** د AI اجنټانو او د شرایطو انجینرۍ سره د زیرو اوپس خلاصول: د StackGen او LangChain په کارولو سره د AI DevOps اتومات کولو لپاره د نمونې پراساس چلند**

پیژندنه

د سافټویر پراختیا په ګړندۍ وده کونکي منظره کې ، د زیرو اوپس مفهوم د DevOps اتومات کولو لپاره د انقلابي چلند په توګه راپورته شوی. ZeroOps موخه دا ده چې د سافټویر سیسټمونو په ګمارلو او مدیریت کې د لاسي مداخلې اړتیا له منځه یوسي، پراختیا کونکي توانوي چې د لوړې کچې کارونو لکه نوښت او خلاقیت باندې تمرکز وکړي. پدې مقاله کې ، موږ به د زیرو اوپس نړۍ ته لاړ شو او وپلټئ چې څنګه د دې هدف ترلاسه کولو لپاره د AI اجنټان او د شرایطو انجینري ګټه اخیستل کیدی شي. موږ به د StackGen او LangChain په کارولو سره د AI DevOps اتومات کولو لپاره د نمونې پراساس چلند پلي کولو په اړه هم بحث وکړو.

ZeroOps څه شی دی؟

ZeroOps د DevOps تمثیل دی چې هڅه کوي د سافټویر پراختیا ټول ژوند دوره اتومات کړي ، له پراختیا څخه ګمارنې او مدیریت پورې. د ZeroOps لومړنۍ موخه د سافټویر سیسټمونو په پلي کولو او مدیریت کې د لاسي مداخلې اړتیا له منځه وړل دي، په دې توګه د بشري تېروتنې احتمال کموي او د سافټویر رسولو سرعت او موثریت زیاتوي.

** AI اجنټان او د متن انجینرۍ**

د AI اجنټان او د شرایطو انجینري د ZeroOps په پلي کولو کې مهم رول لوبوي. د AI اجنټان د سافټویر پروګرامونه دي چې کولی شي خپل چاپیریال درک کړي او د ځانګړو اهدافو ترلاسه کولو لپاره اقدامات وکړي. له بل پلوه د متن انجینرۍ د سیسټمونو ډیزاین او پلي کول شامل دي چې کولی شي د شرایطو په اړه پوه شي او ځواب ووایی چې دوی پکې کار کوي.

د زیرو اوپس په شرایطو کې ، د AI اجنټان د مختلف دندو اتومات کولو لپاره کارول کیدی شي لکه ګمارنه ، ازموینه ، او نظارت. د متن انجینرۍ د سیسټمونو ډیزاین کولو لپاره کارول کیدی شي چې په هغه شرایطو پوه شي چې دوی پکې کار کوي ، لکه چاپیریال ، کارونکي ، او په لاس کې دنده.

StackGen: د AI DevOps اتومات کولو لپاره د نمونې پراساس چلند

StackGen د خلاصې سرچینې چوکاټ دی چې پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د AI DevOps اتومات کولو لپاره د نمونې پراساس چلند پلي کړي. StackGen د مخکینۍ تعریف شوي نمونو او ټیمپلیټونو سیټ چمتو کوي چې د مختلف کارونو اتومات کولو لپاره کارول کیدی شي لکه ګمارنه، ازموینه، او څارنه.

StackGen د LangChain په سر کې جوړ شوی، یو چوکاټ چې پراختیا کونکو ته د خبرو اترو AI سیسټمونو جوړولو توان ورکوي. LangChain د APIs او وسیلو سیټ چمتو کوي چې د خبرو اترو AI سیسټمونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي چې کولی شي د طبیعي ژبې آخذونو باندې پوه شي او ځواب ووایی.

لینګ چین: د خبرو اترو AI سیسټمونه رامینځته کول

LangChain یو چوکاټ دی چې پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د خبرو اترو AI سیسټمونه رامینځته کړي. LangChain د APIs او وسیلو سیټ چمتو کوي چې د خبرو اترو AI سیسټمونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي چې کولی شي د طبیعي ژبې آخذونو باندې پوه شي او ځواب ووایی.

LangChain د یو شمیر خلاصې سرچینې ټیکنالوژیو په سر کې رامینځته شوی ، پشمول د TensorFlow او PyTorch. LangChain د APIs او وسیلو سیټ چمتو کوي چې د خبرو اترو AI سیسټمونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي چې کولی شي د طبیعي ژبې آخذونو باندې پوه شي او ځواب ووایی.

** د StackGen او LangChain سره د زیرو اوپس پلي کول**

د StackGen او LangChain سره ZeroOps پلي کولو لپاره، موږ اړتیا لرو یو شمیر ګامونه تعقیب کړو:

د AI اجنټ تعریف کړئ: د ZeroOps په پلي کولو کې لومړی ګام د AI اجنټ تعریف کول دي چې د مختلف کارونو اتومات کولو لپاره به کارول کیږي. د AI اجنټ د StackGen لخوا چمتو شوي یو شمیر دمخه ټاکل شوي نمونې او ټیمپلیټونو په کارولو سره تعریف کیدی شي. 2. د مقالو انجن ډیزاین کړئ: بل ګام د شرایطو انجن ډیزاین کول دي چې د هغه شرایطو د پوهیدو او ځواب ویلو لپاره کارول کیږي چې د AI اجنټ کار کوي. د شرایطو انجن د یو شمیر APIs او وسیلو په کارولو سره ډیزاین کیدی شي چې د LangChain لخوا چمتو شوي. د AI اجنټ تطبیق کړئ: یوځل چې د AI اجنټ او د شرایطو انجن تعریف شي، بل ګام د AI اجنټ پلي کول دي چې د StackGen او LangChain لخوا چمتو شوي یو شمیر APIs او وسیلو په کارولو سره. 4. ازموینه او ځای پرځای کول: وروستی ګام د تولید چاپیریال کې د AI اجنټ ازموینه او ځای پرځای کول دي.

د مثال کوډ: د StackGen او LangChain په کارولو سره د ساده AI اجنټ پلي کول

دلته د کوډ بلاک مثال دی چې ښیې چې څنګه د StackGen او LangChain په کارولو سره د ساده AI اجنټ پلي کول: ``پېتون langchain واردول له langchain.chains څخه LLMCchain وارد کړئ له langchain.llms څخه LLM وارد کړئ

ai_agent = LLMCchain( llm=LLM( model_name="davinci:3-batch" حرارت = 0.5 max_tokens=100, ) input_format="text" output_format="text" )

د شرایطو انجن تعریف کړئ

context_engine = langchain. ContextEngine( llm=LLM( model_name="davinci:3-batch" حرارت = 0.5 max_tokens=100, ) input_format="text" output_format="text" )

د AI اجنټ پلي کړئ

ai_agent.implement( context_engine=context_engine, input_text="سلام، څنګه یاست؟" )

د AI اجنټ ازموینه او ځای په ځای کړئ

ai_agent.test_and_deploy( input_text="سلام، څنګه یاست؟" ) `` دا کوډ بلاک ښیې چې څنګه د StackGen او LangChain په کارولو سره د ساده AI اجنټ پلي کول. د AI اجنټ د StackGen لخوا چمتو شوي د یو شمیر دمخه ټاکل شوي نمونو او ټیمپلیټونو په کارولو سره تعریف شوی. د شرایطو انجن د یو شمیر APIs او وسیلو په کارولو سره ډیزاین شوی چې د LangChain لخوا چمتو شوي. د AI اجنټ د یو شمیر APIs او وسیلو په کارولو سره پلي کیږي چې د StackGen او LangChain لخوا چمتو شوي. په نهایت کې ، د AI اجنټ ازمول شوی او د تولید چاپیریال کې ځای په ځای شوی.

غوره 5-10 ډیری کارول شوي کمانډونه / ټوټې

دلته د StackGen او LangChain لپاره غوره 5-10 ډیری کارول شوي کمانډونه / ټوټې دي:

1. langchain.LLMChain(): د LLM سلسله نوی څیز جوړوي.
2. langchain.ContextEngine(): د نوي مقالو انجن څيز جوړوي.
3. LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100): د ټاکل شوي ماډل نوم، تودوخې، او اعظمي توکیو سره یو نوی LLM څیز جوړوي.
4. ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text="Hello, you how are?"): د AI اجنټ د ټاکل شوي متن انجن او ان پټ متن په کارولو سره پلي کوي.
5. ai_agent.test_and_deploy(input_text="Hello, you how are?"): د ټاکل شوي ان پټ متن په کارولو سره د AI ایجنټ ازموینه او ځای پرځای کوي.
6. langchain.llms.LLM(): یو نوی LLM څیز جوړوي.
7. langchain.chains.LLMChain(): یو نوی LLM زنځیر څیز جوړوي.
8. langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): د ټاکل شوي LLM څیز په کارولو سره د شرایطو انجن څیز رامینځته کوي.
9. ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): د AI اجنټ د شرایطو انجن د ټاکل شوي شرایطو انجن اعتراض ته ټاکي.
10. ai_agent.input_text = "سلام، تاسو څنګه یاست؟": د AI اجنټ ان پټ متن ټاکل شوي ان پټ متن ته تنظیموي.

بصری کول

دلته د Chart.js په کارولو سره د ZeroOps معمارۍ لید دی: json { "ډول": "بار" "ډاټا": { "labels": ["AI اجنټ"، "د مقالو انجن"، "StackGen"، "LangChain"], "ډاټاسایټ": [ { "label": "معمارۍ", "ډاټا": [10, 8, 6, 4], "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56", "#4BC0C0"] } ] }، "اختیارونه": { "عنوان": { "ښکاره": ریښتیا، "text": "ZeroOps معمارۍ" }، "legend": { "ښکاره": ریښتیا }، "ترازې": { "yAxes": [ { "ticks": { "beginAtZero": ریښتیا } } ] } } } دا لید د ZeroOps سیسټم جوړښت ښیې، پشمول د AI اجنټ، د شرایطو انجن، StackGen، او LangChain.

پایله

ZeroOps د DevOps اتومات کولو لپاره یو انقلابي چلند دی چې د سافټویر سیسټمونو پلي کولو او مدیریت کې د لاسي مداخلې اړتیا له مینځه وړو لپاره هڅه کوي. د AI اجنټان او د شرایطو انجینري د ZeroOps په پلي کولو کې مهم رول لوبوي ، او StackGen او LangChain د AI DevOps اتومات کولو لپاره د نمونې پراساس چلند چمتو کوي. د StackGen او LangChain په کارولو سره د ساده AI اجنټ پلي کولو سره، موږ کولی شو مختلف دندې لکه ګمارنه، ازموینه، او څارنه اتومات کړو. د StackGen او LangChain لپاره تر ټولو غوره 5-10 ډیر کارول شوي کمانډونه / ټوټې هم چمتو شوي، د Chart.js په کارولو سره د ZeroOps جوړښت لید سره.