Sukurkite duomenų kanalą

Agentinio dirbtinio intelekto integravimas į „DevOps“: programinės įrangos pristatymo organizavimas naudojant DSPy ir „LangChain“

Įvadas

„DevOps“ judėjimas pakeitė programinės įrangos kūrimo, diegimo ir priežiūros būdus. Tačiau didėjant programinės įrangos sudėtingumui, „DevOps“ dujotiekio automatizavimo ir orkestravimo poreikis auga. Agentinis AI, dirbtinio intelekto polaukis, orientuotas į savarankišką sprendimų priėmimą ir veiksmus, gali pakeisti „DevOps“ praktiką automatizuodamas valdymą ir tobulindamas orkestravimą. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime, kaip tokie įrankiai kaip DSPy ir LangChain gali būti naudojami siekiant integruoti agentinį AI į „DevOps“, daugiausia dėmesio skiriant praktinėms įgyvendinimo strategijoms.

Kas yra agentinis AI?

Agentinis AI reiškia dirbtinio intelekto tipą, kuris gali savarankiškai priimti sprendimus ir veikti. Skirtingai nuo tradicinių dirbtinio intelekto sistemų, skirtų konkrečioms užduotims atlikti, agentinės AI sistemos yra skirtos mokytis, prisitaikyti ir priimti sprendimus sudėtingoje, dinamiškoje aplinkoje. Agentinis AI gali pakeisti „DevOps“ automatizuodamas valdymą ir tobulindamas orkestravimą, leisdamas komandoms sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio užduotis ir pagerinti bendrą programinės įrangos pristatymą.

Kas yra DSPy?

DSPy yra Python biblioteka, skirta kurti ir diegti duomenų vamzdynus. Tai paprastas, lankstus ir keičiamo dydžio būdas integruoti duomenis iš įvairių šaltinių, juos transformuoti ir saugoti įvairiais formatais. DSPy ypač gerai tinka naudoti DevOps vamzdynuose, kur duomenys dažnai generuojami ir apdorojami realiuoju laiku.

Kas yra „LangChain“?

„LangChain“ yra „Python“ biblioteka, skirta kurti ir diegti pokalbio AI sistemas. Tai paprastas, lankstus ir keičiamo dydžio būdas integruoti natūralios kalbos apdorojimo (NLP) ir mašininio mokymosi (ML) modelius į pokalbio sąsajas. „LangChain“ ypač gerai tinka naudoti „DevOps“ vamzdynuose, kur pokalbių sąsajos gali būti naudojamos automatizuoti užduotis ir pagerinti vartotojo patirtį.

Agentinio AI integravimas į „DevOps“ su DSPy ir „LangChain“

Norėdami integruoti agentinį AI į „DevOps“ su DSPy ir „LangChain“, turime atlikti šiuos veiksmus:

Duomenų įvedimas: naudokite DSPy norėdami gauti duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., duomenų bazių, API ir failų.
Duomenų apdorojimas: naudokite DSPy, kad transformuotumėte ir apdorotumėte gautus duomenis, naudodami tokius metodus kaip duomenų valymas, filtravimas ir agregavimas.
Modelių mokymas: naudokite „LangChain“, kad mokytumėte apdorotų duomenų ML modelius, naudodami tokius metodus kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir mokymasis sustiprinti.
Modelio diegimas: naudokite „LangChain“, kad įdiegtumėte išmokytus modelius į pokalbio sąsają, pvz., pokalbių robotą arba balso asistentą.
Modelio įvertinimas: naudokite DSPy, kad įvertintumėte įdiegtų modelių našumą, naudodami tokius rodiklius kaip tikslumas, tikslumas ir atšaukimas.

Praktinės įgyvendinimo strategijos

Norėdami įdiegti agentinį AI „DevOps“ su DSPy ir „LangChain“, galime laikytis šių praktinių strategijų:

Naudokite DSPy duomenų įvedimui automatizuoti: naudokite DSPy, norėdami automatizuoti duomenų gavimą iš įvairių šaltinių, pvz., duomenų bazių, API ir failų.

importuoti dspy


vamzdynas = dspy.Pipeline()

# Pridėkite duomenų šaltinį prie dujotiekio
pipeline.add_source(dspy.DataSource("duomenų bazė", "mano_duomenų bazė"))

# Pridėkite duomenų procesorių prie dujotiekio
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("transformuoti", "mano_transformuoti"))

# Paleiskite dujotiekį
pipeline.run()

Naudokite „LangChain“, kad mokytumėte ML modelius: naudokite „LangChain“, kad mokytumėte apdorotų duomenų ML modelius, naudodami tokius metodus kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir mokymasis sustiprinti.

importuoti langchain

# Sukurkite pokalbio sąsają
sąsaja = langchain.ConversationalInterface()

# Apibrėžkite pokalbio srautą
flow = langchain.ConversationalFlow(
    intent="pasveikinti",
    response="Sveiki, kaip aš galiu jums padėti?"
)

# Treniruokite modelį
interface.train(flow)

Naudokite DSPy modelio našumui įvertinti: naudokite DSPy, kad įvertintumėte įdiegtų modelių našumą, naudodami tokius rodiklius kaip tikslumas, tikslumas ir atšaukimas.

importuoti dspy

# Sukurkite duomenų vamzdyną
vamzdynas = dspy.Pipeline()

# Pridėkite duomenų šaltinį prie dujotiekio
pipeline.add_source(dspy.DataSource("duomenų bazė", "mano_duomenų bazė"))

# Pridėkite duomenų procesorių prie dujotiekio
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("įvertinti", "mano_įvertinti"))

# Paleiskite dujotiekį
pipeline.run()

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

Čia yra 5–10 dažniausiai naudojamų DSPy ir LangChain komandų / fragmentų:

dspy.Pipeline(): sukuria naują duomenų konvejerį.
dspy.DataSource(): sukuria naują duomenų šaltinį.
dspy.DataProcessor(): sukuria naują duomenų apdorojimo įrenginį.
„langchain.ConversationalInterface()“: sukuriama nauja pokalbio sąsaja.
„langchain.ConversationalFlow()“: apibrėžia pokalbio srautą.
„langchain.train()“: apmoko modelį.
dspy.run(): paleidžia konvejerį.
dspy.evaluate(): įvertina modelio našumą.
„langchain.deploy()“: diegia modelį.
„langchain.integrate()“: integruoja modelį į pokalbio sąsają.

Vizualizacija

Čia yra agentinio AI dujotiekio vizualizacija naudojant Chart.js:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "etiketės": ["Duomenų gavimas", "Duomenų apdorojimas", "Modelių mokymas", "Modelio diegimas", "Modelio įvertinimas"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "etiketė": "Agentinis AI vamzdynas",
        "duomenys": [10, 15, 20, 25, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "text": "Agentinis AI vamzdynas"
    },
    "svarstyklės": {
      „yAxes“: [
        {
          "scaleLabel": {
            "display": tiesa,
            "labelString": "Vertė"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ši vizualizacija rodo penkis agentinio AI dujotiekio etapus ir kiekviename etape atliktų užduočių skaičių.

Išvada

Agentinio AI integravimas į „DevOps“ su DSPy ir „LangChain“ gali pakeisti programinės įrangos tiekimą automatizuojant valdymą ir tobulinant orkestravimą. Laikydamosi šiame straipsnyje aprašytų praktinių įgyvendinimo strategijų, komandos gali kurti ir įdiegti agentines AI sistemas, kurios pagerina programinės įrangos pristatymą ir sumažina išlaidas. Vizualizacijos skyriuje pateikiama aiški ir glausta agentinio AI dujotiekio apžvalga, todėl komandoms lengviau suprasti ir įdiegti šią technologiją.

Sukurkite duomenų kanalą

¿Tienes preguntas?