ئاپتوماتىك ھادىسىنى تەكشۈرۈش ئۈچۈن LangChain ۋە StackGen بىلەن سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق يۇمشاق دېتال ئېچىشنى تەشكىللەش

تونۇشتۇرۇش

سۈنئىي ئىدراكنىڭ كۈچىيىشى ۋە ئاپتوماتلاشتۇرۇش يۇمشاق دېتال ئېچىش مەنزىرىسىنى ئۆزگەرتتى. زامانىۋى يۇمشاق دېتال سىستېمىسىنىڭ مۇرەككەپلىكىنىڭ كۈنسېرى كۈچىيىشىگە ئەگىشىپ ، ئۈنۈملۈك ۋە ئۈنۈملۈك ۋەقەلەرنى تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىش ئېھتىياجى ئىلگىرىكىگە قارىغاندا تېخىمۇ جىددىيلەشتى. بۇ ماقالىدە سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئارقىلىق ۋەقەنى تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىشنى ئاپتوماتىكلاشتۇرۇش ئۈچۈن ، ئىككى كۈچلۈك ئوركېستىرلاش قورالى بولغان LangChain ۋە StackGen نى ئىشلىتىشنىڭ يوشۇرۇن كۈچى ئۈستىدە ئىزدىنىمىز. بىز يەنە AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ۋە كلاۋۇد ۋاكالەتچىلىرىنىڭ ئىشلىتىلىشىگە چوڭقۇرلاپ كىرىمىز ، ھەمدە DevOps ئەترىتىنى سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئاپتوماتىك ئالماشتۇرۇشنىڭ مۇمكىنچىلىكىنى تەكشۈرۈپ ئۆتىمىز.

LangChain دېگەن نېمە؟

LangChain ئوچۇق كودلۇق ، Python ئاساسىدىكى سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇش رامكىسى. ئۇ تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش (NLP) ، ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) ۋە سانلىق مەلۇمات ئىلمى ئۈچۈن بىر يۈرۈش قورال ۋە كۈتۈپخانىلار بىلەن تەمىنلەيدۇ. LangChain ئاچقۇچىلارغا خاس سۈنئىي ئەقىل مودېلىنى ياساپ ، ئۇلارنى ھەر خىل سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرى بىلەن بىرلەشتۈرەلەيدۇ ، بۇ سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش تۇرۇبا يولىنى ياساشتىكى كۆڭۈلدىكىدەك تاللاش.

StackGen دېگەن نېمە؟

StackGen بولسا بۇلۇت مەنبەلىك ، ئۇل ئەسلىھەلەرنى كود (IaC) قىلىپ قۇرۇش ۋە باشقۇرۇشتىكى ئوچۇق مەنبەلىك قورال. ئۇ ئۇل ئەسلىھە سەپلىمىسىنى ئېنىقلاش ئۈچۈن باياننامە بىلەن تەمىنلەيدۇ ۋە بۇلۇت بايلىقىنى ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە باشقۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرىدۇ. StackGen LangChain بىلەن بىر گەۋدىلەشتۈرۈلگەن بولۇپ ، پروگراممېرلار سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق IaC تۇرۇبا يولىنى قۇرۇپ ، ۋەقەنى تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىشنى ئاپتوماتىكلاشتۇرىدۇ.

LangChain ۋە StackGen ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش

LangChain ۋە StackGen ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، بىز بۇ باسقۇچلارنى قوللىنىشىمىز كېرەك:

كود مىسالى: LangChain AI مودېلى

بۇ يەردە ۋەقەنى تەھلىل قىلىش ئۈچۈن LangChain AI مودېلىنى قانداق قۇرۇشنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان ئاددىي كود مىسالى: `` python import langchain langchain.llms دىن ئىمپورت قىلىدۇ

model = LLM ( name = "incident_analysis", model = "text-davinci-003", max_length = 2048, )

ۋەقە سانلىق مەلۇماتلىرىغا ئېنىقلىما بېرىڭ

incident_data = { "incident_id": "INC-001", "description": "ئىشلەپچىقىرىش مۇلازىمېتىرىدىكى 500 خاتالىق", "timestamp": "2023-02-15 14:30:00", }

ۋەقە سانلىق مەلۇماتلىرىنى تەھلىل قىلىڭ

analysis = model.run ( prompt = f "ۋەقەنى تەھلىل قىلىڭ {ھادىسە_ سانلىق مەلۇمات )

تەھلىلنى بېسىڭ

بېسىپ چىقىرىش (تەھلىل) `` بۇ كود ھادىسە سانلىق مەلۇماتلىرىنى تەھلىل قىلىدىغان ۋە يوشۇرۇن سەۋەبلەرنىڭ خۇلاسىسى بىلەن تەمىنلەيدىغان LangChain AI مودېلىنى ئېنىقلايدۇ.

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە LangChain ۋە StackGen ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:

1. langchain llm`: ئىشلەتكىلى بولىدىغان LLM لار (چوڭ تىل مودېللىرى)
2. langchain مودېلى: خاس AI مودېلىنى بەلگىلەيدۇ
3. "stackgen init": يېڭى StackGen تۈرىنى قوزغىتىدۇ
4. stackgen ئورۇنلاشتۇرۇش: ئۇل ئەسلىھە سەپلىمىسىنى بۇلۇتقا ئورۇنلاشتۇرىدۇ
5. "aws devops ۋاكالەتچى يىغىش": ۋەقە سانلىق مەلۇماتلىرىنى يىغىپ ، ئۇنى LangChain AI مودېلىغا ئەۋەتىدۇ
6. langchain analy`: LangChain AI مودېلى ئارقىلىق ۋەقە سانلىق مەلۇماتلىرىنى تەھلىل قىلىدۇ
7. "stackgen update": ئۇل ئەسلىھە سەپلىمىسىنى يېڭىلاپ ، بۇلۇتقا ئۆزگەرتىش ئورۇنلاشتۇرىدۇ
8. langchain generate`: تەھلىلنىڭ خۇلاسىسىنى ھاسىل قىلىدۇ
9. "stackgen delete": ئۇل ئەسلىھە سەپلىمىسى ۋە مەنبەنى ئۆچۈرىدۇ
10. «langchain پويىزى»: LangChain AI مودېلىنى يېڭى سانلىق مەلۇمات بويىچە تەربىيىلەيدۇ

كۆرۈنۈش: AI قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش تۇرۇبىسى

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش تۇرۇبىسىنىڭ تەسۋىرى: chart { "type": "dag", "data": { "تۈگۈن": [ { "id": "incident_data", "label": "ھادىسە سانلىق مەلۇماتلىرى", "x": 0, "y": 0 }, { "id": "langchain_model", "label": "LangChain AI Model", "x": 2, "y": 0 }, { "id": "stackgen_infra", "label": "StackGen ئۇل ئەسلىھە", "x": 4, "y": 0 }, { "id": "aws_devops_agent", "label": "AWS DevOps ۋاكالەتچىسى", "x": 6, "y": 0 }, { "id": "claudia_agent", "label": "Claude Agent", "x": 8, "y": 0 } ], "edge": [ { "مەنبە": "ھادىسە_ سانلىق مەلۇمات", "target": "langchain_model", "label": "تەھلىل" }, { "مەنبە": "langchain_model", "target": "stackgen_infra", "label": "ئورۇنلاشتۇرۇش" }, { "مەنبە": "stackgen_infra", "target": "aws_devops_agent", "label": "يىغىش" }, { "مەنبە": "aws_devops_agent", "target": "claudia_agent", "label": "ھەل قىلىش" } ] } } بۇ تەسۋىر سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتىك تۇرۇبا يولى ئارقىلىق ئانالىزدىن ئېنىقلىققىچە بولغان ئارىلىقتىكى سانلىق مەلۇماتلارنىڭ ئېقىشىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.

خۇلاسە

بۇ ماقالىدە بىز LangChain ۋە StackGen ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئارقىلىق ۋەقەنى تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىشنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ يوشۇرۇن كۈچى ئۈستىدە ئىزدەندۇق. بىز AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ۋە كلاۋۇد ۋاكالەتچىلىرىنىڭ ئىشلىتىلىشىنى تەكشۈرۈپ ، DevOps ئەترىتىنى سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئاپتوماتىك ئالماشتۇرۇشنىڭ مۇمكىنچىلىكىنى مۇزاكىرە قىلدۇق. تەشكىلاتلار بۇ قورال ۋە تېخنىكىلاردىن پايدىلىنىپ ، ۋەقەگە تاقابىل تۇرۇش ۋاقتىنى ياخشىلاپ ، ئىشتىن چۈشۈش ۋاقتىنى قىسقارتىپ ، سىستېمىنىڭ ئىشەنچلىكلىكىنى يۇقىرى كۆتۈرەلەيدۇ.

كەلگۈسى خىزمەت

بۇ ساھەدىكى كەلگۈسى خىزمەتلەر تۆۋەندىكىلەرنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ:

• ۋەقەنى ئانالىز قىلىش ۋە ھەل قىلىش ئۈچۈن تېخىمۇ ئىلغار سۈنئىي ئەقىل مودېللىرىنى تەرەققىي قىلدۇرۇش
• LangChain ۋە StackGen نى باشقا DevOps قوراللىرى ۋە سۇپىلىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈش
• كلاۋۇد ۋاكالەتچىسى قاتارلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ئاپتوماتىك ۋاكالەتچىلەرنىڭ ئىشلىتىلىشى ئۈستىدە ئىزدىنىش
• سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ ئەمەلىي ئەھۋالدىكى ئۈنۈمى ھەققىدە يەنىمۇ ئىلگىرىلىگەن ھالدا تەتقىقات ئېلىپ بېرىش

سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى داۋاملىق يېڭىلاش ۋە ياخشىلاش ئارقىلىق ، بىز تېخىمۇ ئۈنۈملۈك ، ئۈنۈملۈك ۋە ئىشەنچلىك يۇمشاق دېتال ئېچىش جەريانىنى بارلىققا كەلتۈرەلەيمىز ، بۇ ھەم تەشكىلات ۋە ئاخىرقى ئىشلەتكۈچىگە پايدىلىق.