Kiro سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ۋاكالەتچى ۋە LangChain بىلەن سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش

تونۇشتۇرۇش

DevOps مەنزىرىسى تېز تەرەققىي قىلماقتا ، سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) تېخنىكىسىنىڭ كۈنسېرى قوللىنىلىشىغا ئەگىشىپ. سۈنئىي ئەقىل كۆرۈنەرلىك تەسىر كۆرسىتىدىغان مۇھىم ساھەنىڭ بىرى DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا. بۇ ماقالىدە ، DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ تېخنىكىلىق يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، Kiro سۈنئىي ئەقىل بىلەن ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچىلەرنى LangChain بىلەن بىرلەشتۈرۈپ ، ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە ئوركېستىرلاش ئىقتىدارىنى ئۆستۈرىمىز.

كىرو سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى دېگەن نېمە؟

Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ۋە ML ھېسابلاش ئۇسۇلىنى ئىشلىتىپ ، ۋەزىپىنى ئاپتوماتلاشتۇرىدۇ ۋە قارار چىقىرىدۇ. بۇ ۋاكالەتچىلەر سانلىق مەلۇماتلاردىن ئۆگىنىش ۋە ئۆزگىرىشچان مۇھىتقا ماسلىشىش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن بولۇپ ، DevOps تۇرۇبا يولىغا ئوخشاش مۇرەككەپ ۋە ھەرىكەتچان سىستېمىلارغا ماس كېلىدۇ.

LangChain دېگەن نېمە؟

LangChain Python كۈتۈپخانىسى بولۇپ ، ئۇ سۈنئىي ئەقىل قوللىنىشچان پروگراممىلىرىنى قۇرۇش ئۈچۈن بىر يۈرۈش قوراللار ۋە API لار بىلەن تەمىنلەيدۇ. ئۇ پروگراممېرلارنىڭ تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش (NLP) ۋە ماشىنا ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى ئارقىلىق پاراڭلىشىش ، ئاۋاز ياردەمچىسى ۋە باشقا پاراڭلىشىش كۆرۈنمە يۈزى قۇرالايدۇ.

Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچىسىنى LangChain بىلەن بىرلەشتۈرۈش

Kiro AI ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچىلەرنى LangChain بىلەن بىرلەشتۈرۈش ئۈچۈن ، بىز ۋاكالەتچىلەر بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ۋە ئۇلارنى زۆرۈر بولغان كىرىش-چىقىش بىلەن تەمىنلەيدىغان پاراڭلىشىش كۆرۈنمە يۈزى ھاسىل قىلىشىمىز كېرەك. بۇ بىناكارلىقنىڭ يۇقىرى قاتلاملىق ئومۇمىي كۆرۈنۈشى:

1. ** ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈش **: ئىشلەتكۈچى پاراڭلىشىش كۆرۈنمە يۈزى بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىپ ، تېكىست ياكى ئاۋاز شەكلىدە كىرگۈزۈش بىلەن تەمىنلەيدۇ.
4. ** ۋاكالەتچى ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىش **: تاللانغان ۋاكالەتچى ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ياكى قارار چىقىرىش قاتارلىق زۆرۈر ھەرىكەتلەرنى قىلىشقا باشلايدۇ.
5. ** چىقىرىش **: ۋاكالەتچىنىڭ نەتىجىسى بىر تەرەپ قىلىنىدۇ ۋە پاراڭلىشىش كۆرۈنمە يۈزى ئارقىلىق ئىشلەتكۈچىگە قايتۇرۇلىدۇ.

تېخنىكىلىق يولغا قويۇش

بۇ قۇرۇلۇشنى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، بىز Python ، Rust ۋە Go پروگرامما تىللىرىنى بىرلەشتۈرۈشىمىز كېرەك. بۇ يەردە Kiro AI ئىقتىدارى بار ۋاكالەتچىلەرنىڭ LangChain بىلەن بىرىكىشىنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان ئاددىي كود توپى: `` python import langchain kiro ئىمپورت ۋاكالەتچىسى

chatbot = langchain.Chatbot ( model = "davinci: 002", temperature = 0.7, max_tokens = 2048, user_agent = "Kiro AI-Powered ۋاكالەتچىسى" )

Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى قۇرۇڭ

ۋاكالەتچى = ۋاكالەتچى ( name = "مېنىڭ ۋاكالەتچىم", description = "ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتىك قىلىدىغان ئاددىي ۋاكالەتچى", actions = [ "run_command", "send_email", "create_ticket" ] )

ۋاكالەتچى بىلەن ئالاقە قىلىدىغان ئىقتىدارغا ئېنىقلىما بېرىڭ

def interaction_with_agent (input_text): # كىرگۈزۈشنى NLP ئارقىلىق بىر تەرەپ قىلىڭ مۇددىئا = langchain.extract_intent (input_text)

# مەقسەتكە ئاساسەن مۇناسىۋەتلىك ۋاكالەتچىنى تاللاڭ
ئەگەر مۇددىئا == "run_command":
    agent.run_command ()
elif مۇددىئاسى == "send_email":
    agent.send_email ()
elif مۇددىئاسى == "create_ticket":
    agent.create_ticket ()

# ۋاكالەتچىنىڭ نەتىجىسىنى قايتۇرۇڭ
return agent.output

ئىقتىدارنى سىناپ بېقىڭ

input_text = "قۇرۇش قوليازمىسىنى ئىجرا قىلىڭ" output = interaction_with_agent (input_text) print (output) `` ` بۇ كود چەكلىمىسى قانداق قىلىپ LangChain پاراڭلىشىش ماشىنىسى ۋە Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچى قۇرۇش ۋە پاراڭلىشىش كۆرۈنمە يۈزى ئارقىلىق ۋاكالەتچى بىلەن قانداق ئالاقە قىلىشنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچىلەر ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان بۇيرۇق ۋە پارچىلار بار:

1. "langchain.Chatbot" .
2. langchain.extract_intent (input_text): كىرگۈزۈش تېكىستىنى NLP ئارقىلىق بىر تەرەپ قىلىدۇ.
3. agent.run_command (): ۋاكالەتچى بۇيرۇقنى ئىجرا قىلىشقا قوزغىتىدۇ.
4. agent.send_email (): ۋاكالەتچى ئەۋەتىدۇ.
5. agent.create_ticket (): ۋاكالەتچى بېلەتنى ئىجاد قىلىشقا ئۈندەيدۇ.
6. langchain.Chatbot (). سوراڭ (input_text) `: پاراڭلىشىشتىن سوئال سورايدۇ ۋە جاۋاب قايتۇرىدۇ. .
7. langchain.Chatbot (). ئاڭلاڭ () `: ئىشلەتكۈچىنىڭ كىرگۈزۈشىنى ئاڭلايدۇ ۋە جاۋاب قايتۇرىدۇ.
8. langchain.Chatbot (). Stop () `: پاراڭلىشىشنى توختىتىدۇ ۋە بايلىق قويۇپ بېرىدۇ.

Visualization

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق بىناكارلىقنىڭ ئاددىي تەسۋىرى بار: json { "type": "pieChart", "data": { "بەلگە": ["ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈش" ، "NLP" ، "ۋاكالەتچى تاللاش" ، "ۋاكالەتچى ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىش" ، "چىقىرىش"], "datasets": [ { "label": "Architecture", "data": [10, 20, 30, 40, 50], "backgroundColor": [ "# FF6384", "# 36A2EB", "# FFCE56", "# 4BC0C0", "# FF99CC" ] } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "AI-Powered DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش قۇرۇلمىسى" }, "رىۋايەت": { "display": true } } } ` بۇ تەسۋىر قۇرۇلمىنىڭ ئوخشىمىغان تەركىبلىرىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ، بۇلار ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈش ، NLP ، ۋاكالەتچى تاللاش ، ۋاكالەتچى ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىش ۋە چىقىرىش قاتارلىقلارنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.

خۇلاسە

بۇ ماقالىدە بىز DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ تېخنىكىلىق يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، Kiro سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ۋاكالەتچى بىلەن LangChain نى بىرلەشتۈرۈشنى كۈچەيتىپ ، ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە ئوركېستىرلاش ئىقتىدارىنى يۇقىرى كۆتۈردۇق. بىز Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچىلەرنىڭ LangChain بىلەن بىرىكىشىنى نامايان قىلىدىغان ئاددىي كود توپىنى كۆرسەتتۇق ، ھەمدە Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان بۇيرۇق ۋە ئۈزۈندىلەرنىڭ تىزىملىكىنى تەمىنلىدۇق. بىز يەنە Chart.js ئارقىلىق بىناكارلىقنىڭ كۆرۈنۈشىنى ئۆز ئىچىگە ئالدۇق. سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچى ۋە پاراڭلىشىش كۆرۈنمە يۈزى ئارقىلىق ، DevOps گۇرۇپپىلىرى ۋەزىپىنى ئاپتوماتلاشتۇرالايدۇ ، ئۈنۈمنى ئۆستۈرەلەيدۇ ۋە خاتالىقنى ئازايتالايدۇ ، DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى تېخىمۇ ئۈنۈملۈك ۋە ئۈنۈملۈك قىلالايدۇ.