Aplike AI Ajantik nan Otomatik Tès Detèminist ak LangChain ak DSPy

Aplikasyon AI Ajantik nan Otomatik Tès Detèminist ak LangChain ak DSPy

Entwodiksyon

Konpleksite ogmante nan sistèm lojisyèl te fè automatisation tès yon aspè enpòtan nan devlopman lojisyèl. Kad automatisation tès tradisyonèl yo konte sou apwòch scripted, ki ka frajil ak difisil pou kenbe. Nan dènye ane yo, Aparisyon AI Agentic ak Zouti Òkestrasyon te louvri nouvo posiblite pou otomatize senaryo tès konplèks yo. Nan atik sa a, nou pral eksplore entèseksyon Agentic AI, Zouti Orchestration, ak Jeni Lojisyèl pou otomatize senaryo tès konplèks lè l sèvi avèk LangChain ak DSPy.

Ki sa ki Agentic AI?

Agentic AI refere a yon kalite entèlijans atifisyèl ki fèt pou pran aksyon sou non yon itilizatè oswa yon sistèm. Sistèm AI ajantik yo kapab pran desizyon, aprann nan eksperyans, epi adapte yo ak nouvo sitiyasyon. Nan kontèks automatisation tès la, Agentic AI ka itilize pou otomatize senaryo tès konplèks lè li similye entèraksyon itilizatè yo, pran desizyon ki baze sou done tès yo, epi adapte yo ak kondisyon tès yo chanje.

Ki sa LangChain ye?

LangChain se yon Zouti Orchestration sous ouvè ki pèmèt devlopè yo bati sistèm AI konplèks lè l sèvi avèk yon varyete langaj pwogramasyon, tankou Python, Rust, ak Go. LangChain bay yon achitekti fleksib ak modilè ki pèmèt devlopè yo entegre diferan konpozan AI, tankou pwosesis lang natirèl (NLP) ak vizyon òdinatè, pou konstwi sistèm AI sofistike.

Ki sa ki DSPy?

DSPy se yon bibliyotèk Python ki bay yon seri zouti pou konstwi ak deplwaye sistèm AI. DSPy fèt pou travay san pwoblèm ak LangChain epi li bay yon seri de karakteristik, tankou pwosesis done, aprantisaj machin, ak aprantisaj pwofon.

Aplikasyon AI Ajantik nan Otomatik Tès Detèminist

Pou aplike Agentic AI nan automatisation tès detèminist, nou ka itilize LangChain ak DSPy pou konstwi yon kad automatisation tès ki simulation entèraksyon itilizatè yo, pran desizyon ki baze sou done tès yo, epi adapte yo ak kondisyon tès yo chanje.

Men yon egzanp senp sou fason nou ka itilize LangChain ak DSPy pou otomatize yon senaryo tès:

enpòte langchain
soti nan langchain.chains enpòte LLMChain
soti nan langchain.llms enpòte DSPyLLM


senaryo_test = {
    "user_input": "konekte",
    "expected_output": "konekte avèk siksè"
}

# Defini ajan AI ajan an
ajan = LLMChain (
    llm=DSpyLLM(),
    input_type="tèks",
    output_type = "tèks"
)

# Defini fonksyon automatisation tès la
def test_automation(test_scenario):
    # Simile entèraksyon itilizatè
    user_input = test_scenario["user_input"]
    # Pran desizyon ki baze sou done tès yo
    desizyon = agent.run (user_input)
    # Adapte ak chanjman kondisyon tès yo
    si desizyon == "konekte siksè":
        enprime ("Tès pase")
    lòt bagay:
        enprime ("Tès la echwe")

# Kouri fonksyon automatisation tès la
test_automation(test_scenario)

Nan egzanp sa a, nou defini yon senaryo tès ki enplike similye yon entèraksyon itilizatè, pran yon desizyon ki baze sou done tès yo, ak adapte yo a chanje kondisyon tès yo. Lè sa a, nou defini yon ajan Agentic AI lè l sèvi avèk LangChain ak DSPy, epi sèvi ak li pou otomatize senaryo tès la.

Tou 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize yo

Men 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize pou LangChain ak DSPy:

langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Kreye yon ajan Agentic AI lè l sèvi avèk LangChain ak DSPy.
DSPyLLM(): Inisyalize yon egzanp DSPy LLM (Gwo Lang Model).
LLMCain(input_type="text", output_type="text"): Kreye yon ajan Agentic AI ak kalite antre ak pwodiksyon tèks.
agent.run(user_input): Kouri ajan Agentic AI ak opinyon itilizatè a.
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "konekte siksè"}: Defini yon senaryo tès ak opinyon itilizatè a ak pwodiksyon espere.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Kreye yon ajan AI Agentic lè l sèvi avèk LangChain ak DSPy.
DSPyLLM().predict(user_input): Predi pwodiksyon DSPy LLM ak opinyon itilizatè.
LLMCain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Kouri ajan Agentic AI a ak kalite antre ak pwodiksyon tèks.
test_automation(test_scenario): Kouri fonksyon automatisation tès la ak yon senaryo tès.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Kouri ajan Agentic AI ak opinyon itilizatè.

Vizyalizasyon

Men yon vizyalizasyon ajan Agentic AI a lè l sèvi avèk Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "done": {
    "labels": ["Itilizatè Antre", "Desizyon", "Adaptasyon"],
    "datasets": [
      {
        "label": "Ajan AI",
        "done": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opsyon": {
    "tit": {
      "display": vre,
      "text": "Ajan AI"
    },
    "echèl": {
      "yAxes": [
        {
          "tik": {
            "beginAtZero": vre
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Vizyalizasyon sa a montre pèfòmans ajan Agentic AI a nan similye entèraksyon itilizatè yo, pran desizyon ki baze sou done tès yo, ak adapte yo ak chanjman kondisyon tès yo.

Konklizyon

Nan atik sa a, nou te eksplore entèseksyon AI Ajantik, Zouti Òkestrasyon, ak Jeni Lojisyèl pou otomatize senaryo tès konplèks lè l sèvi avèk LangChain ak DSPy. Nou aplike yon egzanp senp Agentic AI nan automatisation tès detèminist epi nou bay yon seri kòmandman/frag pou LangChain ak DSPy. Nou menm tou nou vizyalize pèfòmans ajan Agentic AI a lè l sèvi avèk Chart.js. Lè yo pwofite AI Ajantik ak Zouti Orchestration, devlopè yo ka bati kad automatisation tès sofistike ki simulation entèraksyon itilizatè yo, pran desizyon ki baze sou done tès yo, epi adapte yo ak kondisyon tès yo chanje.

Aplike AI Ajantik nan Otomatik Tès Detèminist ak LangChain ak DSPy

Have Questions?