Создадете агент на LangChain | B4N1

Создадете агент на LangChain

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 6 min

** Искористување на агенти за вештачка интелигенција за автоматска испорака на софтвер: Интегрирање на LangChain и DSPy во DevOps Pipelines**

Вовед

Пејзажот за развој на софтвер брзо се развива, со зголеменото усвојување на вештачката интелигенција (AI) и машинското учење (ML) во различни аспекти од животниот циклус на развојот. Една од најперспективните области на примена за вештачка интелигенција е автоматизирањето на процесите за испорака на софтвер, вклучувајќи телеметрија и континуирана интеграција/континуирано распоредување (CI/CD). Во оваа статија, ќе ја истражиме улогата на агентите за вештачка интелигенција во автоматизирањето на процесите за испорака на софтвер и ќе истражуваме во практичната имплементација на алатките за оркестрација како LangChain и DSPy.

Улогата на агентите за вештачка интелигенција во испораката на софтвер

Агентите за вештачка интелигенција се софтверски програми кои можат автономно да ги извршуваат задачите, донесувајќи одлуки врз основа на податоци и правила. Во контекст на испорака на софтвер, агентите за вештачка интелигенција може да се користат за автоматизирање на различни процеси, како што се:

  1. Телеметрија: Агентите со вештачка интелигенција можат да собираат и анализираат податоци од различни извори, како што се дневници на апликации, метрика на перформанси и повратни информации од корисниците, за да обезбедат увид во однесувањето и перформансите на апликацијата.
  2. Континуирана интеграција: Агентите за вештачка интелигенција можат да го автоматизираат градењето, тестирањето и распоредувањето на промените на кодот, осигурувајќи дека апликацијата е секогаш во состојба на распоредување.
  3. Континуирано распоредување: Агентите за вештачка интелигенција можат да го автоматизираат распоредувањето на промените во производството, намалувајќи го времето и напорот потребни за добивање нови функции и поправки на корисниците.
  4. Следење и предупредување: Агентите за вештачка интелигенција можат да ги следат перформансите на апликацијата и да ги предупредат развивачите и операторите за потенцијалните проблеми пред тие да станат критични.

LangChain: Рамка за градење агенти за вештачка интелигенција

LangChain е рамка на Python за градење агенти за вештачка интелигенција кои можат да комуницираат со различни извори на податоци и да извршуваат задачи автономно. LangChain обезбедува едноставен и интуитивен API за градење агенти кои можат:

  1. Интеракција со извори на податоци: LangChain обезбедува низа извори на податоци, вклучувајќи бази на податоци, API и датотечни системи, со кои агентите можат да комуницираат.
  2. Изврши задачи: LangChain обезбедува низа задачи што агентите можат да ги извршуваат, вклучувајќи обработка на текст, препознавање слики и обработка на природен јазик.
  3. Учи од податоци: LangChain обезбедува низа алгоритми за машинско учење кои агентите можат да ги користат за да учат од податоци.

DSPy: Рамка за градење на дистрибуирани агенти за вештачка интелигенција

DSPy е рамка на Python за изградба на дистрибуирани агенти за вештачка интелигенција кои можат да се размерат за да ги задоволат потребите на апликациите од големи размери. DSPy обезбедува низа функции, вклучувајќи:

  1. Дистрибуирано пресметување: DSPy им овозможува на агентите да работат на повеќе машини, што го прави идеален за апликации од големи размери.
  2. Паралелизам на податоци: DSPy им овозможува на агентите да обработуваат податоци паралелно, што го прави идеален за апликации кои бараат пресметување со високи перформанси.
  3. Приспособливост: DSPy им овозможува на агентите да скалираат за да ги задоволат потребите на апликациите од големи размери.

Интегрирање на LangChain и DSPy во DevOps Pipelines

За да ги интегрираме LangChain и DSPy во нафтоводите DevOps, можеме да ги користиме следниве чекори:

  1. Инсталирајте LangChain и DSPy: Инсталирајте LangChain и DSPy користејќи pip.
pip install langchain dspy
  1. Креирајте агент LangChain: Создадете агент LangChain кој може да комуницира со изворите на податоци и да извршува задачи.
увозен лангсин


агент = langchain.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[langchain.Task("обработка_текст", "обработка_мој_текст")]
)
  1. Креирај агент DSPy: Креирај агент DSPy што може да работи на повеќе машини и паралелно да обработува податоци.
увоз dspy

# Креирајте агент за DSPy
агент = dspy.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[dspy.Task("обработка_текст", "процесирање_мој_текст")]
)
  1. Интегрирајте ги агентите LangChain и DSPy: Интегрирајте ги агентите LangChain и DSPy во нафтоводот DevOps користејќи алатка како Jenkins или GitLab CI/CD.
увозен лангсин
увоз dspy

# Креирајте агент LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    име = "my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[langchain.Task("обработка_текст", "обработка_мој_текст")]
)

# Креирајте агент за DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    име = "my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[dspy.Task("обработка_текст", "процесирање_мој_текст")]
)

# Интегрирајте ги агентите во нафтоводот DevOps
цевковод = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за LangChain и DSPy:

  1. LangChain: Создадете агент LangChain
увозен лангсин

агент = langchain.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[langchain.Task("обработка_текст", "обработка_мој_текст")]
)
  1. DSPy: Создадете DSPy агент
увоз dspy

агент = dspy.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[dspy.Task("обработка_текст", "процесирање_мој_текст")]
)
  1. LangChain: интеракција со извор на податоци
увозен лангсин

агент = langchain.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[langchain.Task("обработка_текст", "обработка_мој_текст")]
)

податоци = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: интеракција со извор на податоци
увоз dspy

агент = dspy.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[dspy.Task("обработка_текст", "процесирање_мој_текст")]
)

податоци = agent.data_sources[0].get_data()
  1. **LangChain: Изврши задача **
увозен лангсин

агент = langchain.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[langchain.Task("обработка_текст", "обработка_мој_текст")]
)

резултат = agent.tasks[0].perform_task(податоци)
  1. DSPy: Изврши задача
увоз dspy

агент = dspy.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[dspy.Task("обработка_текст", "процесирање_мој_текст")]
)

резултат = agent.tasks[0].perform_task(податоци)
  1. LangChain: Учи од податоци
увозен лангсин

агент = langchain.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[langchain.Task("обработка_текст", "обработка_мој_текст")]
)

agent.learn_from_data(податоци)
  1. DSPy: Учи од податоци
увоз dspy

агент = dspy.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[dspy.Task("обработка_текст", "процесирање_мој_текст")]
)

agent.learn_from_data(податоци)
  1. LangChain: Интегрирајте се со нафтоводот DevOps
увозен лангсин

агент = langchain.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[langchain.Task("обработка_текст", "обработка_мој_текст")]
)

цевковод = [
    агент
]
  1. DSPy: Интегрирајте се со нафтоводот DevOps
увоз dspy

агент = dspy.Agent(
    име = "мој_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база на податоци", "моја_база на податоци")],
    tasks=[dspy.Task("обработка_текст", "процесирање_мој_текст")]
)

цевковод = [
    агент
]

Визуелизација

Еве визуелизација на агентите LangChain и DSPy во нафтоводот DevOps:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    "етикети": ["LangChain", "DSPy"],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Агент",
        "податоци": [10, 20],
        "Боја на позадина": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        „Ширина на границата“: 1
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "LangChain и DSPy Agents in DevOps Pipeline"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација ги прикажува агентите LangChain и DSPy во нафтоводот DevOps, при што агентот LangChain има 10 задачи, а агентот DSPy има 20 задачи.

Заклучок

Во оваа статија, ја истраживме улогата на агентите за вештачка интелигенција во автоматизирањето на процесите за испорака на софтвер и навлегувавме во практичната имплементација на алатките за оркестрација како LangChain и DSPy. Видовме како LangChain и DSPy може да се користат за создавање агенти за вештачка интелигенција кои можат да комуницираат со изворите на податоци, да извршуваат задачи и да учат од податоците. Видовме и како LangChain и DSPy може да се интегрираат во нафтоводите на DevOps користејќи алатки како Jenkins или GitLab CI/CD. Со зголеменото усвојување на AI и ML во развојот на софтвер, LangChain и DSPy стануваат сè поважни алатки за програмерите и операторите кои сакаат да ги автоматизираат процесите за испорака на софтвер.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn