Créer un agent LangChain | B4N1

Créer un agent LangChain

8 months ago · b4n1 Read time: 6 min

Exploiter les agents IA pour la livraison automatisée de logiciels : intégrer LangChain et DSPy dans les pipelines DevOps

Présentation

Le paysage du développement logiciel évolue rapidement, avec l'adoption croissante de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans divers aspects du cycle de vie du développement. L’un des domaines d’application les plus prometteurs de l’IA est l’automatisation des processus de livraison de logiciels, notamment la télémétrie et l’intégration/déploiement continu (CI/CD). Dans cet article, nous explorerons le rôle des agents d'IA dans l'automatisation des processus de livraison de logiciels et approfondirons la mise en œuvre pratique d'outils d'orchestration tels que LangChain et DSPy.

Le rôle des agents IA dans la livraison de logiciels

Les agents IA sont des logiciels capables d’effectuer des tâches de manière autonome, en prenant des décisions basées sur des données et des règles. Dans le contexte de la livraison de logiciels, les agents IA peuvent être utilisés pour automatiser divers processus, tels que :

  1. Télémétrie : les agents d'IA peuvent collecter et analyser des données provenant de diverses sources, telles que les journaux d'application, les mesures de performances et les commentaires des utilisateurs, pour fournir des informations sur le comportement et les performances de l'application.
  2. Intégration continue : les agents d'IA peuvent automatiser la création, le test et le déploiement des modifications de code, garantissant ainsi que l'application est toujours dans un état déployable.
  3. Déploiement continu : les agents IA peuvent automatiser le déploiement des modifications en production, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour fournir de nouvelles fonctionnalités et correctifs aux utilisateurs.
  4. Surveillance et alerte : les agents IA peuvent surveiller les performances de l'application et alerter les développeurs et les opérateurs des problèmes potentiels avant qu'ils ne deviennent critiques.

LangChain : un cadre pour créer des agents IA

LangChain est un framework Python permettant de créer des agents d'IA capables d'interagir avec diverses sources de données et d'effectuer des tâches de manière autonome. LangChain fournit une API simple et intuitive pour créer des agents qui peuvent :

  1. Interagissez avec les sources de données : LangChain fournit une gamme de sources de données, notamment des bases de données, des API et des systèmes de fichiers, avec lesquelles les agents peuvent interagir.
  2. Effectuer des tâches : LangChain propose une gamme de tâches que les agents peuvent effectuer, notamment le traitement de texte, la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.
  3. Apprendre à partir des données : LangChain fournit une gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique que les agents peuvent utiliser pour apprendre à partir des données.

DSpy : un cadre pour créer des agents d'IA distribués

DSPy est un framework Python permettant de créer des agents d'IA distribués capables d'évoluer pour répondre aux besoins d'applications à grande échelle. DSPy fournit une gamme de fonctionnalités, notamment :

  1. Informatique distribuée : DSPy permet aux agents de s'exécuter sur plusieurs machines, ce qui le rend idéal pour les applications à grande échelle.
  2. Parallélisme des données : DSPy permet aux agents de traiter les données en parallèle, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant un calcul haute performance.
  3. Évolutivité : DSPy permet aux agents d'évoluer pour répondre aux besoins des applications à grande échelle.

Intégration de LangChain et DSPy dans les pipelines DevOps

Pour intégrer LangChain et DSPy dans les pipelines DevOps, nous pouvons utiliser les étapes suivantes :

  1. Installez LangChain et DSPy : installez LangChain et DSPy à l'aide de pip.
pip installer langchain dspy
  1. Créez un agent LangChain : créez un agent LangChain capable d'interagir avec les sources de données et d'effectuer des tâches.
importer une chaîne de langage


agent = langchain.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Créez un agent DSPy : créez un agent DSPy pouvant s'exécuter sur plusieurs machines et traiter les données en parallèle.
importer dspy

# Créer un agent DSpy
agent = dspy.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Intégrez les agents LangChain et DSPy : intégrez les agents LangChain et DSPy dans un pipeline DevOps à l'aide d'un outil comme Jenkins ou GitLab CI/CD.
importer une chaîne de langage
importer dspy

# Créer un agent LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    nom="mon_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Créer un agent DSpy
dspy_agent = dspy.Agent(
    nom="mon_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Intégrer les agents dans un pipeline DevOps
pipeline = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

Top 5 à 10 des commandes/extraits les plus utilisés

Voici les 5 à 10 commandes/extraits les plus utilisés pour LangChain et DSPy :

  1. LangChain : créer un agent LangChain
importer une chaîne de langage

agent = langchain.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. DSPy : créer un agent DSPy
importer dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. LangChain : interagissez avec une source de données
importer une chaîne de langage

agent = langchain.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

données = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSpy : interagissez avec une source de données
importer dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

données = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain : effectuer une tâche
importer une chaîne de langage

agent = langchain.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

résultat = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. DSPy : effectuer une tâche
importer dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

résultat = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. LangChain : apprendre des données
importer une chaîne de langage

agent = langchain.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(données)
  1. DSpy : apprendre des données
importer dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(données)
  1. LangChain : intégration à un pipeline DevOps
importer une chaîne de langage

agent = langchain.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

pipeline = [
    agent
]
  1. DSpy : intégration à un pipeline DevOps
importer dspy

agent = dspy.Agent(
    nom="mon_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tâches=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

pipeline = [
    agent
]

Visualisation

Voici une visualisation des agents LangChain et DSPy dans un pipeline DevOps :

{
  "type": "barre",
  "données": {
    "étiquettes": ["LangChain", "DSPy"],
    "ensembles de données": [
      {
        "label": "Agent",
        "données": [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
      }
    ]
  },
  "options": {
    "titre": {
      "affichage": vrai,
      "text": "Agents LangChain et DSPy dans le pipeline DevOps"
    },
    "échelles": {
      "yAxes": [
        {
          "tiques": {
            "beginAtZero": vrai
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Cette visualisation montre les agents LangChain et DSPy dans un pipeline DevOps, l'agent LangChain ayant 10 tâches et l'agent DSPy ayant 20 tâches.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré le rôle des agents d'IA dans l'automatisation des processus de livraison de logiciels et approfondi la mise en œuvre pratique d'outils d'orchestration tels que LangChain et DSPy. Nous avons vu comment LangChain et DSPy peuvent être utilisés pour créer des agents d'IA capables d'interagir avec des sources de données, d'effectuer des tâches et d'apprendre à partir des données. Nous avons également vu comment LangChain et DSPy peuvent être intégrés dans des pipelines DevOps à l'aide d'outils comme Jenkins ou GitLab CI/CD. Avec l'adoption croissante de l'IA et du ML dans le développement de logiciels, LangChain et DSPy deviennent des outils de plus en plus importants pour les développeurs et les opérateurs cherchant à automatiser les processus de livraison de logiciels.

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