Orchestrating Agentic AI ma DevOps Pipelines me DSPy a me LangChain no Enhanced ZeroOps
Hoʻolauna
Ua hoʻololi ka hoʻohui ʻana o Artificial Intelligence (AI) i nā pipelines DevOps i ke ʻano o ka hoʻomohala ʻana o ka polokalamu, hoʻāʻo ʻia a kau ʻia. ʻO Agentic AI, kahi ʻāpana o AI e hiki ai i ka hoʻoholo kūʻokoʻa a me ka lawe ʻana i nā hana, hiki ke hoʻonui hou i ka pono a me ka pono o nā kaʻina DevOps. Ma kēia ʻatikala, e ʻimi mākou i ka manaʻo o ka orchestrating agentic AI i nā pipelines DevOps me ka hoʻohana ʻana iā DSPy a me LangChain, a kūkākūkā i nā pono o kēia ala i ka hoʻokō ʻana iā ZeroOps.
He aha ka Agentic AI?
ʻO Agentic AI e pili ana i kahi ʻano AI i loaʻa ka hiki ke hoʻoholo a hana i nā hana me ka ʻole o ke kanaka. Loaʻa ʻia kēia ma o ka hoʻohana ʻana i nā algorithm aʻo mīkini holomua, ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe, a me nā hoʻolālā cognitive. Hiki i nā ʻōnaehana Agentic AI ke aʻo mai ka ʻike, hoʻololi i nā kūlana hou, a kamaʻilio pū me nā kānaka ma ke ʻano kūlohelohe a me ka intuitive.
He aha ka ZeroOps?
ʻO ZeroOps kahi hoʻonaʻauao DevOps e manaʻo nei e hoʻopau i ka pono o ke komo ʻana o ke kanaka i ka hoʻomohala ʻana i nā polokalamu, hoʻolaha, a me ka mālama. Loaʻa kēia ma o ka hoʻohana ʻana i ka automation, orchestration, a me ka hoʻoholo ʻana i alakaʻi ʻia e AI. Hāʻawi ʻo ZeroOps i nā hui e hoʻolaha wikiwiki i ka polokalamu, me ka maikaʻi kiʻekiʻe, a me nā kumukūʻai haʻahaʻa.
Orchestrating Agentic AI ma DevOps Pipelines
No ka hoʻonohonoho ʻana i ka AI agentic i nā pipelines DevOps, pono mākou e hoʻohui i ka hoʻoholo hoʻoholo a me ka lawe ʻana i ka hana i loko o ka pipeline. Hiki ke hoʻokō ʻia kēia ma o ka hoʻohana ʻana iā DSPy a me LangChain, ʻelua mau papa hana kaulana no ke kūkulu ʻana a me ka hoʻohana ʻana i nā noi i alakaʻi ʻia e AI.
DSPy
ʻO DSPy kahi hoʻolālā Python no ke kūkulu ʻana a me ka lawe ʻana i nā noi i alakaʻi ʻia e AI. Hāʻawi ia i kahi pūʻulu o nā mea hana a me nā hale waihona puke no ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili, ke aʻo ʻana i ka mīkini, a me ka hana ʻōlelo kūlohelohe. Hoʻolālā ʻia ʻo DSPy e hana maʻalahi me nā frameworks kaulana e like me LangChain a me FastAPI.
LangChain
ʻO LangChain kahi hoʻolālā Python no ke kūkulu ʻana a me ka lawe ʻana i nā noi i alakaʻi ʻia e AI. Hāʻawi ia i kahi pūʻulu o nā mea hana a me nā hale waihona puke no ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe, ke aʻo ʻana i ka mīkini, a me ka hoʻolālā cognitive. Hoʻolālā ʻia ʻo LangChain e hana maʻalahi me nā frameworks kaulana e like me DSPy a me FastAPI.
Hoʻokō ʻenehana
No ka hōʻike ʻana i ka hoʻokō ʻenehana o ka orchestrating agentic AI i nā pipelines DevOps me ka hoʻohana ʻana iā DSPy a me LangChain, e noʻonoʻo kākou i kahi laʻana maʻalahi. Inā makemake mākou e hoʻokaʻawale i ka hoʻolaha ʻana o kahi noi pūnaewele me ka hoʻohana ʻana i kahi pipeline DevOps. Hiki iā mākou ke hoʻohana iā DSPy e kūkulu i kahi ʻōnaehana hoʻoholo i alakaʻi ʻia e AI e hoʻoholo ai i ka hoʻolālā hoʻolālā maikaʻi loa e pili ana i nā mea e like me ka hana noi, ka manaʻo o ka mea hoʻohana, a me nā kumuwaiwai pūnaewele.
lawe mai i ka dspy
mai langchain lawe mai LLM
def deployment_strategy(app_performance, user_feedback, system_resources):
# E hoʻohana iā DSPy e hana i ka ʻikepili a hoʻoholo
ʻikepili = dspy.Data(app_performance, user_feedback, system_resources)
hoʻoholo = dspy.DecisionMaker(ʻikepili)
# E hoʻohana iā LangChain e hana i kahi hoʻolālā hoʻolālā
llm = LLM("text-davinci-003")
plan = llm.generate_text(f "Hoʻolālā {app_performance} me {user_feedback} a me {system_resources} kumuwaiwai")
hoʻolālā hoʻihoʻi
# E wehewehe i ka pipeline DevOps
def pipeline (app_performance, user_feedback, system_resources):
# E hoʻohana iā DSPy e hoʻonohonoho i ka pipeline
pipeline = dspy.Pipeline()
pipeline.add_task(deployment_strategy, app_performance, user_feedback, system_resources)
pipeline.add_task(dspytasks.Deploy, plan)
# Holo i ka paipu
pipeline.run()
# Holo i ka paipu
paipu (90, 4.5, 80)
** 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/nā ʻāpana**
Eia ka 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/snippets no DSPy a me LangChain:
dspy.Data(): Hoʻokumu i kahi mea ʻikepili no ka hana ʻana a me ka hoʻoholo ʻana.dspy.DecisionMaker(): Hoʻoholo ma muli o ka ʻikepili a me ka pōʻaiapili.LLM.generate_text(): Hoʻopuka i ka kikokikona ma muli o nā koi hoʻokomo.dspytasks.Deploy(): Hoʻolālā i kahi noi ma muli o kahi hoʻolālā hoʻolālā.dspy.Pipeline(): Hoʻonohonoho i kahi paipu DevOps.pipeline.add_task(): Hoʻohui i kahi hana i ka paipu.pipeline.run(): Holo i ka paipu.dspy.Data.process(): Hoʻoponopono i ka ʻikepili no ka hoʻoholo ʻana.dspy.DecisionMaker.decide(): Hoʻoholo i ka ʻikepili a me ka pōʻaiapili.LLM.generate_text(prompt): Hoʻopuka i ka kikokikona ma muli o nā koi hoʻokomo.
Hōʻikeʻike
Eia kahi hiʻohiʻona o ka pipeline DevOps i alakaʻi ʻia e AI me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js:
{
"type": "pā",
"ʻikepili": {
"labels": ["Hoʻoponopono ʻikepili", "Hoʻoholo", "Hoʻohana"],
"mau ʻikepili": [
{
"label": "Agentic AI",
"ʻikepili": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"BorderWidth": 1
}
]
},
"koho": {
"nā unahi": {
"yAxes": [
{
"kuʻi": {
"beginAtZero": ʻoiaʻiʻo
}
}
]
}
}
}
Hōʻike kēia hiʻohiʻona i nā ʻanuʻu ʻekolu o ka pipeline DevOps i alakaʻi ʻia e AI: ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili, ka hoʻoholo ʻana, a me ka waiho ʻana.
Hoʻoholo
Ma kēia ʻatikala, ua ʻimi mākou i ka manaʻo o ka orchestrating agentic AI i nā pipelines DevOps me ka hoʻohana ʻana iā DSPy a me LangChain. Ua hōʻike mākou i kahi hiʻohiʻona maʻalahi o ke ʻano o ka hoʻokaʻawale ʻana i kahi noi pūnaewele me ka hoʻohana ʻana i kahi ʻōnaehana hoʻoholo i alakaʻi ʻia e AI. Hāʻawi pū mākou i kahi hiʻohiʻona o ka pipeline DevOps i alakaʻi ʻia e AI me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js. Ma ka hoʻohui ʻana i ka AI agentic i loko o nā pipelines DevOps, hiki i nā hui ke hoʻokō i nā ZeroOps a hoʻokau i nā polokalamu me ka wikiwiki, me ka kiʻekiʻe kiʻekiʻe, a me nā kumu haʻahaʻa.