ការរួមបញ្ចូល Agentic AI ទៅក្នុងលំហូរការងារអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី៖ ការណែនាំជាក់ស្តែង

**ការរួមបញ្ចូល Agentic AI ទៅក្នុងលំហូរការងារអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី៖ ការណែនាំជាក់ស្តែង **

សេចក្តីផ្តើម

ទិដ្ឋភាពនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីកំពុងវិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័ស ជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា Artificial Intelligence (AI) និង Machine Learning (ML)។ ផ្នែកដ៏គួរឱ្យរំភើបបំផុតមួយនៃការស្រាវជ្រាវ AI គឺ Agentic AI ដែលផ្តោតលើការបង្កើតភ្នាក់ងារឆ្លាតវៃដែលអាចធ្វើអន្តរកម្មជាមួយមនុស្ស និងភ្នាក់ងារផ្សេងទៀតដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលដៅស្មុគស្មាញ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលស្ថាបត្យករផ្នែកទន់ និងអ្នកគ្រប់គ្រងគម្រោងអាចប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ភ្នាក់ងារដូចជា LangChain និង DSPy ដើម្បីបង្កើនកិច្ចសហការ ដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិ និងកែលម្អការផ្តល់កម្មវិធីនៅក្នុងបរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍ទំនើប។

Agentic AI ជាអ្វី?

Agentic AI សំដៅលើប្រភេទ AI ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើសកម្មភាពជំនួសមនុស្ស ឬភ្នាក់ងារផ្សេងទៀត ដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលដៅជាក់លាក់។ ភ្នាក់ងារទាំងនេះអាចធ្វើអន្តរកម្មជាមួយមនុស្ស ភ្នាក់ងារផ្សេងទៀត និងបរិស្ថានដើម្បីប្រមូលព័ត៌មាន ធ្វើការសម្រេចចិត្ត និងធ្វើសកម្មភាព។ Agentic AI ខុសពី AI ប្រពៃណី ដោយវាត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីឱ្យមានភាពសកម្ម និងស្វ័យភាព ជាជាងប្រតិកម្មធម្មតា។

អត្ថប្រយោជន៍របស់ Agentic AI ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី

ដូច្នេះ ហេតុអ្វី​បាន​ជា​ស្ថាបត្យករ​ផ្នែក​ទន់ និង​អ្នកគ្រប់គ្រង​គម្រោង​គួរ​យកចិត្តទុកដាក់​ចំពោះ​ភ្នាក់ងារ AI? នេះគឺជាអត្ថប្រយោជន៍មួយចំនួននៃការរួមបញ្ចូលភ្នាក់ងារ AI ទៅក្នុងដំណើរការនៃការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី៖

• ** កិច្ចសហការដែលប្រសើរឡើង**៖ Agentic AI អាចជួយក្រុមសហការគ្នាកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដោយធ្វើកិច្ចការដោយស្វ័យប្រវត្តិ ផ្តល់មតិកែលម្អតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង និងសម្របសម្រួលការទំនាក់ទំនង។
• ** ដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ**៖ Agentic AI អាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មការងារដដែលៗ និងចំណាយពេលច្រើន ដោយធ្វើឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្តោតលើកិច្ចការកម្រិតខ្ពស់។
• ** ការធ្វើសេចក្តីសម្រេចដែលប្រសើរឡើង**៖ Agentic AI អាចផ្តល់នូវការយល់ដឹង និងការណែនាំដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ ដើម្បីជួយក្រុមធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរឡើង។
• ** បង្កើនប្រសិទ្ធភាព**៖ Agentic AI អាចជួយក្រុមឱ្យធ្វើការកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពដោយការកំណត់អត្តសញ្ញាណបញ្ហាស្ទះ ធ្វើឱ្យលំហូរការងារប្រសើរឡើង និងធ្វើឱ្យដំណើរការប្រសើរឡើង។

LangChain៖ ក្របខ័ណ្ឌ AI Agentic ដ៏ពេញនិយម

LangChain គឺជាក្របខ័ណ្ឌ AI ភ្នាក់ងារដ៏ពេញនិយមដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បង្កើតភ្នាក់ងារឆ្លាតវៃដែលអាចធ្វើអន្តរកម្មជាមួយមនុស្ស និងភ្នាក់ងារផ្សេងទៀត។ LangChain ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើកំពូលនៃភាសាកម្មវិធី Rust និងផ្តល់នូវ API ដ៏សាមញ្ញ និងវិចារណញាណសម្រាប់បង្កើតកម្មវិធី AI ភ្នាក់ងារ។

ចាប់ផ្តើមជាមួយ LangChain

ដើម្បីចាប់ផ្តើមជាមួយ LangChain អ្នកនឹងត្រូវដំឡើងបណ្ណាល័យ LangChain ហើយរៀបចំបរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍ Rust។ នេះជាឧទាហរណ៍សាមញ្ញមួយអំពីរបៀបបង្កើតភ្នាក់ងារ LangChain៖ ``ច្រេះ ប្រើ langchain::{Agent, Chain};

fn main() { អនុញ្ញាតឱ្យភ្នាក់ងារ = ភ្នាក់ងារ::new("ភ្នាក់ងាររបស់ខ្ញុំ"); អនុញ្ញាតឱ្យខ្សែសង្វាក់ = ខ្សែសង្វាក់:: ថ្មី (ភ្នាក់ងារ);

chain.execute("ជំរាបសួរ, ពិភពលោក!");

}

កូដនេះបង្កើតភ្នាក់ងារ LangChain ថ្មី ហើយប្រតិបត្តិពាក្យបញ្ជាសាមញ្ញមួយដើម្បីបោះពុម្ព "ជំរាបសួរ ពិភពលោក!" ទៅកុងសូល។

** DSPy៖ ក្របខ័ណ្ឌ AI ផ្អែកលើ Python-Based Agentic **

DSPy គឺជាក្របខ័ណ្ឌ AI ភ្នាក់ងារដែលមានមូលដ្ឋានលើ Python ដែលផ្តល់នូវ API ដ៏សាមញ្ញ និងវិចារណញាណសម្រាប់ការកសាងភ្នាក់ងារឆ្លាតវៃ។ DSPy ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីដំណើរការយ៉ាងរលូនជាមួយបណ្ណាល័យ Python ដ៏ពេញនិយមដូចជា NumPy និង Pandas ។

** ចាប់ផ្តើមជាមួយ DSPy **

ដើម្បីចាប់ផ្តើមជាមួយ DSPy អ្នកនឹងត្រូវដំឡើងបណ្ណាល័យ DSPy ហើយរៀបចំបរិស្ថានអភិវឌ្ឍន៍ Python ។ នេះជាឧទាហរណ៍សាមញ្ញមួយអំពីរបៀបបង្កើតភ្នាក់ងារ DSPy៖
``ពស់ថ្លាន់
នាំចូល dspy ជា dsp

def main():
    ភ្នាក់ងារ = dsp.Agent("ភ្នាក់ងាររបស់ខ្ញុំ")
    agent.execute("សួស្តីពិភពលោក!")

ប្រសិនបើ __name__ == "__main__":
    មេ()

កូដនេះបង្កើតភ្នាក់ងារ DSPy ថ្មី ហើយប្រតិបត្តិពាក្យបញ្ជាសាមញ្ញមួយដើម្បីបោះពុម្ព "ជំរាបសួរ ពិភពលោក!" ទៅកុងសូល។

កំពូល 5-10 ពាក្យបញ្ជា / អត្ថបទដែលប្រើច្រើនបំផុត

នេះ​ជា​ពាក្យ​បញ្ជា​ដែល​ប្រើ​ជា​ទូទៅ​បំផុត​មួយ​ចំនួន និង​អត្ថបទ​ខ្លីៗ​សម្រាប់ LangChain និង DSPy៖

LangChain

• ភ្នាក់ងារ៖:ថ្មី("ភ្នាក់ងាររបស់ខ្ញុំ")៖ បង្កើតភ្នាក់ងារ LangChain ថ្មី។
• ខ្សែសង្វាក់៖:ថ្មី (ភ្នាក់ងារ)៖ បង្កើតខ្សែសង្វាក់ LangChain ថ្មី។
• chain.execute("សួស្តីពិភពលោក!")៖ ប្រតិបត្តិពាក្យបញ្ជានៅលើខ្សែសង្វាក់ LangChain ។
• agent.ask("តើអ្នកឈ្មោះអ្វី?")៖ សួរភ្នាក់ងារ LangChain នូវសំណួរមួយ។
• agent.tell("ឈ្មោះរបស់ខ្ញុំគឺ John")៖ ប្រាប់ភ្នាក់ងារ LangChain នូវព័ត៌មានមួយ។

DSPy

• dsp.Agent("ភ្នាក់ងាររបស់ខ្ញុំ")៖ បង្កើតភ្នាក់ងារ DSPy ថ្មី។
• agent.execute("សួស្តីពិភពលោក!")៖ ប្រតិបត្តិពាក្យបញ្ជានៅលើភ្នាក់ងារ DSPy ។
• agent.ask("តើអ្នកឈ្មោះអ្វី?")៖ សួរភ្នាក់ងារ DSPy នូវសំណួរមួយ។
• agent.tell("ឈ្មោះរបស់ខ្ញុំគឺ John")៖ ប្រាប់ភ្នាក់ងារ DSPy នូវព័ត៌មានមួយ។
• agent.memory["key"] = "value": កំណត់តម្លៃនៅក្នុងអង្គចងចាំរបស់ភ្នាក់ងារ DSPy ។

ការមើលឃើញ

នេះគឺជាការមើលឃើញដ៏សាមញ្ញនៃភ្នាក់ងារ LangChain និង DSPy ដោយប្រើ Chart.js៖

{
  "type": "របារ",
  "ទិន្នន័យ"៖ {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "សំណុំទិន្នន័យ": [
      {
        "label": "ពេលវេលាប្រតិបត្តិភ្នាក់ងារ",
        "ទិន្នន័យ": [10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      }
    ]
  },
  "ជម្រើស"៖ {
    "ចំណងជើង"៖ {
      "បង្ហាញ": ពិត,
      "text": "ការប្រៀបធៀបពេលវេលាប្រតិបត្តិរបស់ភ្នាក់ងារ"
    },
    "មាត្រដ្ឋាន"៖ {
      "yAxes": [
        {
          "ធីក"៖ {
            "beginAtZero"៖ ពិត
          }
        }
      ]
    }
  }
}

តារាងនេះប្រៀបធៀបពេលវេលាប្រតិបត្តិរបស់ភ្នាក់ងារ LangChain និង DSPy ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីរបៀបដែលស្ថាបត្យករផ្នែកទន់ និងអ្នកគ្រប់គ្រងគម្រោងអាចប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ភ្នាក់ងារដូចជា LangChain និង DSPy ដើម្បីបង្កើនកិច្ចសហការ ដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិ និងកែលម្អការផ្តល់កម្មវិធីនៅក្នុងបរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍ទំនើប។ យើងក៏បានផ្តល់នូវការណែនាំជាក់ស្តែងមួយក្នុងការចាប់ផ្តើមជាមួយ LangChain និង DSPy រួមទាំងឧទាហរណ៍សាមញ្ញៗ និងពាក្យបញ្ជាដែលប្រើជាទូទៅ និងអត្ថបទខ្លីៗ។ តាមរយៈការរួមបញ្ចូលភ្នាក់ងារ AI ទៅក្នុងលំហូរការងារនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ក្រុមការងារអាចកែលម្អប្រសិទ្ធភាព ផលិតភាព និងការសម្រេចចិត្ត ដែលទីបំផុតនាំទៅរកលទ្ធផលនៃការផ្តល់កម្មវិធីកាន់តែប្រសើរឡើង។