Búðu til LangChain umboðsmann | B4N1

Búðu til LangChain umboðsmann

8 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Beita gervigreindum umboðsmönnum fyrir sjálfvirka hugbúnaðarafhendingu: Samþætta LangChain og DSPy í DevOps leiðslum

Kynning

Hugbúnaðarþróunarlandslag er í örri þróun, með aukinni upptöku gervigreindar (AI) og vélanáms (ML) í ýmsum þáttum lífsferils þróunar. Eitt efnilegasta notkunarsvið gervigreindar er að gera sjálfvirkan hugbúnaðarafhendingarferla, þar á meðal fjarmælingar og stöðuga samþættingu/samfellda dreifingu (CI/CD). Í þessari grein munum við kanna hlutverk gervigreindaraðila við að gera sjálfvirkan hugbúnaðarafhendingarferla og kafa ofan í hagnýta útfærslu á hljómsveitarverkfærum eins og LangChain og DSPy.

Hlutverk gervigreindar umboðsmanna við afhendingu hugbúnaðar

AI umboðsmenn eru hugbúnaðarforrit sem geta framkvæmt verkefni sjálfstætt og tekið ákvarðanir byggðar á gögnum og reglum. Í tengslum við afhendingu hugbúnaðar er hægt að nota gervigreindarfulltrúa til að gera sjálfvirkan ýmsa ferla, svo sem:

  1. Fjarmælingar: gervigreindaraðilar geta safnað og greint gögn frá ýmsum aðilum, svo sem forritaskrám, frammistöðumælingum og notendaviðbrögðum, til að veita innsýn í hegðun og frammistöðu forritsins.
  2. Stöðug samþætting: AI umboðsmenn geta sjálfvirkt smíði, prófun og dreifingu á kóðabreytingum og tryggt að forritið sé alltaf í dreifanlegu ástandi.
  3. Stöðug dreifing: gervigreind umboðsmenn geta sjálfvirkt dreifingu breytinga á framleiðslu, dregið úr þeim tíma og fyrirhöfn sem þarf til að fá nýja eiginleika og lagfæringar fyrir notendur.
  4. Vöktun og viðvörun: Gervigreind umboðsmenn geta fylgst með frammistöðu forritsins og gert þróunaraðilum og rekstraraðilum viðvart um hugsanleg vandamál áður en þau verða mikilvæg.

LangChain: Framework for Building AI Agents

LangChain er Python ramma til að byggja upp gervigreind umboðsmenn sem geta haft samskipti við ýmsa gagnagjafa og framkvæmt verkefni sjálfstætt. LangChain býður upp á einfalt og leiðandi API fyrir byggingarefni sem geta:

  1. Samskipti við gagnaveitur: LangChain býður upp á úrval gagnagjafa, þar á meðal gagnagrunna, API og skráarkerfi, sem umboðsmenn geta haft samskipti við.
  2. Framkvæma verkefni: LangChain býður upp á úrval verkefna sem umboðsmenn geta framkvæmt, þar á meðal textavinnslu, myndgreiningu og náttúruleg málvinnsla.
  3. Lærðu af gögnum: LangChain býður upp á úrval af vélrænum reikniritum sem umboðsmenn geta notað til að læra af gögnum.

DSPy: Rammi til að byggja upp dreifða gervigreindarmiðla

DSPy er Python ramma til að byggja upp dreifða gervigreindarmiðla sem geta skalað til að mæta þörfum stórra forrita. DSPy býður upp á úrval af eiginleikum, þar á meðal:

  1. Dreifð tölvumál: DSPy gerir umboðsmönnum kleift að keyra á mörgum vélum, sem gerir það tilvalið fyrir stór forrit.
  2. Gagnasamsíða: DSPy gerir umboðsmönnum kleift að vinna úr gögnum samhliða, sem gerir það tilvalið fyrir forrit sem krefjast afkastamikilla tölvuvinnslu.
  3. Skalanleiki: DSPy gerir umboðsmönnum kleift að skala til að mæta þörfum stórra forrita.

Að samþætta LangChain og DSPy í DevOps Pipelines

Til að samþætta LangChain og DSPy í DevOps leiðslum getum við notað eftirfarandi skref:

  1. Setja upp LangChain og DSPy: Settu upp LangChain og DSPy með því að nota pip.
pip setja upp langchain dspy
  1. Búa til LangChain umboðsmann: Búðu til LangChain umboðsmann sem getur haft samskipti við gagnagjafa og framkvæmt verkefni.
flytja inn langkeðju


umboðsmaður = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[langchain.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)
  1. Búa til DSPy umboðsmann: Búðu til DSPy umboðsmann sem getur keyrt á mörgum vélum og unnið úr gögnum samhliða.
flytja inn dspy

# Búðu til DSPy umboðsmann
umboðsmaður = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[dspy.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)
  1. Samþættu LangChain og DSPy umboðsmenn: Samþættu LangChain og DSPy umboðsmenn í DevOps leiðslu með því að nota tól eins og Jenkins eða GitLab CI/CD.
flytja inn langkeðju
flytja inn dspy

# Búðu til LangChain umboðsmann
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[langchain.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

# Búðu til DSPy umboðsmann
dspy_agent = dspy.Agent(
    name="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[dspy.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

# Samþættu umboðsmenn í DevOps leiðslu
leiðsla = [
    langchain_agent,
    dspy_agent
]

Top 5-10 mest notuðu skipanir/bútar

Hér eru 5-10 mest notuðu skipanirnar/bútarnir fyrir LangChain og DSPy:

  1. LangChain: Búðu til LangChain umboðsmann
flytja inn langkeðju

umboðsmaður = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[langchain.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)
  1. DSPy: Búðu til DSPy umboðsmann
flytja inn dspy

umboðsmaður = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[dspy.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)
  1. LangChain: Samskipti við gagnagjafa
flytja inn langkeðju

umboðsmaður = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[langchain.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Samskipti við gagnagjafa
flytja inn dspy

umboðsmaður = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[dspy.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Framkvæma verkefni
flytja inn langkeðju

umboðsmaður = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[langchain.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

niðurstaða = agent.tasks[0].perform_task(gögn)
  1. DSPy: Framkvæma verkefni
flytja inn dspy

umboðsmaður = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[dspy.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

niðurstaða = agent.tasks[0].perform_task(gögn)
  1. LangChain: Lærðu af gögnum
flytja inn langkeðju

umboðsmaður = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[langchain.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. DSPy: Lærðu af gögnum
flytja inn dspy

umboðsmaður = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[dspy.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. LangChain: Samþætta við DevOps leiðslu
flytja inn langkeðju

umboðsmaður = langchain.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[langchain.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

leiðsla = [
    umboðsmaður
]
  1. DSPy: Samþætta við DevOps leiðslu
flytja inn dspy

umboðsmaður = dspy.Agent(
    name="my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("gagnagrunnur", "minn_gagnagrunnur")],
    tasks=[dspy.Task("textavinnsla", "my_textavinnsla")]
)

leiðsla = [
    umboðsmaður
]

Sjónræn

Hér er mynd af LangChain og DSPy umboðsmönnum í DevOps leiðslu:

{
  "type": "bar",
  "gögn": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "gagnasett": [
      {
        "label": "Umboðsmaður",
        "gögn": [10, 20],
        "bakgrunnslitur": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "valkostir": {
    "titill": {
      "skjá": satt,
      "text": "LangChain og DSPy umboðsmenn í DevOps Pipeline"
    },
    "vog": {
      "yAxes": [
        {
          "tikkar": {
            "beginAtZero": satt
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Þessi sjónmynd sýnir LangChain og DSPy umboðsmenn í DevOps leiðslu, þar sem LangChain umboðsmaður hefur 10 verkefni og DSPy umboðsmaður með 20 verkefni.

Niðurstaða

Í þessari grein könnuðum við hlutverk gervigreindar umboðsmanna við að gera sjálfvirkan hugbúnaðarafhendingarferla og kafaði ofan í hagnýta útfærslu á hljómsveitarverkfærum eins og LangChain og DSPy. Við sáum hvernig hægt er að nota LangChain og DSPy til að búa til gervigreind umboðsmenn sem geta haft samskipti við gagnagjafa, framkvæmt verkefni og lært af gögnum. Við sáum líka hvernig hægt er að samþætta LangChain og DSPy í DevOps leiðslur með því að nota verkfæri eins og Jenkins eða GitLab CI/CD. Með aukinni upptöku gervigreindar og ML í hugbúnaðarþróun eru LangChain og DSPy að verða sífellt mikilvægari verkfæri fyrir þróunaraðila og rekstraraðila sem leita að sjálfvirkum afhendingarferlum hugbúnaðar.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn