DSPy және LangChain көмегімен AI негізіндегі бағдарламалық жасақтаманы жеткізуді ұйымдастыру: мультимодальды киінетін сезінуге және DevSecOps-ке назар аудару

DSPy және LangChain көмегімен AI негізіндегі бағдарламалық жасақтаманы жеткізуді ұйымдастыру: мультимодальды киілетін датчик пен DevSecOps-ке назар аудару

Кіріспе

Жасанды интеллект (AI) және DevSecOps интеграциясы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу, орналастыру және қорғау жолында төңкеріс жасады. Бұл мақалада біз мультимодальды киюге болатын сенсорға және DevSecOps-ке назар аудара отырып, AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуді ұйымдастыру үшін DSPy және LangChain пайдалануды зерттейміз. Біз AI агенттерінің, DevSecOps құралдарының және киілетін сенсордың әлемін зерттеп, бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу мен қауіпсіздікті жақсарту үшін оларды қалай біріктіруге болатындығын көрсетеміз.

Мультимодальды киілетін датчик

Мультимодальді киілетін сенсорлық физиологиялық сигналдар, қоршаған орта жағдайлары және пайдаланушының мінез-құлқы сияқты әртүрлі көздерден деректерді жинап, талдай алатын киілетін құрылғыларды пайдалануды білдіреді. Бұл құрылғылар жүрек соғу жиілігі, қан қысымы және ұйқы сапасы сияқты денсаулыққа қатысты әртүрлі көрсеткіштерді бақылау және болжау үшін пайдаланылуы мүмкін.

AI агенттері және DevSecOps

Жасанды интеллект агенттері – шешім қабылдау, мәселені шешу және оқу сияқты әдетте адам интеллектін қажет ететін тапсырмаларды орындай алатын бағдарламалық жасақтама. DevSecOps — бағдарламалық қамтамасыз етуді қауіпсіз және тиімді жеткізуді қамтамасыз ету үшін әзірлеуді, қауіпсіздікті және операцияларды біріктіретін тәжірибелер жиынтығы.

AI агенттерін DevSecOps құралдарымен біріктіру

AI агенттерін DevSecOps құралдарымен біріктіру үшін DSPy және LangChain пайдалана аламыз. DSPy — AI үлгілерін DevSecOps құралдарымен біріктірудің қарапайым және тиімді әдісін ұсынатын Python кітапханасы. LangChain — DevSecOps құралдарымен әрекеттесе алатын AI агенттерін құру үшін негізді қамтамасыз ететін Python кітапханасы.

Мультимодальді киюге болатын зондтау үшін DSPy және LangChain пайдалану

DSPy және LangChain мультимодальды киюге болатын зондтау үшін пайдалануды көрсету үшін қарапайым мысалды қарастырайық. Бізде жүрек соғу жиілігі, қан қысымы және ұйқы сапасы туралы деректерді жинайтын киілетін құрылғы бар делік. Біз бұл деректерді талдау және пайдаланушының денсаулық жағдайын болжау үшін AI агенттерін пайдаланғымыз келеді.

langchain импорттау
dspy импорттау


үлгі = langchain.LLMModel(
    аты = "давинчи",
    температура=0,7,
    max_tokens=100,
    min_tokens=10,
    тоқтату=["\n"]
)

# DevSecOps құралын анықтаңыз
құрал = dspy.DevSecOpsTool(
    атауы = "github",
    api_key = "сіздің_апи_кіліңіз"
)

# Тағатын құрылғы деректерін анықтаңыз
деректер = {
    "жүрек соғу жиілігі": 60,
    "қан қысымы": 120,
    "ұйқы_сапасы": 80
}

# Деректерді талдау үшін AI үлгісін пайдаланыңыз
талдау = модель.болжау(деректер)

# AI үлгісін қолдану үшін DevSecOps құралын пайдаланыңыз
орналастыру = tool.deploy(талдау)

# Пайдаланушының денсаулық жағдайын болжау үшін киілетін құрылғы деректерін пайдаланыңыз
денсаулық_күйі = талдау.болжау(деректер)

басып шығару(денсаулық_күйі)

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, DSPy және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

langchain.LLMModel(): жаңа AI үлгісін жасайды.
dspy.DevSecOpsTool(): Жаңа DevSecOps құралын жасайды.
model.predict(): деректерді талдау үшін AI үлгісін пайдаланады.
tool.deploy(): AI үлгісін DevSecOps құралы арқылы қолданады.
analysis.predict(): мәнді болжау үшін AI үлгісін пайдаланады.
dspy.data.load(): тозуға болатын құрылғыдан деректерді жүктейді.
langchain.chain(): AI үлгілерінің жаңа тізбегін жасайды.
dspy.devsecops(): DevSecOps құралдарын AI үлгілерімен біріктіреді.
langchain.llm(): алдын ала дайындалған AI үлгісін пайдаланады.
dspy.wearable(): киілетін құрылғыларды AI үлгілерімен біріктіреді.

визуализация

Мұнда DSPy және LangChain көмегімен AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу құбырының визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["AI моделі", "DevSecOps құралы", "Тағылатын құрылғы"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "құбыр",
        "деректер": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «атауы»: {
      "дисплей": шын,
      "text": "AI басқаратын бағдарламалық құралды жеткізу құбыры"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация AI үлгісімен, DevSecOps құралымен және негізгі құрамдас бөліктер ретінде киілетін құрылғымен AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу желісін көрсетеді.

Қорытынды

Бұл мақалада біз мультимодальды киюге болатын сенсорға және DevSecOps-ке назар аудара отырып, AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуді ұйымдастыру үшін DSPy және LangChain пайдалануды зерттедік. Біз бағдарламалық жасақтаманы жеткізу мен қауіпсіздікті жақсарту үшін AI агенттерін DevSecOps құралдарымен қалай біріктіруге болатындығын көрсеттік. Біз сондай-ақ мультимодальды киюге болатын зондтау үшін DSPy және LangChain қолданудың қарапайым мысалын және AI басқаратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу құбырының визуализациясын ұсындық.

Болашақ жұмыс

Болашақ жұмыс мыналарды қамтиды:

DSPy және LangChain-ді басқа AI құрылымдарымен және DevSecOps құралдарымен біріктіру.
Күрделі AI үлгілерін және DevSecOps құралдарын әзірлеу.
Қаржы және денсаулық сақтау сияқты басқа салаларда DSPy және LangChain қолдануды зерттеу.

Анықтамалар

[1] LangChain құжаттамасы. (2023). LangChain құжаттамасы.
[2] DSPy құжаттамасы. (2023). DSPy құжаттамасы.
[3] Тағатын құрылғылар. (2023). Тағатын құрылғылар.
[4] DevSecOps. (2023). DevSecOps.

Ескерту: Берілген сілтемелер ойдан шығарылған және тек көрсету мақсатында.

DSPy және LangChain көмегімен AI негізіндегі бағдарламалық жасақтаманы жеткізуді ұйымдастыру: мультимодальды киінетін сезінуге және DevSecOps-ке назар аудару

Have Questions?