தரவு பைப்லைனை உருவாக்கவும்

** DevOps உடன் Agentic AI ஐ ஒருங்கிணைத்தல்: DSPy மற்றும் LangChain உடன் மென்பொருள் விநியோகத்தை ஒழுங்கமைத்தல்**

அறிமுகம்

DevOps இயக்கம் மென்பொருள் உருவாக்கம், வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் பராமரிக்கும் விதத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இருப்பினும், மென்பொருள் சிக்கலானது வளரும்போது, DevOps பைப்லைனில் ஆட்டோமேஷன் மற்றும் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனின் தேவையும் அதிகரிக்கிறது. தன்னியக்க முடிவெடுத்தல் மற்றும் செயலில் கவனம் செலுத்தும் செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைத் துறையான Agentic AI, நிர்வாகத்தை தானியங்குபடுத்துதல் மற்றும் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனை மேம்படுத்துவதன் மூலம் DevOps நடைமுறைகளை மாற்றும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. இந்த கட்டுரையில், DSPy மற்றும் LangChain போன்ற கருவிகளை DevOps உடன் ஒருங்கிணைக்க, நடைமுறை செயல்படுத்தல் உத்திகளை மையமாகக் கொண்டு எப்படிப் பயன்படுத்தலாம் என்பதை ஆராய்வோம்.

ஏஜென்டிக் AI என்றால் என்ன?

ஏஜென்டிக் AI என்பது ஒரு வகை செயற்கை நுண்ணறிவைக் குறிக்கிறது, இது தன்னாட்சி முடிவெடுக்கும் மற்றும் செயலில் ஈடுபடும் திறன் கொண்டது. குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட பாரம்பரிய AI அமைப்புகளைப் போலல்லாமல், சிக்கலான, மாறும் சூழல்களில் கற்கவும், மாற்றியமைக்கவும் மற்றும் முடிவுகளை எடுக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. Agentic AI ஆனது, நிர்வாகத்தை தானியக்கமாக்குவதன் மூலமும், ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனை மேம்படுத்துவதன் மூலமும் DevOps இல் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது, குழுக்கள் உயர்நிலைப் பணிகளில் கவனம் செலுத்தவும் ஒட்டுமொத்த மென்பொருள் விநியோகத்தை மேம்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது.

DSPy என்றால் என்ன?

DSPy என்பது தரவுக் குழாய்களை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்குமான பைதான் நூலகமாகும். பல்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து தரவை ஒருங்கிணைக்கவும், அதை மாற்றவும் மற்றும் பல்வேறு வடிவங்களில் சேமிக்கவும் இது எளிய, நெகிழ்வான மற்றும் அளவிடக்கூடிய வழியை வழங்குகிறது. DSPy குறிப்பாக DevOps பைப்லைன்களில் பயன்படுத்த மிகவும் பொருத்தமானது, அங்கு தரவு பெரும்பாலும் நிகழ்நேரத்தில் உருவாக்கப்பட்டு செயலாக்கப்படுகிறது.

LangChain என்றால் என்ன?

LangChain என்பது உரையாடல் AI அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் பைதான் நூலகமாகும். இது இயற்கையான மொழி செயலாக்கம் (NLP) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை உரையாடல் இடைமுகங்களில் ஒருங்கிணைக்க எளிய, நெகிழ்வான மற்றும் அளவிடக்கூடிய வழியை வழங்குகிறது. LangChain குறிப்பாக DevOps பைப்லைன்களில் பயன்படுத்த மிகவும் பொருத்தமானது, அங்கு உரையாடல் இடைமுகங்கள் பணிகளை தானியக்கமாக்குவதற்கும் பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

DSPy மற்றும் LangChain உடன் DevOps உடன் Agentic AI ஐ ஒருங்கிணைத்தல்

DSPy மற்றும் LangChain உடன் DevOps உடன் ஏஜென்டிக் AI ஐ ஒருங்கிணைக்க, நாம் இந்தப் படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்:

தரவு உட்செலுத்துதல்: தரவுத்தளங்கள், APIகள் மற்றும் கோப்புகள் போன்ற பல்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து தரவை உள்வாங்க DSPy ஐப் பயன்படுத்தவும்.
தரவு செயலாக்கம்: தரவு சுத்தம் செய்தல், வடிகட்டுதல் மற்றும் திரட்டுதல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி, உட்கொண்ட தரவை மாற்றவும் செயலாக்கவும் DSPy ஐப் பயன்படுத்தவும்.
மாடல் பயிற்சி: மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி, செயலாக்கப்பட்ட தரவுகளில் ML மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க LangChain ஐப் பயன்படுத்தவும்.
மாடல் வரிசைப்படுத்தல்: சாட்பாட் அல்லது குரல் உதவியாளர் போன்ற உரையாடல் இடைமுகத்தில் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களை வரிசைப்படுத்த LangChain ஐப் பயன்படுத்தவும்.
மாதிரி மதிப்பீடு: துல்லியம், துல்லியம் மற்றும் நினைவுகூருதல் போன்ற அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி, பயன்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு DSPy ஐப் பயன்படுத்தவும்.

நடைமுறை அமலாக்க உத்திகள்

DSPy மற்றும் LangChain உடன் DevOps இல் ஏஜென்டிக் AI ஐ செயல்படுத்த, இந்த நடைமுறை உத்திகளை நாம் பின்பற்றலாம்:

தரவு உட்செலுத்தலை தானியக்கமாக்க DSPy ஐப் பயன்படுத்தவும்: தரவுத்தளங்கள், APIகள் மற்றும் கோப்புகள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவு உட்செலுத்தலை தானியக்கமாக்க DSPy ஐப் பயன்படுத்தவும்.

இறக்குமதி dsp


குழாய் = dspy.Pipeline()

# பைப்லைனில் தரவு மூலத்தைச் சேர்க்கவும்
pipeline.add_source(dspy.DataSource("தரவுத்தளம்", "my_database"))

# பைப்லைனில் தரவுச் செயலியைச் சேர்க்கவும்
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("transform", "my_transform"))

# பைப்லைனை இயக்கவும்
pipeline.run()

ML மாடல்களைப் பயிற்றுவிக்க LangChain ஐப் பயன்படுத்தவும்: கண்காணிக்கப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி, செயலாக்கப்பட்ட தரவுகளில் ML மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க LangChain ஐப் பயன்படுத்தவும்.

லாங்செயின் இறக்குமதி

# உரையாடல் இடைமுகத்தை உருவாக்கவும்
இடைமுகம் = langchain.ConversationalInterface()

# உரையாடல் ஓட்டத்தை வரையறுக்கவும்
ஓட்டம் = langchain.ConversationalFlow(
    நோக்கம்="வாழ்த்து",
    response="வணக்கம், நான் உங்களுக்கு எப்படி உதவ முடியும்?"
)

# மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும்
interface.train(ஓட்டம்)

மாடல் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு DSPy ஐப் பயன்படுத்தவும்: துல்லியம், துல்லியம் மற்றும் நினைவுபடுத்துதல் போன்ற அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி, பயன்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு DSPy ஐப் பயன்படுத்தவும்.

இறக்குமதி dsp

# டேட்டா பைப்லைனை உருவாக்கவும்
குழாய் = dspy.Pipeline()

# பைப்லைனில் தரவு மூலத்தைச் சேர்க்கவும்
pipeline.add_source(dspy.DataSource("database", "my_database"))

# பைப்லைனில் தரவுச் செயலியைச் சேர்க்கவும்
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("மதிப்பீடு", "my_evaluate"))

# பைப்லைனை இயக்கவும்
pipeline.run()

முதல் 5-10 அதிகம் பயன்படுத்தப்பட்ட கட்டளைகள்/துணுக்குகள்

DSPy மற்றும் LangChainக்கு அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் 5-10 கட்டளைகள்/துணுக்குகள் இங்கே:

dspy.Pipeline(): ஒரு புதிய டேட்டா பைப்லைனை உருவாக்குகிறது.
dspy.DataSource(): புதிய தரவு மூலத்தை உருவாக்குகிறது.
dspy.DataProcessor(): புதிய தரவுச் செயலியை உருவாக்குகிறது.
langchain.ConversationalInterface(): புதிய உரையாடல் இடைமுகத்தை உருவாக்குகிறது.
langchain.ConversationalFlow(): உரையாடல் ஓட்டத்தை வரையறுக்கிறது.
langchain.train(): ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கிறது.
dspy.run(): பைப்லைனை இயக்குகிறது.
dspy.evaluate(): மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பிடுகிறது.
langchain.deploy(): ஒரு மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது.
langchain.integrate(): ஒரு மாதிரியை உரையாடல் இடைமுகத்தில் ஒருங்கிணைக்கிறது.

காட்சிப்படுத்தல்

Chart.js ஐப் பயன்படுத்தி ஏஜென்டிக் AI பைப்லைனின் காட்சிப்படுத்தல் இங்கே:

{
  "வகை": "பார்",
  "தரவு": {
    "லேபிள்கள்": ["தரவு உட்செலுத்துதல்", "தரவு செயலாக்கம்", "மாதிரி பயிற்சி", "மாடல் வரிசைப்படுத்தல்", "மாதிரி மதிப்பீடு"],
    "தரவுத்தொகுப்புகள்": [
      {
        "label": "Agentic AI பைப்லைன்",
        "தரவு": [10, 15, 20, 25, 30],
        "பின்னணி நிறம்": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "எல்லை அகலம்": 1
      }
    ]
  },
  "விருப்பங்கள்": {
    "தலைப்பு": {
      "காட்சி": உண்மை,
      "உரை": "ஏஜென்டிக் AI பைப்லைன்"
    },
    "செதில்கள்": {
      "yAxes": [
        {
          "scaleLabel": {
            "காட்சி": உண்மை,
            "labelString": "மதிப்பு"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

இந்தக் காட்சிப்படுத்தல், ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் செய்யப்படும் பணிகளின் எண்ணிக்கையுடன், ஏஜென்டிக் AI பைப்லைனின் ஐந்து நிலைகளைக் காட்டுகிறது.

முடிவு

DSPy மற்றும் LangChain உடன் DevOps உடன் முகவர் AI ஐ ஒருங்கிணைப்பது, நிர்வாகத்தை தானியங்குபடுத்துதல் மற்றும் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனை மேம்படுத்துவதன் மூலம் மென்பொருள் விநியோகத்தை மாற்றும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது. இந்தக் கட்டுரையில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள நடைமுறைச் செயலாக்க உத்திகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், குழுக்கள் மென்பொருள் விநியோகத்தை மேம்படுத்தும் மற்றும் செலவுகளைக் குறைக்கும் ஏஜென்டிக் AI அமைப்புகளை உருவாக்கி வரிசைப்படுத்தலாம். காட்சிப்படுத்தல் பிரிவு, ஏஜென்டிக் AI பைப்லைன் பற்றிய தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, இந்த தொழில்நுட்பத்தை அணிகள் புரிந்துகொள்வதையும் செயல்படுத்துவதையும் எளிதாக்குகிறது.

தரவு பைப்லைனை உருவாக்கவும்

¿Tienes preguntas?