Looge LangChaini agent | B4N1

Looge LangChaini agent

8 months ago · b4n1 Read time: 4 min

AI-agentide kasutamine automatiseeritud tarkvara tarnimiseks: LangChaini ja DSPy integreerimine DevOpsi torujuhtmetesse

Sissejuhatus

Tarkvaraarenduse maastik areneb kiiresti, tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) kasutuselevõtuga arendustegevuse elutsükli erinevates aspektides. Üks paljutõotavamaid AI rakendusvaldkondi on tarkvara tarnimisprotsesside automatiseerimine, sealhulgas telemeetria ja pidev integreerimine/pidev juurutamine (CI/CD). Selles artiklis uurime tehisintellekti agentide rolli tarkvara tarnimisprotsesside automatiseerimisel ja süveneme selliste orkestreerimistööriistade nagu LangChain ja DSPy praktilisse rakendamisse.

AI agentide roll tarkvara tarnimisel

AI agendid on tarkvaraprogrammid, mis suudavad ülesandeid täita iseseisvalt, tehes otsuseid andmete ja reeglite põhjal. Tarkvara tarnimise kontekstis saab AI agente kasutada mitmesuguste protsesside automatiseerimiseks, näiteks:

  1. Telemeetria: AI agendid saavad koguda ja analüüsida andmeid erinevatest allikatest (nt rakenduste logid, jõudlusmõõdikud ja kasutajate tagasiside), et anda ülevaate rakenduse käitumisest ja jõudlusest.
  2. Pidev integreerimine: AI agendid saavad automatiseerida koodimuudatuste koostamist, testimist ja juurutamist, tagades, et rakendus on alati juurutatavas olekus.
  3. Pidev juurutamine: AI agendid saavad automatiseerida muudatuste juurutamist tootmises, vähendades aega ja vaeva, mis kulub uute funktsioonide ja paranduste kasutajateni jõudmiseks.
  4. Jälgimine ja hoiatamine: AI agendid saavad jälgida rakenduse jõudlust ning hoiatada arendajaid ja operaatoreid võimalike probleemide eest enne, kui need muutuvad kriitiliseks.

LangChain: raamistik AI agentide loomiseks

LangChain on Pythoni raamistik AI agentide loomiseks, mis suudavad suhelda erinevate andmeallikatega ja täita ülesandeid iseseisvalt. LangChain pakub ehitusagentidele lihtsat ja intuitiivset API-d, mis suudavad:

  1. Andmeallikatega suhtlemine: LangChain pakub mitmesuguseid andmeallikaid, sealhulgas andmebaase, API-sid ja failisüsteeme, millega agendid saavad suhelda.
  2. Teostage ülesandeid: LangChain pakub mitmesuguseid ülesandeid, mida agendid saavad täita, sealhulgas tekstitöötlus, pildituvastus ja loomuliku keele töötlemine.
  3. Õppige andmetest: LangChain pakub mitmesuguseid masinõppe algoritme, mida agendid saavad andmetest õppimiseks kasutada.

DSPy: raamistik hajutatud tehisintellekti agentide loomiseks

DSPy on Pythoni raamistik hajutatud AI agentide loomiseks, mida saab skaleerida suuremahuliste rakenduste vajaduste rahuldamiseks. DSPy pakub mitmeid funktsioone, sealhulgas:

  1. Hajutatud andmetöötlus: DSPy võimaldab agentidel töötada mitmel masinal, muutes selle ideaalseks suuremahuliste rakenduste jaoks.
  2. Andmete paralleelsus: DSPy võimaldab agentidel andmeid paralleelselt töödelda, muutes selle ideaalseks rakenduste jaoks, mis nõuavad suure jõudlusega andmetöötlust.
  3. Skaleeritavus: DSPy võimaldab agentidel skaleerida, et vastata suuremahuliste rakenduste vajadustele.

LangChaini ja DSPy integreerimine DevOpsi torujuhtmetesse

LangChaini ja DSPy integreerimiseks DevOpsi torujuhtmetesse saame kasutada järgmisi samme.

  1. Installige LangChain ja DSPy: installige LangChain ja DSPy, kasutades pip.
pip installi langchain dspy
  1. Looge LangChaini agent: looge LangChaini agent, mis saab andmeallikatega suhelda ja ülesandeid täita.
importida langchain


agent = langchain.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[langchain.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)
  1. Looge DSPy agent: looge DSPy agent, mis võib töötada mitmes masinas ja töödelda andmeid paralleelselt.
import dspy

# Looge DSPy agent
agent = dspy.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[dspy.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)
  1. LangChaini ja DSPy agentide integreerimine: integreerige LangChaini ja DSPy agendid DevOpsi konveierisse, kasutades sellist tööriista nagu Jenkins või GitLab CI/CD.
importida langchain
import dspy

# Looge LangChaini agent
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[langchain.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

# Looge DSPy agent
dspy_agent = dspy.Agent(
    name="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[dspy.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

# Integreerige agendid DevOpsi torujuhtmesse
torujuhe = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

5–10 enimkasutatavat käsku/lõigu

Siin on 5–10 enimkasutatavat käsku/juppi LangChaini ja DSPy jaoks:

  1. LangChain: looge LangChaini agent
importida langchain

agent = langchain.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[langchain.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)
  1. DSPy: looge DSPy agent
import dspy

agent = dspy.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[dspy.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)
  1. LangChain: andmeallikaga suhtlemine
importida langchain

agent = langchain.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[langchain.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

andmed = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: andmeallikaga suhtlemine
import dspy

agent = dspy.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[dspy.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

andmed = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: täitke ülesanne
importida langchain

agent = langchain.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[langchain.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

tulemus = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. DSPy: täitke ülesanne
import dspy

agent = dspy.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[dspy.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

tulemus = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. LangChain: õppige andmetest
importida langchain

agent = langchain.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[langchain.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. DSPy: õppige andmetest
import dspy

agent = dspy.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[dspy.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. LangChain: integreerige DevOpsi torujuhtmega
importida langchain

agent = langchain.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[langchain.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

torujuhe = [
    agent
]
  1. DSPy: integreerige DevOpsi torujuhtmega
import dspy

agent = dspy.Agent(
    nimi = "minu_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("andmebaas", "minu_andmebaas")],
    task=[dspy.Task("teksti_töötlus", "minu_teksti_töötlus")]
)

torujuhe = [
    agent
]

Visualiseerimine

Siin on LangChaini ja DSPy agentide visualiseerimine DevOpsi torujuhtmes:

{
  "type": "bar",
  "andmed": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "andmestikud": [
      {
        "label": "Agent",
        "andmed": [10, 20],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "valikud": {
    "pealkiri": {
      "ekraan": tõsi,
      "text": "LangChaini ja DSPy agendid DevOps Pipeline'is"
    },
    "kaalud": {
      "yAxes": [
        {
          "puugid": {
            "beginAtZero": tõsi
          }
        }
      ]
    }
  }
}

See visualiseerimine näitab LangChaini ja DSPy agente DevOpsi torujuhtmes, kus LangChaini agendil on 10 ja DSPy agendil 20 ülesannet.

Järeldus

Selles artiklis uurisime tehisintellekti agentide rolli tarkvara edastamise protsesside automatiseerimisel ja süvenesime orkestreerimistööriistade, nagu LangChain ja DSPy, praktilisse rakendamisse. Nägime, kuidas LangChaini ja DSPyt saab kasutada tehisintellekti agentide loomiseks, mis saavad andmeallikatega suhelda, ülesandeid täita ja andmetest õppida. Samuti nägime, kuidas LangChaini ja DSPy saab integreerida DevOpsi torujuhtmetesse, kasutades selliseid tööriistu nagu Jenkins või GitLab CI/CD. Seoses AI ja ML üha suurema kasutuselevõtuga tarkvaraarenduses on LangChain ja DSPy muutumas üha olulisemaks tööriistaks arendajatele ja operaatoritele, kes soovivad automatiseerida tarkvara tarneprotsesse.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn