DSPy һәм LangChain белән DevOps торбаларында Agentic AI-ны оркестрлау, көчәйтелгән ZeroOps өчен

Кереш

Ясалма интеллектны (AI) DevOps торба үткәргечләренә интеграцияләү программа тәэминаты, сынау һәм урнаштыру ысулын үзгәртте. Агентик ЯИ, автоном карар кабул итү һәм чаралар күрү мөмкинлеген бирә торган AI өлеше, DevOps процессларының эффективлыгын һәм эффективлыгын тагын да арттыру потенциалына ия. Бу мәкаләдә без DSPy һәм LangChain ярдәмендә DevOps торбаларында агент AI оркестрлау концепциясен өйрәнәчәкбез, һәм ZeroOpsга ирешүдә бу ысулның өстенлекләре турында сөйләшәчәкбез.

Агентик ЯИ нәрсә ул?

Агент ЯИ - кеше катнашыннан башка, карарлар кабул итү һәм автоном чаралар күрү сәләтенә ия булган ЯИ төрен аңлата. Бу алдынгы машина өйрәнү алгоритмнары, табигый тел эшкәртү, танып-белү архитектурасы ярдәмендә ирешелә. Агент ЯИ системалары тәҗрибәдән өйрәнә ала, яңа ситуацияләргә яраклаша һәм кешеләр белән табигый һәм интуитив рәвештә аралаша ала.

ZeroOps нәрсә ул?

ZeroOps - DevOps фәлсәфәсе, ул программаны эшкәртүдә, урнаштыруда һәм хезмәт күрсәтүдә кешенең катнашуы кирәклеген бетерүне максат итә. Бу автоматлаштыру, оркестр һәм AI белән карар кабул итү ярдәмендә ирешелә. ZeroOps оешмаларга программаны тизрәк, югары сыйфатлы һәм азрак чыгымнар белән урнаштырырга мөмкинлек бирә.

DevOps торбаларында агент ЯИ оркестры

DevOps торбаларында агент ЯИны оркестрлау өчен, без AI белән идарә итү карарларын кабул итү һәм чаралар үткәрүне торбага интеграцияләргә тиеш. Бу DSPy һәм LangChain ярдәмендә ирешеп була, AI популяр кушымталар төзү һәм урнаштыру өчен ике популяр рамка.

DSPy

DSPy - AI белән идарә итүче кушымталар төзү һәм урнаштыру өчен Python каркасы. Бу мәгълүмат эшкәртү, машина өйрәнү, табигый тел эшкәртү өчен кораллар һәм китапханәләр җыелмасы белән тәэмин итә. DSPy LangChain һәм FastAPI кебек популяр рамкалар белән бертуктаусыз эшләнгән.

LangChain

LangChain - AI белән идарә итүче кушымталар төзү һәм урнаштыру өчен Python каркасы. Бу табигый тел эшкәртү, машина өйрәнү, танып белү архитектурасы өчен кораллар һәм китапханәләр җыелмасы белән тәэмин итә. LangChain DSPy һәм FastAPI кебек популяр рамкалар белән бертуктаусыз эшләнгән.

Техник тормышка ашыру

DSPy һәм LangChain ярдәмендә DevOps торбаларында оркестрлы агент AI-ның техник үтәлешен күрсәтү өчен, гади мисалны карап чыгыйк. Әйтик, без DevOps торбасы ярдәмендә веб-кушымтаны урнаштыруны автоматлаштырырга телибез. Без DSPy куллана алабыз, AI белән идарә итү карарларын кабул итү системасын төзү өчен, оптималь урнаштыру стратегиясен билгели, кушымта эше, кулланучылар фикере, система ресурслары кебек факторларга нигезләнеп.

"питон dspy импорт LLM импортыннан LLM

def урнаштыру_ стратегиясе (app_performance, user_feedback, system_resources): # Мәгълүматны эшкәртү һәм карарлар кабул итү өчен DSPy кулланыгыз мәгълүмат = dspy.Data (app_performance, user_feedback, system_resources) карар = dspy.DecisionMaker (мәгълүмат)

# Урнаштыру планын булдыру өчен LangChain кулланыгыз
llm = LLM ("текст-davinci-003")
план = llm.generate_text (f "{user_feedback} һәм {system_resources} ресурслары белән {app_performance урнаштыру")

кайтару планы

DevOps торбасын билгеләгез

def торба (app_performance, user_feedback, system_resources): # Бору торбасын оркестрлау өчен DSPy кулланыгыз торба = dspy. Торба үткәргече () pipeline.add_task (урнаштыру_ стратегиясе, app_performance, user_feedback, system_resources) pipeline.add_task (dspytasks.Deploy, план)

# Бору торбасын эшләгез
pipeline.run ()

Бору торбасын эшләгез

торба (90, 4.5, 80) "

Иң күп кулланылган командалар / фрагментлар

Менә DSPy һәм LangChain өчен иң күп кулланылган 5-10 командалар / фрагментлар:

1. "Dspy.Data ()": эшкәртү һәм карар кабул итү өчен мәгълүмат объекты ясый.
2. "Dspy.DecisionMaker ()": мәгълүматларга һәм контекстка нигезләнеп карарлар кабул итә.
3. "LLM.generate_text ()": кертү тәкъдимнәренә нигезләнеп текст чыгара.
4. "Dspytasks.Deploy ()": урнаштыру планы нигезендә кушымта урнаштыра.
5. "Dspy.Pipeline ()": DevOps торбасын оркестрлый.
6. "pipeline.add_task ()": торба үткәргечкә бирем өсти.
7. "Pipeline.run ()": торба үткәрә.
8. "Dspy.Data.process ()": карар кабул итү өчен мәгълүмат эшкәртә.
9. "Dspy.DecisionMaker.decide ()": мәгълүмат һәм контекст нигезендә карар кабул итә.
10. "LLM.generate_text (сорау)": кертү тәкъдимнәренә нигезләнеп текст чыгара.

Визуализация

Менә Chart.js ярдәмендә AI белән идарә итүче DevOps торбасын визуальләштерү: "json { "тип": "бар", "мәгълүмат": { "этикеткалар": ["Мәгълүмат эшкәртү", "Карарлар кабул итү", "урнаштыру"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "Агент ЯИ", "мәгълүмат": [10, 20, 30], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0,2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "чик киңлеге": 1 } ] }, "вариантлар": { "тараза": { "yAxes": [ { "таллар": { "startAtZero": дөрес } } ] } } } " Бу визуализация AI белән идарә итүче DevOps торбасының өч этапын күрсәтә: мәгълүмат эшкәртү, карар кабул итү һәм урнаштыру.

Йомгаклау

Бу мәкаләдә без DSPy һәм LangChain ярдәмендә DevOps торба үткәргечләрендә агент AI оркестрлау концепциясен өйрәндек. Без AI-карар кабул итү системасы ярдәмендә веб-кушымтаны урнаштыруны автоматлаштыруның гади мисалын күрсәттек. Без шулай ук ​​Chart.js ярдәмендә AI белән идарә итүче DevOps торбасын визуальләштердек. DevOps торба үткәргечләренә агент AI интеграцияләп, оешмалар ZeroOpsка ирешә ала һәм программаны тизрәк, югары сыйфатлы һәм азрак чыгымнар белән урнаштыра ала.