

canonada = [
    agent
]
  1. DSPy: integració amb un pipeline DevOps
importar dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="el_meu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("base de dades", "la meva_base de dades")],
    tasques=[dspy.Task("processament_de_text", "processament_de_text")]
)

canonada = [
    agent
]

Visualització

Aquí hi ha una visualització dels agents LangChain i DSPy en un pipeline DevOps:

{
  "type": "bar",
  "dades": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "conjunts de dades": [
      {
        "label": "Agent",
        "dades": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opcions": {
    "títol": {
      "visualització": cert,
      "text": "Agents de LangChain i DSPy a DevOps Pipeline"
    },
    "escales": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": cert
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Aquesta visualització mostra els agents LangChain i DSPy en un pipeline DevOps, amb l'agent LangChain amb 10 tasques i l'agent DSPy amb 20 tasques.

Conclusió

En aquest article, vam explorar el paper dels agents d'IA en l'automatització dels processos de lliurament de programari i vam aprofundir en la implementació pràctica d'eines d'orquestració com LangChain i DSPy. Hem vist com LangChain i DSPy es poden utilitzar per crear agents d'IA que poden interactuar amb fonts de dades, realitzar tasques i aprendre de les dades. També vam veure com LangChain i DSPy es poden integrar a canalitzacions DevOps mitjançant eines com Jenkins o GitLab CI/CD. Amb l'adopció creixent d'IA i ML en el desenvolupament de programari, LangChain i DSPy s'estan convertint en eines cada cop més importants per als desenvolupadors i operadors que busquen automatitzar els processos de lliurament de programari.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn