Krijoni një agjent LangChain | B4N1

Krijoni një agjent LangChain

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 6 min

Përdorimi i agjentëve të AI për shpërndarjen e automatizuar të softuerit: Integrimi i LangChain dhe DSPy në tubacionet DevOps

Hyrje

Peizazhi i zhvillimit të softuerit po evoluon me shpejtësi, me adoptimin në rritje të Inteligjencës Artificiale (AI) dhe Mësimit të Makinerisë (ML) në aspekte të ndryshme të ciklit jetësor të zhvillimit. Një nga fushat më premtuese të aplikimit për AI është në automatizimin e proceseve të ofrimit të softuerit, duke përfshirë telemetrinë dhe integrimin e vazhdueshëm/vendosjen e vazhdueshme (CI/CD). Në këtë artikull, ne do të eksplorojmë rolin e agjentëve të AI në automatizimin e proceseve të ofrimit të softuerit dhe do të gërmojmë në zbatimin praktik të mjeteve të orkestrimit si LangChain dhe DSPy.

**Roli i agjentëve të AI në ofrimin e softuerit **

Agjentët e AI janë programe softuerike që mund të kryejnë detyra në mënyrë autonome, duke marrë vendime bazuar në të dhëna dhe rregulla. Në kontekstin e shpërndarjes së softuerit, agjentët e AI mund të përdoren për të automatizuar procese të ndryshme, si p.sh.

  1. Telemetria: Agjentët e AI mund të mbledhin dhe analizojnë të dhëna nga burime të ndryshme, të tilla si regjistrat e aplikacioneve, metrikat e performancës dhe reagimet e përdoruesve, për të ofruar njohuri mbi sjelljen dhe performancën e aplikacionit.
  2. Integrimi i vazhdueshëm: Agjentët e AI mund të automatizojnë ndërtimin, testimin dhe vendosjen e ndryshimeve të kodit, duke siguruar që aplikacioni të jetë gjithmonë në një gjendje të disponueshme.
  3. Shpërndarja e vazhdueshme: Agjentët e AI mund të automatizojnë vendosjen e ndryshimeve në prodhim, duke reduktuar kohën dhe përpjekjen e nevojshme për të marrë funksione të reja dhe rregullime për përdoruesit.
  4. Monitorimi dhe sinjalizimi: Agjentët e AI mund të monitorojnë performancën e aplikacionit dhe të paralajmërojnë zhvilluesit dhe operatorët për çështjet e mundshme përpara se ato të bëhen kritike.

**LangChain: Një kornizë për ndërtimin e agjentëve të AI **

LangChain është një kornizë Python për ndërtimin e agjentëve të AI që mund të ndërveprojnë me burime të ndryshme të të dhënave dhe të kryejnë detyra në mënyrë autonome. LangChain ofron një API të thjeshtë dhe intuitive për ndërtimin e agjentëve që mund:

  1. ** Ndërveproni me burimet e të dhënave **: LangChain ofron një sërë burimesh të dhënash, duke përfshirë bazat e të dhënave, API-të dhe sistemet e skedarëve, me të cilët mund të ndërveprojnë agjentët.
  2. Kryej detyra: LangChain ofron një sërë detyrash që agjentët mund të kryejnë, duke përfshirë përpunimin e tekstit, njohjen e imazheve dhe përpunimin e gjuhës natyrore.
  3. Mësoni nga të dhënat: LangChain ofron një sërë algoritmesh të mësimit të makinerive që agjentët mund t'i përdorin për të mësuar nga të dhënat.

**DSPy: Një kornizë për ndërtimin e agjentëve të AI të shpërndarë **

DSPy është një kornizë Python për ndërtimin e agjentëve të shpërndarë të AI që mund të shkallëzohen për të përmbushur nevojat e aplikacioneve në shkallë të gjerë. DSPy ofron një sërë veçorish, duke përfshirë:

  1. Informatikë e shpërndarë: DSPy lejon agjentët të funksionojnë në makina të shumta, duke e bërë atë ideal për aplikacione në shkallë të gjerë.
  2. Paralelizmi i të dhënave: DSPy lejon agjentët të përpunojnë të dhëna paralelisht, duke e bërë atë ideal për aplikacionet që kërkojnë llogaritje me performancë të lartë.
  3. Shkallueshmëria: DSPy lejon agjentët të shkallëzohen për të përmbushur nevojat e aplikacioneve në shkallë të gjerë.

Integrimi i LangChain dhe DSPy në tubacionet DevOps

Për të integruar LangChain dhe DSPy në tubacionet DevOps, ne mund të përdorim hapat e mëposhtëm:

  1. Instalo LangChain dhe DSPy: Instalo LangChain dhe DSPy duke përdorur pip.
pip install langchain dspy
  1. Krijoni një agjent LangChain: Krijo një agjent LangChain që mund të ndërveprojë me burimet e të dhënave dhe të kryejë detyra.
import langchain


agjent = zinxhir.Agjent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave time")],
    tasks=[langchain.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)
  1. Krijoni një agjent DSPy: Krijo një agjent DSPy që mund të funksionojë në shumë makina dhe të përpunojë të dhëna paralelisht.
import dspy

# Krijoni një agjent DSPy
agjent = dspy.Agent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave_my")],
    tasks=[dspy.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)
  1. Integrimi i agjentëve LangChain dhe DSPy: Integroni agjentët LangChain dhe DSPy në një tubacion DevOps duke përdorur një mjet si Jenkins ose GitLab CI/CD.
import langchain
import dspy

# Krijoni një agjent LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    emri = "my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave time")],
    tasks=[langchain.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

# Krijoni një agjent DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    emri "my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave_my")],
    tasks=[dspy.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

# Integroni agjentët në një tubacion DevOps
tubacion = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

Top 5-10 komandat/copëzat më të përdorura

Këtu janë 5-10 komandat/copëzat më të përdorura për LangChain dhe DSPy:

  1. LangChain: Krijo një agjent LangChain
import langchain

agjent = zinxhir.Agjent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave time")],
    tasks=[langchain.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)
  1. DSPy: Krijo një agjent DSPy
import dspy

agjent = dspy.Agent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave_my")],
    tasks=[dspy.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)
  1. LangChain: Ndërveproni me një burim të dhënash
import langchain

agjent = zinxhir.Agjent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave time")],
    tasks=[langchain.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Ndërveproni me një burim të dhënash
import dspy

agjent = dspy.Agent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave_my")],
    tasks=[dspy.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. **LangChain: Kryeni një detyrë **
import langchain

agjent = zinxhir.Agjent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave time")],
    tasks=[langchain.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

rezultat = agent.tasks[0].perform_task(të dhëna)
  1. **DSPy: Kryeni një detyrë **
import dspy

agjent = dspy.Agent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave_my")],
    tasks=[dspy.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

rezultat = agent.tasks[0].perform_task(të dhëna)
  1. **LangChain: Mësoni nga të dhënat **
import langchain

agjent = zinxhir.Agjent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave time")],
    tasks=[langchain.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. **DSPy: Mësoni nga të dhënat **
import dspy

agjent = dspy.Agent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave_my")],
    tasks=[dspy.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. LangChain: Integro me një tubacion DevOps
import langchain

agjent = zinxhir.Agjent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[langchain.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave time")],
    tasks=[langchain.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

tubacion = [
    agjent
]
  1. DSPy: Integro me një tubacion DevOps
import dspy

agjent = dspy.Agent(
    emri "agjenti_my",
    data_sources=[dspy.DataSource("baza e të dhënave", "baza e të dhënave_my")],
    tasks=[dspy.Task("përpunimi_teksti", "përpunimi_my_text")]
)

tubacion = [
    agjent
]

Vizualizim

Këtu është një vizualizimi i agjentëve LangChain dhe DSPy në një tubacion DevOps:

{
  "lloj": "bar",
  "të dhënat": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "grupet e të dhënave": [
      {
        "label": "Agjent",
        "të dhënat": [10, 20],
        "Ngjyra e sfondit": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "Gjerësia e kufirit": 1
      }
    ]
  },
  "opsione": {
    "titulli": {
      "ekrani": i vërtetë,
      "tekst": "Agjentët LangChain dhe DSPy në tubacionin e DevOps"
    },
    "peshore": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": e vërtetë
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ky vizualizim tregon agjentët LangChain dhe DSPy në një tubacion DevOps, me agjentin LangChain që ka 10 detyra dhe agjentin DSPy që ka 20 detyra.

përfundim

Në këtë artikull, ne hulumtuam rolin e agjentëve të AI në automatizimin e proceseve të shpërndarjes së softuerit dhe u futëm në zbatimin praktik të mjeteve të orkestrimit si LangChain dhe DSPy. Ne pamë se si LangChain dhe DSPy mund të përdoren për të krijuar agjentë të AI që mund të ndërveprojnë me burimet e të dhënave, të kryejnë detyra dhe të mësojnë nga të dhënat. Ne pamë gjithashtu se si LangChain dhe DSPy mund të integrohen në tubacionet DevOps duke përdorur mjete si Jenkins ose GitLab CI/CD. Me adoptimin në rritje të AI dhe ML në zhvillimin e softuerit, LangChain dhe DSPy po bëhen mjete gjithnjë e më të rëndësishme për zhvilluesit dhe operatorët që kërkojnë të automatizojnë proceset e shpërndarjes së softuerit.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn