Að opna ZeroOps með gervigreindum umboðsmönnum og samhengisverkfræði: Mynsturbundin nálgun á gervigreind DevOps sjálfvirkni með StackGen og LangChain
Kynning
Í ört vaxandi landslagi hugbúnaðarþróunar hefur hugmyndin um ZeroOps komið fram sem byltingarkennd nálgun við sjálfvirkni DevOps. ZeroOps miðar að því að útrýma þörfinni fyrir handvirkt inngrip í uppsetningu og stjórnun hugbúnaðarkerfa, sem gerir forriturum kleift að einbeita sér að æðra verkefnum eins og nýsköpun og sköpunargáfu. Í þessari grein munum við kafa ofan í heim ZeroOps og kanna hvernig hægt er að nýta gervigreind umboðsmenn og samhengisverkfræði til að ná þessu markmiði. Við munum einnig ræða innleiðingu á mynsturbundinni nálgun við AI DevOps sjálfvirkni með StackGen og LangChain.
Hvað er ZeroOps?
ZeroOps er DevOps hugmyndafræði sem leitast við að gera allan líftíma hugbúnaðarþróunar sjálfvirkan, frá þróun til dreifingar og stjórnun. Meginmarkmið ZeroOps er að útrýma þörfinni fyrir handvirkt inngrip í uppsetningu og stjórnun hugbúnaðarkerfa og draga þannig úr líkum á mannlegum mistökum og auka hraða og skilvirkni hugbúnaðarafhendingar.
AI umboðsmenn og samhengisverkfræði
Gervigreind umboðsmenn og samhengisverkfræði gegna mikilvægu hlutverki í innleiðingu ZeroOps. AI umboðsmenn eru hugbúnaðarforrit sem geta skynjað umhverfi sitt og gripið til aðgerða til að ná tilteknum markmiðum. Samhengisverkfræði felur hins vegar í sér að hanna og innleiða kerfi sem geta skilið og brugðist við samhenginu sem þau starfa í.
Í tengslum við ZeroOps er hægt að nota gervigreind umboðsmenn til að gera sjálfvirkan ýmis verkefni eins og uppsetningu, prófun og eftirlit. Hægt er að nota samhengisverkfræði til að hanna kerfi sem geta skilið samhengið sem þau starfa í, svo sem umhverfið, notandann og verkefnið sem fyrir höndum er.
StackGen: Mynsturbundin nálgun við gervigreind DevOps sjálfvirkni
StackGen er opinn uppspretta rammi sem gerir forriturum kleift að innleiða mynstur byggða nálgun á AI DevOps sjálfvirkni. StackGen býður upp á sett af fyrirfram skilgreindum mynstrum og sniðmátum sem hægt er að nota til að gera sjálfvirkan ýmis verkefni eins og uppsetningu, prófun og eftirlit.
StackGen er byggt ofan á LangChain, ramma sem gerir forriturum kleift að smíða gervigreindarkerfi í samtali. LangChain býður upp á sett af API og verkfærum sem hægt er að nota til að byggja upp gervigreindarkerfi sem geta skilið og brugðist við inntak náttúrulegs tungumáls.
LangChain: Byggja upp samtals gervigreindarkerfi
LangChain er rammi sem gerir forriturum kleift að smíða gervigreindarkerfi í samtali. LangChain býður upp á sett af API og verkfærum sem hægt er að nota til að byggja upp gervigreindarkerfi sem geta skilið og brugðist við inntak náttúrulegs tungumáls.
LangChain er byggt ofan á fjölda opins uppspretta tækni, þar á meðal TensorFlow og PyTorch. LangChain býður upp á sett af API og verkfærum sem hægt er að nota til að byggja upp gervigreindarkerfi sem geta skilið og brugðist við inntak náttúrulegs tungumáls.
** Innleiðing ZeroOps með StackGen og LangChain**
Til að innleiða ZeroOps með StackGen og LangChain þurfum við að fylgja nokkrum skrefum:
- Skilgreinið gervigreind umboðsmann: Fyrsta skrefið í innleiðingu ZeroOps er að skilgreina gervigreind umboðsmann sem verður notaður til að gera ýmis verkefni sjálfvirk. Hægt er að skilgreina gervigreindarmanninn með því að nota fjölda fyrirfram skilgreindra mynstra og sniðmáta frá StackGen.
- Hönnun samhengisvélarinnar: Næsta skref er að hanna samhengisvélina sem verður notuð til að skilja og bregðast við samhenginu sem gervigreindarfulltrúinn starfar í. Hægt er að hanna samhengisvélina með því að nota fjölda API og verkfæra sem LangChain býður upp á.
- Innleiða AI umboðsmanninn: Þegar gervigreind umboðsmaður og samhengisvél hafa verið skilgreind, er næsta skref að innleiða gervigreind umboðsmann með því að nota fjölda API og verkfæra sem StackGen og LangChain veita.
- Prófaðu og dreifðu: Lokaskrefið er að prófa og dreifa gervigreindarmiðlinum í framleiðsluumhverfi.
Dæmi um kóða: Innleiðing á einföldum gervigreindarmiðli með StackGen og LangChain
Hér er dæmi um kóðablokk sem sýnir hvernig á að innleiða einfaldan gervigreindarfulltrúa með StackGen og LangChain:
flytja inn langkeðju
frá langchain.chains flytja inn LLMChain
frá langchain.llms import LLM
ai_agent = LLMChain(
llm=LLM(
model_name="davinci:3-lota",
hitastig=0,5,
max_tokens=100,
),
input_format="texti",
output_format="texti",
)
# Skilgreindu samhengisvélina
context_engine = langchain.ContextEngine(
llm=LLM(
model_name="davinci:3-lota",
hitastig=0,5,
max_tokens=100,
),
input_format="texti",
output_format="texti",
)
# Innleiða AI umboðsmanninn
ai_agent.implement(
context_engine=context_engine,
input_text="Halló, hvernig hefurðu það?",
)
# Prófaðu og sendu AI umboðsmanninn
ai_agent.test_and_deploy(
input_text="Halló, hvernig hefurðu það?",
)
Þessi kóðablokk sýnir hvernig á að útfæra einfaldan gervigreindarfulltrúa með StackGen og LangChain. AI umboðsmaðurinn er skilgreindur með því að nota fjölda fyrirfram skilgreindra mynstra og sniðmáta frá StackGen. Samhengisvélin er hönnuð með því að nota fjölda API og verkfæra sem LangChain býður upp á. AI umboðsmaðurinn er útfærður með því að nota fjölda API og verkfæra sem StackGen og LangChain veita. Að lokum er gervigreind umboðsmaður prófaður og notaður í framleiðsluumhverfi.
Top 5-10 mest notuðu skipanir/bútar
Hér eru 5-10 mest notuðu skipanirnar/bútarnir fyrir StackGen og LangChain:
langchain.LLMCain(): Býr til nýjan LLM keðjuhlut.langchain.ContextEngine(): Býr til nýjan samhengisvélarhlut.LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100): Býr til nýjan LLM hlut með tilgreint líkanheiti, hitastig og hámarksmerki.ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text="Halló, hvernig hefurðu það?"): Innleiðir gervigreindarmanninn með því að nota tilgreinda samhengisvél og innslátt texta.ai_agent.test_and_deploy(input_text="Halló, hvernig hefurðu það?"): Prófar og setur gervigreindarmanninn í notkun með því að nota tilgreindan inntakstexta.langchain.llms.LLM(): Býr til nýjan LLM hlut.langchain.chains.LLMCain(): Býr til nýjan LLM keðjuhlut.langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): Býr til nýjan samhengisvélarhlut með því að nota tilgreindan LLM hlut.ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", hitastig=0.5, max_tokens=100)): Stillir samhengisvél gervigreindar umboðsmanns á tilgreindan samhengisvélarhlut.ai_agent.input_text = "Halló, hvernig hefurðu það?": Stillir inntakstexta gervigreindarfulltrúa á tilgreindan innsláttartexta.
Sjónræn
Hér er mynd af ZeroOps arkitektúrnum með því að nota Chart.js:
{
"type": "bar",
"gögn": {
"labels": ["AI Agent", "Context Engine", "StackGen", "LangChain"],
"gagnasett": [
{
"label": "Arkitektúr",
"gögn": [10, 8, 6, 4],
"bakgrunnslitur": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56", "#4BC0C0"]
}
]
},
"valkostir": {
"titill": {
"display": satt,
"text": "ZeroOps arkitektúr"
},
"goðsögn": {
"birta": satt
},
"vog": {
"yAxes": [
{
"tikkar": {
"beginAtZero": satt
}
}
]
}
}
}
Þessi sjónmynd sýnir arkitektúr ZeroOps kerfisins, þar á meðal gervigreindarmanninn, samhengisvélina, StackGen og LangChain.
Niðurstaða
ZeroOps er byltingarkennd nálgun við sjálfvirkni DevOps sem leitast við að útrýma þörfinni fyrir handvirkt inngrip í uppsetningu og stjórnun hugbúnaðarkerfa. AI umboðsmenn og samhengisverkfræði gegna mikilvægu hlutverki í innleiðingu ZeroOps og StackGen og LangChain bjóða upp á mynstur byggða nálgun á AI DevOps sjálfvirkni. Með því að innleiða einfaldan gervigreind umboðsmann með StackGen og LangChain getum við sjálfvirkt ýmis verkefni eins og uppsetningu, prófun og eftirlit. 5-10 mest notuðu skipanirnar/bútarnir fyrir StackGen og LangChain eru einnig til staðar, ásamt sjónmynd af ZeroOps arkitektúrnum með því að nota Chart.js.