Хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн хүргэлтийг контекстэд суурилсан агентууд болон зохион байгуулалтын хэрэгслээр зохион байгуулах | B4N1

Хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн хүргэлтийг контекстэд суурилсан агентууд болон зохион байгуулалтын хэрэгслээр зохион байгуулах

6 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 5 min

Танилцуулга

Програм хангамж боловсруулахад хиймэл оюун ухаан (AI) болон автоматжуулалт улам бүр нэмэгдэж байгаа нь DevOps багуудын ажиллах арга барилд ихээхэн өөрчлөлт оруулахад хүргэсэн. Хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгсэл, платформууд нэмэгдэж байгаатай холбогдуулан контекстийг мэддэг агентууд болон зохион байгуулалтын хэрэгслүүдийн хэрэгцээ урьд өмнөхөөсөө илүү хурцаар тавигдаж байна. Энэ нийтлэлд бид DevOps-ын сайжруулсан автоматжуулалт, өргөтгөх боломжтой болгохын тулд LangChain болон DSPy-ийг нэгтгэхэд анхаарлаа хандуулж, контекстийг мэддэг агентууд болон зохион байгуулалтын хэрэгслүүдийг ашиглан хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн хүргэлтийг зохион байгуулах тухай ойлголтыг судлах болно.

Хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийг хүргэхэд тулгарч буй бэрхшээлүүд

Хиймэл оюун ухаан ба автоматжуулалт нь программ хангамжийг хөгжүүлэх орчныг үргэлжлүүлэн өөрчлөхийн хэрээр DevOps-ийн баг хэд хэдэн бэрхшээлтэй тулгардаг:

  1. Нэмж нарийн төвөгтэй байдал: AI-д суурилсан хэрэгслүүд болон платформууд нь нарийн төвөгтэй байдлын шинэ давхаргыг нэвтрүүлж, багуудад ажлын урсгалаа удирдах, зохицуулахад хэцүү болгодог.
  2. ** Өргөтгөх чадвар**: Хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүд улам бүр түгээмэл болохын хэрээр өргөтгөх чадварын хэрэгцээ нэмэгдэж, багууд хоорондоо уялдаатай интеграци болон байршуулалтыг хангахад бэрхшээлтэй болж байна.
  3. Аюулгүй байдал: AI-д суурилсан хэрэгслүүд болон платформууд нь аюулгүй байдлын шинэ эрсдэлүүдийг бий болгож байгаа нь багууд өөрсдийн систем, өгөгдлийг хамгаалахын тулд аюулгүй байдлын найдвартай арга хэмжээг хэрэгжүүлэх нь чухал болгодог.
  4. ** Хууран мэхлэлт илрүүлэх**: Хиймэл оюун ухаанд суурилсан хууран мэхлэлт илрүүлэх чадвар нэмэгдэж байгаа тул багууд болзошгүй аюулыг бодит цаг хугацаанд илрүүлж, хариу арга хэмжээ авах чадвартай байх ёстой.

Контекстийг мэддэг агентууд ба зохион байгуулалтын хэрэгслүүд

Эдгээр сорилтыг шийдвэрлэхийн тулд контекстийг мэддэг агентууд болон зохион байгуулалтын хэрэгслүүд нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийг хүргэх чухал бүрэлдэхүүн хэсэг болж гарч ирэв. Эдгээр хэрэгслүүд нь багуудад дараахь зүйлийг хийх боломжийг олгодог.

  1. Ажлын урсгалыг автоматжуулах: Контекстийг мэддэг агентууд ажлын урсгалыг автоматжуулж, гар ажиллагаатай холбоотой үйлдлийг багасгаж, үр ашгийг нэмэгдүүлэх боломжтой.
  2. AI-Driven Tools-ийг нэгтгэх: Зохицуулах хэрэгслүүд нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүд болон платформуудыг нэгтгэж, харилцаа холбоо, хамтын ажиллагааг тасралтгүй хангах боломжтой.
  3. ** Өргөтгөх чадварыг баталгаажуулах**: Контекстийг мэддэг агентууд болон зохион байгуулалтын хэрэгслүүд нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн нийлүүлэлтийн өсөн нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээнд нийцүүлэн өргөжүүлэх боломжтой.
  4. Аюулгүй байдлыг сайжруулах: Эдгээр хэрэгслүүд нь систем болон өгөгдлийг болзошгүй аюулаас хамгаалж, найдвартай хамгаалалтын арга хэмжээг хэрэгжүүлж чадна.

LangChain болон DSPy: Хүчирхэг хослол

LangChain болон DSPy нь AI-д суурилсан програм хангамжийг хүргэхэд DevOps автоматжуулалт болон өргөтгөх чадварыг сайжруулахад ашиглаж болох хоёр хүчирхэг хэрэгсэл юм. LangChain нь Python номын сан бөгөөд хөгжүүлэгчдэд контекстийг мэддэг агентуудыг бий болгох боломжийг олгодог бол DSPy нь AI-д суурилсан програм хангамжийг хүргэх өргөтгөх боломжтой, аюулгүй платформоор хангадаг Rust-д суурилсан хүрээ юм.

LangChain

LangChain нь Python номын сан бөгөөд хөгжүүлэгчдэд байгалийн хэл боловсруулах (NLP) болон машин сургалтын (ML) техникийг ашиглан контекстийг мэддэг агентуудыг бүтээх боломжийг олгодог. LangChain-ийн тусламжтайгаар хөгжүүлэгчид:

  1. Контекстийг мэддэг агентуудыг бий болгох: LangChain нь хэрэглэгчийн оруулсан мэдээллийг ойлгож, хариу үйлдэл үзүүлэх контекстийг мэддэг агентуудыг бий болгох боломжийг хөгжүүлэгчдэд олгодог.
  2. Хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүдийг нэгтгэх: LangChain нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгсэл, платформуудыг нэгтгэж, харилцаа холбоо, хамтын ажиллагааг тасралтгүй хангах боломжтой.
  3. ** Өргөтгөх чадварыг баталгаажуулах**: LangChain нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн нийлүүлэлтийн өсөн нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээнд нийцүүлэн өргөтгөх боломжтой.

DSPy

DSPy нь AI-д суурилсан програм хангамжийг хүргэх өргөтгөх боломжтой, аюулгүй платформоор хангадаг Rust-д суурилсан хүрээ юм. DSPy-ийн тусламжтайгаар хөгжүүлэгчид:

  1. Өршөөх боломжтой хиймэл оюун ухаанд тулгуурласан системийг бий болгох: DSPy нь хөгжүүлэгчдэд өсөн нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээг хангахуйц AI-д суурилсан системүүдийг бүтээх боломжийг олгодог.
  2. Аюулгүй байдлыг хангах: DSPy нь систем болон өгөгдлийг болзошгүй аюулаас хамгаалж, аюулгүй байдлын найдвартай арга хэмжээг хангадаг.
  3. AI-д суурилсан хэрэгслүүдийг нэгтгэх: DSPy нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүд болон платформуудыг нэгтгэж, харилцаа холбоо, хамтын ажиллагааг тасралтгүй хангах боломжтой.

LangChain болон DSPy-г нэгтгэх

LangChain болон DSPy-ийг нэгтгэх нь AI-д суурилсан програм хангамжийг хүргэх DevOps автоматжуулалт болон өргөтгөх чадварыг сайжруулах хүчирхэг хослолоор хангаж чадна. Хоёр хэрэгслийн давуу талыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид дараахь зүйлийг хийх боломжтой.

  1. Контекстийг мэддэг агентуудыг бүтээх: LangChain-ийг хэрэглэгчийн оруулсан мэдээллийг ойлгож, хариу үйлдэл үзүүлэх контекстийг мэддэг агентуудыг бүтээхэд ашиглаж болно.
  2. AI-д суурилсан хэрэгслүүдийг нэгтгэх: DSPy нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүд болон платформуудыг нэгтгэж, харилцаа холбоо, хамтын ажиллагааг тасралтгүй хангах боломжтой.
  3. ** Өргөтгөх чадварыг баталгаажуулах**: LangChain болон DSPy нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан програм хангамжийн нийлүүлэлтийн өсөн нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээнд нийцүүлэн өргөжүүлэх боломжтой.

Жишээ код

LangChain болон DSPy-ийг хэрхэн нэгтгэхийг харуулсан жишээ кодын блок энд байна:

langchain импортлох
dspy импортын DSPy-ээс

# LangChain агент үүсгэ
агент = langchain.Agent(
    нэр = "миний_агент",
    загвар = "langchain/llama: 1.3B",
    prompt="Би хэрэглэгчийн оруулсан мэдээллийг ойлгож, хариу өгөх чадвартай, контекстийг мэддэг агент юм."
)

# DSPy жишээ үүсгэх
dsp = DSPy(
    нэр = "my_dsp",
    загвар = "dspy/transformer: 1.3B",
    prompt="Би бол өсөн нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээг даван туулах чадвартай хиймэл оюун ухаанд суурилсан систем юм."
)

# LangChain агентийг DSPy инстанстай нэгтгэх
agent.connect(dsp)

# Нэгдсэн системийг турших
print(agent.respond("Сайн уу, сайн уу?"))

Энэхүү кодын блок нь LangChain агент болон DSPy жишээг хэрхэн үүсгэж, дараа нь "холбох" аргыг ашиглан нэгтгэхийг харуулж байна. Дараа нь нэгдсэн системийг туршихын тулд respond аргыг ашиглана.

Хамгийн их хэрэглэгддэг 5-10 тушаал/хэсэг

LangChain болон DSPy-д хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг энд байна:

LangChain

  1. langchain.Agent(name="my_agent", model="langchain/llama:1.3B", prompt="Би хэрэглэгчийн оруулсан мэдээллийг ойлгож, хариу үйлдэл үзүүлэх контекстийг мэддэг агент.")
  2. агент.холбох(dsp)
  3. agent.respond("Сайн уу, сайн байна уу?")
  4. langchain.LLM(загвар="langchain/llama:1.3B")
  5. agent.get_response(prompt="Таны нэр хэн бэ?")

DSPy

  1. dspy.DSPy(name="my_dsp", model="dspy/transformer:1.3B", prompt="Би өсөн нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээг даван туулах чадвартай, AI-д суурилсан систем юм.")
  2. dsp.connect(агент)
  3. dsp.get_response(prompt="Таны нэр хэн бэ?")
  4. dspy.transformer(загвар="dspy/transformer:1.3B")
  5. dsp.get_output(prompt="Сайн уу, сайн байна уу?")

Дүрслэл

Chart.js ашиглан нэгдсэн LangChain болон DSPy системийн дүрслэлийг энд үзүүлэв.

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["LangChain", "DSPy"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Өргөтгөх чадвар",
        "өгөгдөл": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"]
      },
      {
        "label": "Аюулгүй байдал",
        "өгөгдөл": [20, 10],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"]
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "text": "Өргөтгөх чадвар ба аюулгүй байдлын харьцуулалт"
    },
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь LangChain болон DSPy-ийн өргөтгөх чадвар, аюулгүй байдлыг харьцуулж, хэрэгсэл бүрийн давуу талыг харуулдаг.

Дүгнэлт

AI-д суурилсан програм хангамжийн хангамжийг контекстийг мэддэг агентууд болон зохион байгуулалтын хэрэгслүүдээр зохион байгуулах нь орчин үеийн DevOps-ийн чухал бүрэлдэхүүн хэсэг юм. LangChain болон DSPy-ийг нэгтгэснээр хөгжүүлэгчид улам бүр нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээг даван туулах чадвартай, өргөтгөх боломжтой, аюулгүй хиймэл оюун ухаанд суурилсан системийг бий болгож чадна. AI болон автоматжуулалт улам бүр нэмэгдэж байгаа тул багууд муруйгаас түрүүлэхийн тулд эдгээр хэрэгсэл, техникийг нэвтрүүлэх нь чухал юм.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn