Създайте агент на LangChain | B4N1

Създайте агент на LangChain

8 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 5 min

Използване на AI агенти за автоматизирана доставка на софтуер: Интегриране на LangChain и DSPy в DevOps Pipelines

Въведение

Пейзажът на разработката на софтуер се развива бързо с нарастващото приемане на изкуствения интелект (AI) и машинното обучение (ML) в различни аспекти от жизнения цикъл на разработката. Една от най-обещаващите области на приложение на AI е автоматизирането на процесите на доставка на софтуер, включително телеметрия и непрекъсната интеграция/непрекъснато внедряване (CI/CD). В тази статия ще проучим ролята на AI агентите в автоматизирането на процесите на доставка на софтуер и ще се задълбочим в практическото внедряване на инструменти за оркестрация като LangChain и DSPy.

Ролята на AI агентите в доставката на софтуер

AI агентите са софтуерни програми, които могат да изпълняват задачи автономно, като вземат решения въз основа на данни и правила. В контекста на доставката на софтуер, AI агентите могат да се използват за автоматизиране на различни процеси, като например:

  1. Телеметрия: AI агентите могат да събират и анализират данни от различни източници, като регистрационни файлове на приложения, показатели за производителност и обратна връзка от потребителите, за да осигурят представа за поведението и производителността на приложението.
  2. Непрекъсната интеграция: AI агентите могат да автоматизират изграждането, тестването и внедряването на промени в кода, като гарантират, че приложението винаги е в състояние за внедряване.
  3. Непрекъснато внедряване: AI агентите могат да автоматизират внедряването на промени в производството, намалявайки времето и усилията, необходими за получаване на нови функции и корекции на потребителите.
  4. Мониторинг и предупреждение: AI агентите могат да наблюдават производителността на приложението и да предупреждават разработчиците и операторите за потенциални проблеми, преди те да станат критични.

LangChain: Рамка за изграждане на AI агенти

LangChain е рамка на Python за изграждане на AI агенти, които могат да взаимодействат с различни източници на данни и да изпълняват задачи автономно. LangChain предоставя прост и интуитивен API за изграждане на агенти, които могат:

  1. Взаимодействие с източници на данни: LangChain предоставя набор от източници на данни, включително бази данни, API и файлови системи, с които агентите могат да взаимодействат.
  2. Извършване на задачи: LangChain предоставя набор от задачи, които агентите могат да изпълняват, включително обработка на текст, разпознаване на изображения и обработка на естествен език.
  3. Учете се от данни: LangChain предоставя набор от алгоритми за машинно обучение, които агентите могат да използват, за да се учат от данни.

DSPy: Рамка за изграждане на разпределени AI агенти

DSPy е рамка на Python за изграждане на разпределени AI агенти, които могат да се мащабират, за да отговорят на нуждите на широкомащабни приложения. DSPy предоставя набор от функции, включително:

  1. Разпределено изчисление: DSPy позволява на агентите да работят на множество машини, което го прави идеален за широкомащабни приложения.
  2. Паралелизъм на данните: DSPy позволява на агентите да обработват данни паралелно, което го прави идеален за приложения, които изискват високопроизводителни изчисления.
  3. Мащабируемост: DSPy позволява на агентите да се мащабират, за да отговорят на нуждите на широкомащабни приложения.

Интегриране на LangChain и DSPy в DevOps Pipelines

За да интегрираме LangChain и DSPy в конвейери на DevOps, можем да използваме следните стъпки:

  1. Инсталирайте LangChain и DSPy: Инсталирайте LangChain и DSPy с помощта на pip.
pip инсталирайте langchain dspy
  1. Създайте агент на LangChain: Създайте агент на LangChain, който може да взаимодейства с източници на данни и да изпълнява задачи.
импортиране на langchain


агент = langchain.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Създайте DSPy агент: Създайте DSPy агент, който може да работи на множество машини и да обработва данни паралелно.
импортиране на dspy

# Създайте DSPy агент
агент = dspy.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Интегриране на LangChain и DSPy агенти: Интегрирайте LangChain и DSPy агенти в конвейер DevOps с помощта на инструмент като Jenkins или GitLab CI/CD.
импортиране на langchain
импортиране на dspy

# Създайте агент на LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    име="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Създайте DSPy агент
dspy_agent = dspy.Agent(
    име="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Интегрирайте агентите в конвейер DevOps
тръбопровод = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

Топ 5-10 най-използвани команди/фрагменти

Ето топ 5-10 най-използвани команди/фрагменти за LangChain и DSPy:

  1. LangChain: Създайте агент на LangChain
импортиране на langchain

агент = langchain.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. DSPy: Създайте DSPy агент
импортиране на dspy

агент = dspy.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. LangChain: Взаимодействайте с източник на данни
импортиране на langchain

агент = langchain.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

данни = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Взаимодействайте с източник на данни
импортиране на dspy

агент = dspy.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

данни = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Изпълнете задача
импортиране на langchain

агент = langchain.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

резултат = agent.tasks[0].perform_task(данни)
  1. DSPy: Изпълнете задача
импортиране на dspy

агент = dspy.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

резултат = agent.tasks[0].perform_task(данни)
  1. LangChain: Учете се от данните
импортиране на langchain

агент = langchain.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(данни)
  1. DSPy: Учете се от данни
импортиране на dspy

агент = dspy.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(данни)
  1. LangChain: Интегриране с тръбопровод DevOps
импортиране на langchain

агент = langchain.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[langchain.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

тръбопровод = [
    агент
]
  1. DSPy: Интегриране с тръбопровод DevOps
импортиране на dspy

агент = dspy.Agent(
    име="моят_агент",
    data_sources=[dspy.DataSource("база данни", "моята_база данни")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

тръбопровод = [
    агент
]

Визуализация

Ето визуализация на агентите LangChain и DSPy в конвейер DevOps:

{
  "тип": "лента",
  "данни": {
    "етикети": ["LangChain", "DSPy"],
    "набори от данни": [
      {
        "label": "Агент",
        "данни": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "заглавие": {
      "дисплей": вярно,
      "text": "LangChain и DSPy агенти в DevOps Pipeline"
    },
    "везни": {
      "yAxes": [
        {
          "кърлежи": {
            "beginAtZero": вярно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Тази визуализация показва агентите LangChain и DSPy в конвейер DevOps, като агентът LangChain има 10 задачи, а агентът DSPy има 20 задачи.

Заключение

В тази статия проучихме ролята на AI агентите в автоматизирането на процесите на доставка на софтуер и се задълбочихме в практическото внедряване на инструменти за оркестрация като LangChain и DSPy. Видяхме как LangChain и DSPy могат да се използват за създаване на AI агенти, които могат да взаимодействат с източници на данни, да изпълняват задачи и да се учат от данни. Видяхме също как LangChain и DSPy могат да бъдат интегрирани в конвейери на DevOps с помощта на инструменти като Jenkins или GitLab CI/CD. С нарастващото приемане на AI и ML в разработването на софтуер, LangChain и DSPy стават все по-важни инструменти за разработчици и оператори, които искат да автоматизират процесите на доставка на софтуер.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn