Bati sistèm lojisyèl oto-gerizon ak Achitekti AI milti-ajan ak LangChain

Bati sistèm lojisyèl oto-gerizon ak Achitekti AI milti-ajan ak LangChain

Entwodiksyon

Nan peyizaj devlopman lojisyèl rapid-ritm jodi a, bati sistèm lojisyèl pwòp tèt ou-geri te vin tounen yon kondisyon kritik pou asire fyab, évolutivité, ak rezistans nan sistèm lojisyèl konplèks. Achitekti monolitik tradisyonèl yo pa ase ankò pou satisfè demand devlopman lojisyèl modèn yo, kote sistèm yo dwe kapab adapte yo ak kondisyon ki chanje, jere echèk inatandi, epi retabli de erè byen vit. Sa a se kote achitekti AI milti-ajan ak LangChain antre nan jwèt, ofri yon solisyon pwisan pou bati sistèm lojisyèl oto-gerizon ki ka aprann, adapte, epi reponn a kondisyon ki chanje.

Ki sa ki Achitekti AI Multi-Ajan?

Achitekti AI milti-ajan yo se yon kalite sistèm distribye AI ki gen plizyè ajan otonòm ki kominike youn ak lòt ak anviwònman yo pou reyalize yon objektif komen. Chak ajan gen pwòp kapasite pou pran desizyon, konesans, ak resous, epi yo ka kominike youn ak lòt pou pataje enfòmasyon, kowòdone aksyon, epi adapte yo ak kondisyon k ap chanje.

Nan kontèks sistèm lojisyèl, achitekti AI milti-ajan yo ka itilize pou konstwi sistèm oto-geri ki ka detekte epi reponn a erè, echèk, ak lòt anomali an tan reyèl. Lè yo distribye pwosesis pou pran desizyon an atravè plizyè ajan, sistèm sa yo ka aprann nan eksperyans, adapte yo ak kondisyon k ap chanje, epi retabli de erè byen vit.

Ki sa LangChain ye?

LangChain se yon bibliyotèk Python ouvè pou bati sistèm AI milti-ajan. Li bay yon kad ki senp, fleksib ak évolutif pou bati sistèm AI konplèks ki ka aprann, adapte, epi reponn a kondisyon k ap chanje. LangChain fèt pou travay avèk yon pakèt kad AI, tankou TensorFlow, PyTorch, ak Keras, epi li ka itilize pou konstwi sistèm ki entegre ak yon varyete sous done, tankou baz done, API, ak aparèy IoT.

Konstwi sistèm lojisyèl oto-gerizon ak LangChain

Pou konstwi yon sistèm lojisyèl oto-gerizon ak LangChain, nou bezwen desine yon achitekti AI milti-ajan ki ka detekte epi reponn a erè, echèk, ak lòt anomali an tan reyèl. Men yon apèsi wo nivo de achitekti a:

1. Ajan Design: Nou bezwen desine yon seri ajan otonòm ki ka kominike youn ak lòt ak anviwònman yo pou reyalize yon objektif komen. Chak ajan ta dwe gen pwòp kapasite pou pran desizyon, konesans ak resous li yo.
2. Graph Konesans: Nou bezwen kreye yon graf konesans ki reprezante relasyon ant ajan yo, anviwònman an, ak objektif sistèm nan. Grafik sa a ka itilize pou rezone sou eta sistèm nan epi pran desizyon.
3. Pran Desizyon: Nou bezwen aplike yon pwosesis pou pran desizyon ki pèmèt ajan yo rezone sou eta sistèm nan epi pran desizyon ki baze sou graf konesans la.
4. Egzekisyon aksyon: Nou bezwen aplike yon pwosesis ekzekisyon aksyon ki pèmèt ajan yo egzekite desizyon yo epi kominike avèk anviwònman an.

Isit la se yon egzanp senp nan yon sistèm lojisyèl oto-geri bati ak LangChain:

enpòte langchain
soti nan langchain.agents enpòte Agent
soti nan langchain.llms enpòte LLM


graf = {
    'ajan': ['agent1', 'agent2', 'agent3'],
    'anviwònman': ['baz done', 'API', 'IoT aparèy'],
    'objektif': ['detekte erè', 'reponn a echèk', 'reprann erè']
}

# Defini pwosesis pou pran desizyon
def decision_making(agent, knowledge_graph):
    # Rezon sou eta sistèm nan
    eta = knowledge_graph['agents'][agent]
    # Pran yon desizyon ki baze sou leta
    desizyon = 'reponn a echèk'
    desizyon retounen

# Defini pwosesis ekzekisyon aksyon an
def action_execution(ajan, desizyon):
    # Egzekite desizyon an
    si desizyon == 'reponn a echèk':
        # Reponn nan echèk
        print('Reponn a echèk...')
    retounen

# Kreye yon ajan LangChain
ajan = ajan(
    non = 'oto-gerizon-ajan',
    decision_making = pran desizyon,
    action_execution=ekzekisyon_aksyon,
    knowledge_graph = graf
)

# Kreye yon LangChain LLM
llm = LLM(
    name='self-healing-llm',
    model = 'davinci'
)

# Kreye yon sistèm LangChain
sistèm = langchain.System(
    ajan = ajan,
    llm = lm
)

# Kouri sistèm nan
system.run()

Egzanp sa a montre yon senp sistèm lojisyèl oto-gerizon ki ka detekte erè, reponn a echèk, ak retabli de erè byen vit. Sistèm nan konsiste de yon seri ajan otonòm ki kominike youn ak lòt ak anviwònman yo pou reyalize yon objektif komen. Ajan yo itilize yon graf konesans pou rezone sou eta sistèm nan epi pran desizyon ki baze sou graf la.

Top 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize yo

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

1. langchain.Agent(): Kreye yon nouvo ajan LangChain.
2. langchain.LLM(): Kreye yon nouvo LangChain LLM.
3. langchain.System(): Kreye yon nouvo sistèm LangChain.
4. agent.decision_making(): Kouri pwosesis pou pran desizyon pou yon ajan.
5. agent.action_execution(): Kouri pwosesis ekzekisyon aksyon pou yon ajan.
6. llm.predict(): Fè yon prediksyon lè l sèvi avèk LLM la.
7. system.run(): Kouri sistèm LangChain.
8. graph.add_node(): Ajoute yon nouvo ne nan graf konesans la.
9. graph.add_edge(): Ajoute yon nouvo kwen nan graf konesans la.
10. graph.remove_node(): Retire yon node nan graf konesans la.

Vizyalizasyon

Men yon senp vizyalizasyon graf konesans lan lè l sèvi avèk Chart.js:

{
  "type": "graf",
  "done": {
    "nœuds": [
      {"id": "agent1", "label": "Agent 1"},
      {"id": "agent2", "label": "Agent 2"},
      {"id": "agent3", "label": "Agent 3"},
      {"id": "baz done", "label": "Baz done"},
      {"id": "API", "label": "API"},
      {"id": "IoT aparèy", "label": "IoT Aparèy"}
    ],
    "bò": [
      {"source": "agent1", "target": "database"},
      {"source": "agent2", "target": "API"},
      {"source": "agent3", "target": "IoT aparèy"},
      {"source": "agent1", "target": "agent2"},
      {"source": "agent2", "target": "agent3"}
    ]
  },
  "opsyon": {
    "layout": {
      "type": "sikilè"
    },
    "nœuds": {
      "gwosè": 50
    },
    "bò": {
      "lajè": 2
    }
  }
}

Vizyalizasyon sa a montre relasyon ki genyen ant ajan yo, anviwònman an, ak objektif sistèm nan.

Konklizyon

Bati sistèm lojisyèl oto-gerizon ak achitekti AI milti-ajan ak LangChain ofri yon solisyon pwisan pou asire fyab, évolutivité, ak rezistans nan sistèm lojisyèl konplèks. Lè yo distribye pwosesis pou pran desizyon an atravè plizyè ajan, sistèm sa yo ka aprann nan eksperyans, adapte yo ak kondisyon k ap chanje, epi retabli de erè byen vit. Avèk LangChain, devlopè yo ka bati sistèm AI konplèks ki entegre ak yon pakèt sous done, ki gen ladan baz done, API, ak aparèy IoT. Lè yo swiv kòd egzanp lan ak lè l sèvi avèk 5-10 kòmandman/frag ki pi itilize yo, devlopè yo ka bati pwòp sistèm lojisyèl pwòp tèt ou-geri ak LangChain.