Wprowadzenie
Szybka ewolucja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) doprowadziła do rozwoju agentycznej sztucznej inteligencji, czyli rodzaju sztucznej inteligencji, która może samodzielnie podejmować działania i decyzje. Technologia ta ma potencjał, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki podchodzimy do architektury oprogramowania i automatyzacji DevOps. W tym artykule zbadamy integrację agentycznej sztucznej inteligencji, modeli wielkojęzykowych (LLM) i narzędzi do orkiestracji, takich jak LangChain i DSPy, w celu automatyzacji architektury oprogramowania, infrastruktury i procesów DevOps.
Czym jest agentyczna sztuczna inteligencja?
Agentyczna sztuczna inteligencja odnosi się do rodzaju sztucznej inteligencji, która może samodzielnie podejmować działania i decyzje. Kontrastuje to z tradycyjnymi systemami sztucznej inteligencji, które są zazwyczaj projektowane do wykonywania określonych zadań i przestrzegania zestawu z góry określonych zasad. Z drugiej strony systemy agentycznej sztucznej inteligencji zaprojektowano tak, aby były bardziej autonomiczne i elastyczne, co pozwala im uczyć się na podstawie otoczenia i podejmować decyzje w oparciu o własne cele i zadania.
Rola LLM w agentycznej sztucznej inteligencji
Modele dużego języka (LLM) to rodzaj sztucznej inteligencji, która jest szkolona na ogromnych ilościach danych tekstowych i jest w stanie generować język podobny do ludzkiego. LLM są kluczowym elementem agentycznych systemów sztucznej inteligencji, ponieważ zapewniają zdolność rozumienia i generowania ludzkiego języka. Dzięki temu agentyczne systemy AI mogą komunikować się z ludźmi i innymi systemami w bardziej naturalny i intuicyjny sposób.
Narzędzia do orkiestracji: LangChain i DSPy
Narzędzia do orkiestracji, takie jak LangChain i DSPy, służą do zarządzania i koordynowania interakcji między różnymi systemami i komponentami. Narzędzia te umożliwiają definiowanie i wykonywanie przepływów pracy, które mogą obejmować zadania takie jak przetwarzanie danych, szkolenie modeli i wdrażanie.
LangChain
LangChain to narzędzie do orkiestracji typu open source, które zapewnia elastyczną i rozszerzalną platformę do tworzenia przepływów pracy i zarządzania nimi. LangChain został zaprojektowany do współpracy z szeroką gamą systemów i komponentów, w tym LLM, bazami danych i interfejsami API.
DSPy
DSPy to narzędzie do orkiestracji oparte na języku Python, które zapewnia prosty i intuicyjny sposób definiowania i wykonywania przepływów pracy. DSPy zaprojektowano do współpracy z szeroką gamą systemów i komponentów, w tym LLM, bazami danych i interfejsami API.
Automatyzacja architektury oprogramowania i procesów DevOps
Agentyczna sztuczna inteligencja, LLM i narzędzia do orkiestracji, takie jak LangChain i DSPy, mogą być używane do automatyzacji szerokiego zakresu architektury oprogramowania i procesów DevOps. Oto kilka przykładów:
- Automatyczny przegląd kodu: Systemy agentycznej sztucznej inteligencji mogą być używane do przeglądania kodu i identyfikowania potencjalnych problemów, takich jak błędy i luki w zabezpieczeniach.
- Testowanie automatyczne: Systemy agentycznej sztucznej inteligencji można używać do automatyzacji testów, w tym testów jednostkowych, testów integracyjnych i testów typu end-to-end.
- Wdrażanie automatyczne: Systemy agentycznej AI mogą służyć do automatyzacji wdrażania, w tym wdrażania kodu, konfiguracji i innych zasobów.
- Monitorowanie automatyczne: Systemy agentycznej sztucznej inteligencji można używać do automatyzacji monitorowania, w tym monitorowania wydajności systemu, bezpieczeństwa i innych wskaźników.
Praktyczne wdrożenie
W tej sekcji przedstawimy prosty przykład użycia LangChain i DSPy do automatyzacji architektury oprogramowania i procesu DevOps.
Przykład: automatyzacja przeglądu kodu
W tym przykładzie użyjemy LangChain i DSPy do zautomatyzowania przeglądu kodu. Zdefiniujemy przepływ pracy, który będzie obejmował następujące kroki:
- Analiza kodu: Przepływ pracy będzie wykorzystywał LLM do analizy kodu i identyfikacji potencjalnych problemów.
- Przegląd kodu: Przepływ pracy będzie wykorzystywał agentyczny system sztucznej inteligencji do przeglądu kodu i identyfikacji potencjalnych problemów.
- Wdrożenie kodu: Przepływ pracy będzie korzystał z narzędzia do wdrażania w celu wdrożenia kodu w środowisku produkcyjnym.
Oto przykład wdrożenia tego przepływu pracy przy użyciu LangChain i DSPy:
zaimportuj łańcuch językowy
z langchain import LLM
# Zdefiniuj LLM
llm = LLM("tekst-davinci-003")
# Zdefiniuj agentyczny system AI
ai_system = langchain.AgenticAI()
# Zdefiniuj przepływ pracy
przepływ pracy = langchain.Przepływ pracy(
kroki=[
langchain.Krok(
name="Analiza kodu",
func=llm.analyze_code,
inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"},
),
langchain.Krok(
name="Przegląd kodu",
func=ai_system.review_code,
inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"},
),
langchain.Krok(
name="Wdrożenie kodu",
func=langchain.deploy_code,
inputs={"code": "def hello_world(): print('Hello World')"},
),
]
)
# Wykonaj przepływ pracy
przepływ pracy.execute()
Ten kod definiuje przepływ pracy obejmujący trzy kroki: analizę kodu, przegląd kodu i wdrażanie kodu. Przepływ pracy wykorzystuje LLM do analizowania kodu, agentyczny system AI do przeglądania kodu oraz narzędzie do wdrażania do wdrażania kodu w środowisku produkcyjnym.
Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów
Oto 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla LangChain i DSPy:
langchain.Workflow(steps=[...]): Zdefiniuj przepływ pracy składający się z wielu kroków.langchain.Step(name="...", func=..., inputs={...}): Zdefiniuj pojedynczy krok w przepływie pracy.llm.analyze_code(inputs={"code": ...}): Użyj LLM do analizy kodu.ai_system.review_code(inputs={"code": ...}): Użyj agentowego systemu AI do przeglądu kodu.langchain.deploy_code(inputs={"code": ...}): Wdróż kod w środowisku produkcyjnym.langchain.AgenticAI(): Utwórz instancję agentycznego systemu AI.langchain.LLM(): Utwórz instancję LLM.langchain.deploy_code(): Wdróż kod w środowisku produkcyjnym.langchain.execute_workflow(): Wykonaj przepływ pracy.langchain.get_workflow_status(): Uzyskaj status przepływu pracy.
Wizualizacja
Oto przykład wizualizacji przepływu pracy za pomocą Chart.js:
{
"typ": "pasek",
„dane”: {
„etykiety”: [„Analiza kodu”, „Przegląd kodu”, „Wdrożenie kodu”],
„zestawy danych”: [
{
"label": "Etapy przepływu pracy",
„dane”: [10, 20, 30],
„Kolor tła”: [
"rgba(255, 99, 132, 0,2)",
"rgba(54, 162, 235, 0,2)",
„rgba(255, 206, 86, 0,2)”
],
„kolor obramowania”: [
"rgba(255, 99, 132, 1)",
"rgba(54, 162, 235, 1)",
„rgba(255, 206, 86, 1)”
],
„Szerokość obramowania”: 1
}
]
},
„opcje”: {}
}
Ten kod definiuje wykres słupkowy z trzema etykietami: Analiza kodu, Przegląd kodu i Wdrażanie kodu. Wykres pokazuje liczbę kroków na każdym etapie przepływu pracy.
Wniosek
Agentyczna sztuczna inteligencja, LLM i narzędzia do orkiestracji, takie jak LangChain i DSPy, mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki podchodzimy do architektury oprogramowania i automatyzacji DevOps. Automatyzując zadania, takie jak przeglądanie kodu, testowanie i wdrażanie, możemy poprawić wydajność i skuteczność naszych procesów programistycznych. W tym artykule zbadaliśmy integrację tych technologii i podaliśmy prosty przykład wykorzystania ich do automatyzacji architektury oprogramowania i procesu DevOps.