** Ṣiṣii ZeroOps pẹlu Awọn aṣoju AI ati Imọ-ẹrọ Ọrọ: Ọna ti o da lori Apẹrẹ si Automation AI DevOps nipa lilo StackGen ati LangChain ***

Ibere

Ni ala-ilẹ ti n dagba ni iyara ti idagbasoke sọfitiwia, imọran ti ZeroOps ti farahan bi ọna rogbodiyan si adaṣe DevOps. ZeroOps ṣe ifọkansi lati yọkuro iwulo fun ilowosi afọwọṣe ni imuṣiṣẹ ati iṣakoso ti awọn eto sọfitiwia, ti n fun awọn olupilẹṣẹ laaye lati dojukọ awọn iṣẹ-ṣiṣe ipele giga gẹgẹbi isọdọtun ati ẹda. Ninu nkan yii, a yoo lọ sinu agbaye ti ZeroOps ati ṣawari bii awọn aṣoju AI ati imọ-ẹrọ ọrọ-ọrọ ṣe le ni agbara lati ṣaṣeyọri ibi-afẹde yii. A yoo tun jiroro lori imuse ti ọna ti o da lori ilana si adaṣe AI DevOps nipa lilo StackGen ati LangChain.

Kini ZeroOps?

ZeroOps jẹ apẹrẹ DevOps ti o n wa lati ṣe adaṣe gbogbo igbesi-aye idagbasoke sọfitiwia, lati idagbasoke si imuṣiṣẹ ati iṣakoso. Ohun akọkọ ti ZeroOps ni lati yọkuro iwulo fun ilowosi afọwọṣe ni imuṣiṣẹ ati iṣakoso ti awọn eto sọfitiwia, nitorinaa idinku iṣeeṣe aṣiṣe eniyan ati jijẹ iyara ati ṣiṣe ti ifijiṣẹ sọfitiwia.

** Awọn aṣoju AI ati Imọ-ẹrọ Ọrọ ***

Awọn aṣoju AI ati imọ-ẹrọ ayika ṣe ipa pataki ninu imuse ti ZeroOps. Awọn aṣoju AI jẹ awọn eto sọfitiwia ti o le fiyesi agbegbe wọn ati ṣe awọn iṣe lati ṣaṣeyọri awọn ibi-afẹde kan pato. Imọ-ẹrọ ọrọ, ni ida keji, pẹlu ṣiṣe apẹrẹ ati imuse awọn eto ti o le loye ati dahun si aaye ti wọn ṣiṣẹ.

Ni agbegbe ti ZeroOps, awọn aṣoju AI le ṣee lo lati ṣe adaṣe awọn iṣẹ ṣiṣe lọpọlọpọ gẹgẹbi imuṣiṣẹ, idanwo, ati ibojuwo. Imọ-ẹrọ ọrọ le ṣee lo lati ṣe apẹrẹ awọn eto ti o le loye ọrọ-ọrọ ninu eyiti wọn ṣiṣẹ, gẹgẹbi agbegbe, olumulo, ati iṣẹ-ṣiṣe ti o wa ni ọwọ.

**StackGen: Ọna ti o da lori Awoṣe si Automation AI DevOps ***

StackGen jẹ ilana orisun-ìmọ ti o fun laaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣe imuse ọna ti o da lori ilana si adaṣe AI DevOps. StackGen n pese eto ti awọn ilana asọye tẹlẹ ati awọn awoṣe ti o le ṣee lo lati ṣe adaṣe awọn iṣẹ ṣiṣe lọpọlọpọ gẹgẹbi imuṣiṣẹ, idanwo, ati ibojuwo.

StackGen ni itumọ ti lori oke LangChain, ilana ti o fun laaye awọn olupilẹṣẹ lati kọ awọn eto AI ibaraẹnisọrọ. LangChain n pese akojọpọ awọn API ati awọn irinṣẹ ti o le ṣee lo lati kọ awọn ọna ṣiṣe AI ibaraẹnisọrọ ti o le ni oye ati dahun si awọn igbewọle ede adayeba.

** LangChain: Awọn ọna AI ibaraẹnisọrọ Ilé ***

LangChain jẹ ilana ti o fun laaye awọn olupilẹṣẹ lati kọ awọn eto AI ibaraẹnisọrọ. LangChain n pese akojọpọ awọn API ati awọn irinṣẹ ti o le ṣee lo lati kọ awọn ọna ṣiṣe AI ibaraẹnisọrọ ti o le ni oye ati dahun si awọn igbewọle ede adayeba.

LangChain ti wa ni itumọ ti lori oke ti nọmba awọn imọ-ẹrọ orisun-ìmọ, pẹlu TensorFlow ati PyTorch. LangChain n pese akojọpọ awọn API ati awọn irinṣẹ ti o le ṣee lo lati kọ awọn ọna ṣiṣe AI ibaraẹnisọrọ ti o le ni oye ati dahun si awọn igbewọle ede adayeba.

** Ṣiṣe ZeroOps pẹlu StackGen ati LangChain ***

Lati ṣe ZeroOps pẹlu StackGen ati LangChain, a nilo lati tẹle awọn igbesẹ pupọ:

1. ** Ṣetumo Aṣoju AI ***: Igbesẹ akọkọ ni imuse ZeroOps ni lati ṣalaye aṣoju AI ti yoo lo lati ṣe adaṣe awọn iṣẹ ṣiṣe lọpọlọpọ. Aṣoju AI le ṣe asọye nipa lilo nọmba awọn ilana asọye tẹlẹ ati awọn awoṣe ti a pese nipasẹ StackGen.
2. ** Ṣe apẹrẹ Ẹrọ Iṣọrọ ***: Igbesẹ ti o tẹle ni lati ṣe apẹrẹ ẹrọ ti o tọ ti yoo lo lati ni oye ati dahun si ipo ti o wa ninu eyiti aṣoju AI nṣiṣẹ. Ẹrọ ti o tọ le jẹ apẹrẹ nipa lilo nọmba awọn API ati awọn irinṣẹ ti LangChain pese.
3. ** Mu Aṣoju AI ṣiṣẹ ***: Ni kete ti a ti ṣalaye aṣoju AI ati ẹrọ ti o tọ, igbesẹ ti n tẹle ni lati ṣe imuse aṣoju AI nipa lilo awọn nọmba API ati awọn irinṣẹ ti StackGen ati LangChain pese.
4. ** Idanwo ati Mu ṣiṣẹ ***: Igbesẹ ikẹhin ni lati ṣe idanwo ati mu oluranlowo AI ni agbegbe iṣelọpọ.

** Koodu Apeere: Ṣiṣe Aṣoju AI Rọrun kan nipa lilo StackGen ati LangChain ***

Eyi ni apẹẹrẹ koodu Àkọsílẹ ti o ṣe afihan bi o ṣe le ṣe imuse aṣoju AI ti o rọrun nipa lilo StackGen ati LangChain: `` Python gbe wọle langchain lati langchain.chains gbe wọle LLMChain lati langchain.llms gbe wọle LLM

ai_agent = LLMChain( llm=LLM( model_name = "davinci: 3-ipele", otutu = 0.5, max_tokens=100, ), input_format = "ọrọ", ojade_kika = "ọrọ", )

Ṣetumo ẹrọ ti o tọ

context_engine = langchain.ContextEngine( llm=LLM( model_name = "davinci: 3-ipele", otutu = 0.5, max_tokens=100, ), input_format = "ọrọ", ojade_kika = "ọrọ", )

Mu aṣoju AI ṣiṣẹ

ai_agent.implement( context_engine=context_engine, input_text = "Hello, bawo ni?", )

Ṣe idanwo ati mu aṣoju AI ṣiṣẹ

ai_agent.test_and_deploy( input_text = "Hello, bawo ni?", )

Àkọsílẹ koodu yii ṣe afihan bi o ṣe le ṣe imuse aṣoju AI ti o rọrun nipa lilo StackGen ati LangChain. Aṣoju AI jẹ asọye nipa lilo nọmba awọn ilana asọye-tẹlẹ ati awọn awoṣe ti a pese nipasẹ StackGen. A ṣe apẹrẹ ẹrọ ayika nipa lilo nọmba awọn API ati awọn irinṣẹ ti LangChain pese. Aṣoju AI jẹ imuse nipa lilo nọmba awọn API ati awọn irinṣẹ ti a pese nipasẹ StackGen ati LangChain. Nikẹhin, aṣoju AI ti ni idanwo ati ransogun ni agbegbe iṣelọpọ kan.

** Top 5-10 Awọn aṣẹ ti a lo julọ / awọn snippets ***

Eyi ni awọn aṣẹ 5-10 ti o lo julọ julọ / awọn snippets fun StackGen ati LangChain:

1. `langchain.LLMChain ()`: Ṣẹda titun LLM pq ohun.
2. `langchain.ContextEngine ()': Ṣẹda titun kan ti o tọ engine ohun.
3. `LLM (model_name = "davinci: 3-batch", otutu = 0.5, max_tokens = 100) `: Ṣẹda titun LLM ohun pẹlu awọn pàtó kan awoṣe orukọ, otutu, ati ki o pọju àmi.
4. `ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text=«Kaabo, bawo ni o?»)`: N se imuse oluranlowo AI nipa lilo ẹrọ ipo ọrọ ti a ti sọ ati ọrọ titẹ sii.
5. `ai_agent.test_and_deploy(input_text = "Hello, bawo ni o?")`: Idanwo ati ran oluranlowo AI lọwọ nipa lilo ọrọ titẹ sii ti a pato.
6. `langchain.llms.LLM()': Ṣẹda titun LLM ohun.
7. `langchain.chains.LLMChain ()': Ṣẹda titun LLM pq ohun.
8. `langchain.ContextEngine (llm = LLM (model_name = "davinci: 3-batch", otutu = 0.5, max_tokens = 100)) `: Ṣẹda titun kan ti o tọ engine ohun lilo awọn pàtó kan LLM ohun.
9. `ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name=«davinci:3-batch»,ioru =0.5, max_tokens=100))`: Ṣeto ẹrọ ayika ti oluranlowo AI si ohun elo ẹrọ ipo pàtó.
10. `ai_agent.input_text = "Kaabo, bawo ni o?"': Ṣeto ọrọ igbewọle ti aṣoju AI si ọrọ titẹ sii ti a pato.

** Iworan ***

Eyi ni iwoye ti faaji ZeroOps nipa lilo Chart.js:
`` json
{
  "type": "ọgọ",
  "data": {
    "aami": ["Aṣojú AI", "Engine Context", "StackGen", "LangChain"],
    "awọn ipilẹ data": [
      {
        "label": "Iṣẹ́-ọnà",
        "data": [10, 8, 6, 4],
        "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56", "#4BC0C0"]
      }
    ]
  },
  "awọn aṣayan": {
    "akọle": {
      "ifihan": otitọ,
      "text": "ZeroOps Architecture"
    },
    "Àlàyé": {
      "ifihan": otitọ
    },
    "iwọn": {
      "yAxes": [
        {
          "awọn ami": {
            "beginAtZero": otitọ
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Iwoye yii ṣe afihan faaji ti eto ZeroOps, pẹlu aṣoju AI, ẹrọ ọrọ, StackGen, ati LangChain.

Ipari

ZeroOps jẹ ọna rogbodiyan si adaṣe DevOps ti o n wa lati yọkuro iwulo fun ilowosi afọwọṣe ni imuṣiṣẹ ati iṣakoso awọn eto sọfitiwia. Awọn aṣoju AI ati imọ-ẹrọ ayika ṣe ipa pataki ninu imuse ti ZeroOps, ati StackGen ati LangChain pese ọna ti o da lori ilana si adaṣe AI DevOps. Nipa imuse aṣoju AI ti o rọrun nipa lilo StackGen ati LangChain, a le ṣe adaṣe awọn iṣẹ ṣiṣe lọpọlọpọ gẹgẹbi imuṣiṣẹ, idanwo, ati ibojuwo. Oke 5-10 ti o lo awọn pipaṣẹ / awọn snippets fun StackGen ati LangChain tun pese, pẹlu iworan ti faaji ZeroOps nipa lilo Chart.js.