Оркестрирање ДевОпс-а са АИ помоћу ЛангЦхаин-а и ДСПи-а: Технички водич за аутоматизацију засновану на агентима

Увод

ДевОпс револуција је трансформисала начин на који се софтвер развија, примењује и управља. Међутим, како комплексност савремених софтверских система расте, расте и потреба за аутоматизацијом, усклађеношћу и скалабилности. Овде долази на сцену ДевОпс који покреће вештачку интелигенцију – приступ који мења игру и који користи вештачку интелигенцију (АИ) и машинско учење (МЛ) за поједностављење ДевОпс цевовода. У овом чланку ћемо истражити како да оркестрирамо ДевОпс са АИ помоћу ЛангЦхаин-а и ДСПи-а, два најсавременија оквира који омогућавају аутоматизацију засновану на агентима.

Шта је ЛангЦхаин?

ЛангЦхаин је оквир отвореног кода који омогућава програмерима да граде конверзацијске АИ апликације користећи модуларну, скалабилну архитектуру. Пружа скуп унапред изграђених компоненти и алата за креирање АИ агената који могу да комуницирају са различитим изворима података, извршавају задатке и доносе одлуке. ЛангЦхаин је изграђен на врху програмског језика Руст и може се користити са другим језицима као што су Питхон и Го.

Шта је ДСПи?

ДСПи је Питхон библиотека која пружа једноставан, Питхониц интерфејс за ЛангЦхаин оквир. Омогућава програмерима да изграде АИ агенте користећи познатију синтаксу и ток посла, што олакшава интеграцију ЛангЦхаин-а са постојећим ДевОпс цевоводима заснованим на Питхон-у.

Интеграција ЛангЦхаин-а и ДСПи-а са ДевОпс цевоводима

Да бисмо интегрисали ЛангЦхаин и ДСПи са ДевОпс цевоводима, морамо да креирамо АИ агента који може да обавља задатке, доноси одлуке и комуницира са различитим изворима података. Ево прегледа на високом нивоу процеса:

Дефинишите АИ агента: Креирајте ЛангЦхаин агента који може да обавља задатке, као што је постављање кода, покретање тестова и надгледање перформанси.
Интеграција са ДевОпс алатима: Интегришите АИ агента са ДевОпс алатима, као што су Јенкинс, ГитЛаб ЦИ/ЦД или Доцкер.
Конфигуришите АИ агента: Конфигуришите АИ агента за интеракцију са различитим изворима података, као што су базе података, АПИ-ји или системи датотека.
Обучите АИ агента: Обучите АИ агента користећи алгоритме за машинско учење и податке из ДевОпс цевовода.

Практични пример: Примена кода са ЛангЦхаин-ом и ДСПи-ом

Ево једноставног примера како да примените код користећи ЛангЦхаин и ДСПи:

импорт лангцхаин
из лангцхаин.агентс импорт Агент
фром лангцхаин.ллмс импорт ЛЛМ

# Креирајте ЛангЦхаин агента
агент = Агент(
    ллм=ЛЛМ(
        модел_наме="давинци",
        мак_токенс=2048,
        температура=0,5,
    ),
    ланац=[
        лангцхаин.Цхаин(
            наме="деплои_цоде",
            кораци=[
                лангцхаин.Степ(
                    наме="гит_цлоне",
                    фунц=ламбда: гит_цлоне("хттпс://гитхуб.цом/усер/репо.гит"),
                ),
                лангцхаин.Степ(
                    наме="буилд_цоде",
                    фунц=ламбда: буилд_цоде(),
                ),
                лангцхаин.Степ(
                    наме="деплои_цоде",
                    фунц=ламбда: деплои_цоде(),
                ),
            ],
        ),
    ],
)

# Поставите код помоћу АИ агента
агент.деплои_цоде()

У овом примеру креирамо ЛангЦхаин агента који обавља три корака:

Клонира спремиште кода користећи Гит.
Израђује код помоћу алата за прављење.
Примењује код помоћу алата за примену.

АИ агент користи језички модел (ЛЛМ) за доношење одлука и извршавање задатака.

Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака

Ево неких од најчешће коришћених команди и исечака за ЛангЦхаин и ДСПи:

Креирајте ЛангЦхаин агента: агент = Агент(ллм=ЛЛМ(модел_наме="давинци", мак_токенс=2048, температура=0,5), цхаин=[лангцхаин.Цхаин(наме="деплои_цоде", степс=[лангцхаин.Степ(наме="гит=ламбда", фунц). гит_цлоне("хттпс://гитхуб.цом/усер/репо.гит"))])])
Примести код помоћу АИ агента: агент.деплои_цоде()
Обучите АИ агента: агент.траин(дата=[{"инпут": "деплои цоде", "оутпут": "деплоиед цоде"}])
Интеграција са ДевОпс алаткама: агент.интеграте_витх_јенкинс()
Конфигуришите АИ агента: агент.цонфигуре(ллм=ЛЛМ(модел_наме="давинци", мак_токенс=2048, температура=0,5))
Добијте статус АИ агента: агент.статус()
Набавите евиденцију агента АИ: агент.логс()
Ажурирајте конфигурацију АИ агента: агент.упдате_цонфиг(ллм=ЛЛМ(модел_наме="давинци", мак_токенс=2048, температура=0,5))
Избришите АИ агента: агент.делете()
Преузмите метрику АИ агента: агент.метрицс()

Визуелизација

Ево визуелизације ЛангЦхаин и ДСПи архитектуре користећи Цхарт.јс:

{
  "тип": "бар",
  "подаци": {
    "лабелс": ["ЛангЦхаин", "ДСПи"],
    "сетови података": [
      {
        "лабел": "Компоненте",
        "подаци": [10, 5],
        "бацкгроундЦолор": ["#4ЦАФ50", "#ФФ9800"],
        "бордерЦолор": ["#3е8е41", "#фф9900"],
        "бордерВидтх": 1
      }
    ]
  },
  "опције": {
    "наслов": {
      "приказ": истина,
      "тект": "ЛангЦхаин и ДСПи архитектура"
    },
    "легенда": {
      "приказ": истина
    },
    "вага": {
      "иАкес": [
        {
          "крпељи": {
            "бегинАтЗеро": истина
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ова визуелизација показује број компоненти у ЛангЦхаин-у и ДСПи-у.

Закључак

У овом чланку смо истражили како да оркестрирамо ДевОпс са АИ помоћу ЛангЦхаин-а и ДСПи-а, два најсавременија оквира који омогућавају аутоматизацију засновану на агентима. Разговарали смо о предностима ДевОпс-а који покреће АИ, укључујући побољшану аутоматизацију, усклађеност и скалабилност. Такође смо дали практичан пример примене кода помоћу ЛангЦхаин-а и ДСПи-а, као и листу најчешће коришћених команди и исечака. Коначно, визуелизовали смо ЛангЦхаин и ДСПи архитектуру користећи Цхарт.јс. Уз ЛангЦхаин и ДСПи, програмери могу да изграде ефикасније, скалабилније и аутоматизоване ДевОпс цевоводе који користе моћ вештачке интелигенције и машинског учења.