లాంగ్‌చెయిన్ మరియు DSPyతో డిటర్మినిస్టిక్ టెస్ట్ ఆటోమేషన్‌లో ఏజెంట్ AIని అమలు చేయడం
పరిచయం
సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్‌ల సంక్లిష్టత పెరుగుతున్నందున టెస్ట్ ఆటోమేషన్‌ను సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో కీలకమైన అంశంగా మార్చింది. సాంప్రదాయ పరీక్ష ఆటోమేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు స్క్రిప్ట్ చేసిన విధానాలపై ఆధారపడతాయి, ఇవి పెళుసుగా మరియు నిర్వహించడానికి కష్టంగా ఉంటాయి. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, Agentic AI మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనాల ఆవిర్భావం సంక్లిష్ట పరీక్ష దృశ్యాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి కొత్త అవకాశాలను తెరిచింది. ఈ కథనంలో, LangChain మరియు DSPyని ఉపయోగించి సంక్లిష్ట పరీక్ష దృశ్యాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మేము Agentic AI, Orchestration Tools మరియు Software Engineering యొక్క ఖండనను అన్వేషిస్తాము.
Agentic AI అంటే ఏమిటి?
ఏజెంట్ AI అనేది వినియోగదారు లేదా సిస్టమ్ తరపున చర్యలు తీసుకోవడానికి రూపొందించబడిన కృత్రిమ మేధస్సు రకాన్ని సూచిస్తుంది. Agentic AI వ్యవస్థలు నిర్ణయాలు తీసుకోవడం, అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడం మరియు కొత్త పరిస్థితులకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. టెస్ట్ ఆటోమేషన్ సందర్భంలో, వినియోగదారు పరస్పర చర్యలను అనుకరించడం, పరీక్ష డేటా ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మరియు మారుతున్న పరీక్ష పరిస్థితులకు అనుగుణంగా సంక్లిష్ట పరీక్ష దృశ్యాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి ఏజెంట్ AI ఉపయోగించబడుతుంది.
LangChain అంటే ఏమిటి?
LangChain అనేది ఓపెన్-సోర్స్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనం, ఇది పైథాన్, రస్ట్ మరియు గోతో సహా వివిధ రకాల ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను ఉపయోగించి సంక్లిష్ట AI సిస్టమ్‌లను రూపొందించడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతిస్తుంది. లాంగ్‌చెయిన్ సౌకర్యవంతమైన మరియు మాడ్యులర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అందజేస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లను అధునాతన AI సిస్టమ్‌లను రూపొందించడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు కంప్యూటర్ విజన్ వంటి విభిన్న AI భాగాలను ఏకీకృతం చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
DSPy అంటే ఏమిటి?
DSPy అనేది పైథాన్ లైబ్రరీ, ఇది AI సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సాధనాల సమితిని అందిస్తుంది. DSPy లాంగ్‌చెయిన్‌తో సజావుగా పని చేయడానికి రూపొందించబడింది మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్‌తో సహా అనేక రకాల ఫీచర్‌లను అందిస్తుంది.
** డిటర్మినిస్టిక్ టెస్ట్ ఆటోమేషన్‌లో ఏజెంట్ AIని అమలు చేయడం**
నిర్ణీత పరీక్ష ఆటోమేషన్‌లో Agentic AIని అమలు చేయడానికి, వినియోగదారు పరస్పర చర్యలను అనుకరించే, పరీక్ష డేటా ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకునే మరియు మారుతున్న పరీక్ష పరిస్థితులకు అనుగుణంగా ఉండే టెస్ట్ ఆటోమేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను రూపొందించడానికి మేము LangChain మరియు DSPyని ఉపయోగించవచ్చు.
పరీక్షా దృశ్యాన్ని ఆటోమేట్ చేయడానికి LangChain మరియు DSPyని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ఇక్కడ ఒక సాధారణ ఉదాహరణ ఉంది:
లాంగ్‌చెయిన్‌ను దిగుమతి చేయండి
langchain.chains నుండి LLMCchain దిగుమతి
langchain.llms నుండి DSPyLLMని దిగుమతి చేయండి
పరీక్ష_దృష్టి = {
"user_input": "లాగిన్",
"expected_output": "లాగిన్ విజయవంతమైంది"
}
# ఏజెంట్ AI ఏజెంట్‌ను నిర్వచించండి
ఏజెంట్ = LLMCచైన్(
llm=DSPyLLM(),
input_type="text",
output_type="టెక్స్ట్"
)
# పరీక్ష ఆటోమేషన్ ఫంక్షన్‌ను నిర్వచించండి
డెఫ్ టెస్ట్_ఆటోమేషన్(టెస్ట్_సినారియో):
# వినియోగదారు పరస్పర చర్యను అనుకరించండి
user_input = test_scenario["user_input"]
# పరీక్ష డేటా ఆధారంగా నిర్ణయం తీసుకోండి
నిర్ణయం = agent.run(user_input)
# మారుతున్న పరీక్ష పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మారండి
నిర్ణయం == "లాగిన్ విజయవంతమైతే":
ప్రింట్ ("పరీక్ష ఉత్తీర్ణత")
వేరే:
ప్రింట్ ("పరీక్ష విఫలమైంది")
# టెస్ట్ ఆటోమేషన్ ఫంక్షన్‌ను అమలు చేయండి
test_automation(test_scenario)
ఈ ఉదాహరణలో, వినియోగదారు పరస్పర చర్యను అనుకరించడం, పరీక్ష డేటా ఆధారంగా నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు మారుతున్న పరీక్ష పరిస్థితులకు అనుగుణంగా ఉండే పరీక్ష దృష్టాంతాన్ని మేము నిర్వచించాము. మేము LangChain మరియు DSPyని ఉపయోగించి Agentic AI ఏజెంట్‌ని నిర్వచించాము మరియు పరీక్ష దృష్టాంతాన్ని ఆటోమేట్ చేయడానికి దాన్ని ఉపయోగిస్తాము.
టాప్ 5-10 ఎక్కువగా ఉపయోగించిన ఆదేశాలు/స్నిప్పెట్‌లు
LangChain మరియు DSPy కోసం ఎక్కువగా ఉపయోగించే టాప్ 5-10 కమాండ్‌లు/స్నిప్పెట్‌లు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
langchain.LLMCchain(llm=DSPyLLM()): LangChain మరియు DSPyని ఉపయోగించి ఒక ఏజెంట్ AI ఏజెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది.DSPyLLM(): DSPy LLM (లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్) ఉదాహరణను ప్రారంభిస్తుంది.LLMCchain(input_type="text", output_type="text"): టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ రకాలతో ఒక ఏజెంట్ AI ఏజెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది.agent.run(user_input): వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌తో ఏజెంట్ AI ఏజెంట్‌ను అమలు చేస్తుంది.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login విజయవంతమైంది"}: వినియోగదారు ఇన్‌పుట్ మరియు ఆశించిన అవుట్‌పుట్‌తో పరీక్ష దృశ్యాన్ని నిర్వచిస్తుంది.langchain.chains.LLMCchain(llm=DSPyLLM()): LangChain మరియు DSPyని ఉపయోగించి ఒక ఏజెంట్ AI ఏజెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది.DSPyLLM().predict(user_input): వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌తో DSPy LLM అవుట్‌పుట్‌ను అంచనా వేస్తుంది.LLMCchain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ రకాలతో Agentic AI ఏజెంట్‌ను అమలు చేస్తుంది.test_automation(test_scenario): పరీక్ష దృష్టాంతంతో పరీక్ష ఆటోమేషన్ ఫంక్షన్‌ను అమలు చేస్తుంది.langchain.chains.LLMCchain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌తో Agentic AI ఏజెంట్‌ను అమలు చేస్తుంది.
విజువలైజేషన్
Chart.jsని ఉపయోగించి ఏజెంట్ AI ఏజెంట్ యొక్క విజువలైజేషన్ ఇక్కడ ఉంది:
{
"రకం": "బార్",
"డేటా": {
"లేబుల్స్": ["యూజర్ ఇన్‌పుట్", "నిర్ణయం", "అనుకూలత"],
"డేటాసెట్లు": [
{
"label": "Agentic AI ఏజెంట్",
"డేటా": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"బోర్డర్ కలర్": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"బోర్డర్ వెడల్పు": 1
}
]
},
"ఎంపికలు": {
"శీర్షిక": {
"ప్రదర్శన": నిజం,
"టెక్స్ట్": "ఏజెంటిక్ AI ఏజెంట్"
},
"స్కేల్స్": {
"yAxes": [
{
"పేలు": {
"beginAtZero": నిజం
}
}
]
}
}
}
ఈ విజువలైజేషన్ వినియోగదారు పరస్పర చర్యలను అనుకరించడం, పరీక్ష డేటా ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మరియు మారుతున్న పరీక్ష పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మారడంలో ఏజెంట్ AI ఏజెంట్ పనితీరును చూపుతుంది.
ముగింపు
ఈ కథనంలో, LangChain మరియు DSPyని ఉపయోగించి సంక్లిష్ట పరీక్ష దృశ్యాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మేము Agentic AI, Orchestration Tools మరియు Software Engineering యొక్క ఖండనను అన్వేషించాము. మేము నిర్ణయాత్మక పరీక్ష ఆటోమేషన్‌లో Agentic AI యొక్క సాధారణ ఉదాహరణను అమలు చేసాము మరియు LangChain మరియు DSPy కోసం అనేక రకాల ఆదేశాలు/స్నిప్పెట్‌లను అందించాము. మేము Chart.jsని ఉపయోగించి ఏజెంట్ AI ఏజెంట్ పనితీరును కూడా దృశ్యమానం చేసాము. Agentic AI మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు వినియోగదారు పరస్పర చర్యలను అనుకరించే అధునాతన పరీక్ష ఆటోమేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను రూపొందించవచ్చు, పరీక్ష డేటా ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకుంటారు మరియు మారుతున్న పరీక్ష పరిస్థితులకు అనుగుణంగా ఉంటారు.