Skipuleggja Agentic AI í DevOps Pipelines með DSPy og LangChain fyrir Enhanced ZeroOps

Hljómsveita Agentic AI í DevOps Pipelines með DSPy og LangChain fyrir Enhanced ZeroOps

Kynning

Samþætting gervigreindar (AI) í DevOps leiðslum hefur gjörbylt því hvernig hugbúnaður er þróaður, prófaður og settur í notkun. Agentic AI, undirmengi gervigreindar sem gerir sjálfstæða ákvarðanatöku og aðgerðatöku kleift, hefur möguleika á að auka enn frekar skilvirkni og skilvirkni DevOps ferla. Í þessari grein munum við kanna hugmyndina um að skipuleggja umboðslega gervigreind í DevOps leiðslum með því að nota DSPy og LangChain og ræða kosti þessarar aðferðar við að ná ZeroOps.

Hvað er Agentic AI?

Agentic AI vísar til tegundar AI sem hefur getu til að taka ákvarðanir og grípa til aðgerða sjálfkrafa, án mannlegrar íhlutunar. Þetta er náð með því að nota háþróaða vélræna reiknirit, náttúrulega málvinnslu og vitræna arkitektúr. Umboðsbundin gervigreind kerfi geta lært af reynslunni, lagað sig að nýjum aðstæðum og haft samskipti við menn á náttúrulegri og leiðandi hátt.

Hvað er ZeroOps?

ZeroOps er DevOps hugmyndafræði sem miðar að því að útrýma þörfinni fyrir mannleg íhlutun í hugbúnaðarþróun, uppsetningu og viðhaldi. Þetta er náð með því að nota sjálfvirkni, hljómsveitarsetningu og AI-drifna ákvarðanatöku. ZeroOps gerir fyrirtækjum kleift að dreifa hugbúnaði hraðar, með meiri gæðum og með lægri kostnaði.

Að skipuleggja Agentic AI í DevOps Pipelines

Til að skipuleggja umboðslega gervigreind í DevOps leiðslum þurfum við að samþætta gervigreindardrifna ákvarðanatöku og aðgerðir í leiðsluna. Þetta er hægt að ná með því að nota DSPy og LangChain, tvo vinsæla ramma til að byggja og dreifa gervigreindardrifnum forritum.

DSPy

DSPy er Python rammi til að byggja og dreifa gervigreindardrifnum forritum. Það býður upp á sett af verkfærum og bókasöfnum fyrir gagnavinnslu, vélanám og náttúrulega málvinnslu. DSPy er hannað til að vinna óaðfinnanlega með vinsælum ramma eins og LangChain og FastAPI.

LangChain

LangChain er Python ramma til að byggja og dreifa gervigreindardrifnum forritum. Það býður upp á sett af verkfærum og bókasöfnum fyrir náttúrulega málvinnslu, vélanám og vitræna arkitektúr. LangChain er hannað til að vinna óaðfinnanlega með vinsælum ramma eins og DSPy og FastAPI.

Tæknileg útfærsla

Til að sýna fram á tæknilega útfærslu á að skipuleggja umboðslega gervigreind í DevOps leiðslum með DSPy og LangChain skulum við íhuga einfalt dæmi. Segjum að við viljum gera sjálfvirkan dreifingu vefforrits með DevOps leiðslu. Við getum notað DSPy til að byggja upp gervigreindardrifið ákvarðanatökukerfi sem ákvarðar bestu dreifingarstefnu byggt á þáttum eins og afköstum forrita, endurgjöf notenda og kerfisauðlindum.

flytja inn dspy
frá langchain import LLM


def deployment_strategy(app_performance, user_feedback, system_resources):
    # Notaðu DSPy til að vinna úr gögnum og taka ákvarðanir
    data = dspy.Data(app_performance, user_feedback, system_resources)
    ákvörðun = dspy.DecisionMaker(gögn)
    
    # Notaðu LangChain til að búa til dreifingaráætlun
    llm = LLM("text-davinci-003")
    plan = llm.generate_text(f"Dreifa {app_performance} með {user_feedback} og {system_resources} tilföngum")
    
    skilaáætlun

# Skilgreindu DevOps leiðsluna
def pipeline(app_performance, user_feedback, system_resources):
    # Notaðu DSPy til að skipuleggja leiðsluna
    leiðsla = dspy.Pipeline()
    pipeline.add_task(deployment_strategy, app_performance, user_feedback, system_resources)
    pipeline.add_task(dspytsks.Deploy, plan)
    
    # Keyra leiðsluna
    pipeline.run()

# Keyra leiðsluna
leiðsla(90, 4,5, 80)

Top 5-10 mest notuðu skipanir/bútar

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

dspy.Data(): Býr til gagnahlut til vinnslu og ákvarðanatöku.
dspy.DecisionMaker(): Tekur ákvarðanir byggðar á gögnum og samhengi.
LLM.generate_text(): Býr til texta byggt á innsláttarbeiðnum.
dspytsks.Deploy(): Sendir forrit sem byggir á dreifingaráætlun.
dspy.Pipeline(): Skipuleggur DevOps leiðslu.
pipeline.add_task(): Bætir verkefni við leiðsluna.
pipeline.run(): Keyrir leiðsluna.
dspy.Data.process(): Vinnur úr gögnum til ákvarðanatöku.
dspy.DecisionMaker.decide(): Tekur ákvörðun byggða á gögnum og samhengi.
LLM.generate_text(prompt): Býr til texta byggt á innsláttarbeiðnum.

Sjónræn

Hér er sjónmynd af umboðsmanni gervigreindardrifnu DevOps leiðslunni með því að nota Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "gögn": {
    "labels": ["Gagnavinnsla", "Ákvarðanataka", "Dreifing"],
    "gagnasett": [
      {
        "label": "Agentic AI",
        "gögn": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "valkostir": {
    "vog": {
      "yAxes": [
        {
          "tikkar": {
            "beginAtZero": satt
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Þessi mynd sýnir þrjú stig hinnar umboðslegu gervigreindardrifnu DevOps leiðslu: gagnavinnslu, ákvarðanatöku og dreifing.

Niðurstaða

Í þessari grein könnuðum við hugmyndina um að skipuleggja umboðslega gervigreind í DevOps leiðslum með DSPy og LangChain. Við sýndum einfalt dæmi um hvernig á að gera sjálfvirkan dreifingu vefforrits með því að nota gervigreindardrifið ákvarðanatökukerfi. Við útveguðum líka mynd af gervigreindardrifnu DevOps leiðslunni með því að nota Chart.js. Með því að samþætta umboðslega gervigreind í DevOps leiðslur geta stofnanir náð ZeroOps og dreift hugbúnaði hraðar, með meiri gæðum og með lægri kostnaði.

Skipuleggja Agentic AI í DevOps Pipelines með DSPy og LangChain fyrir Enhanced ZeroOps

Have Questions?