Дизајнирање скалабилних и етичких софтверских система вођених вештачком интелигенцијом са модуларном архитектуром тока рада и АИ агентима | B4N1

Дизајнирање скалабилних и етичких софтверских система вођених вештачком интелигенцијом са модуларном архитектуром тока рада и АИ агентима

5 months ago · b4n1 Read time: 5 min

Увод

Брзи напредак у области вештачке интелигенције (АИ) и софтверског инжењеринга довео је до развоја сложених софтверских система који интегришу АИ агенте и модуларну архитектуру тока посла. Ови системи имају потенцијал да револуционишу начин на који приступамо ДевОпс аутоматизацији и оркестрацији. Међутим, дизајнирање скалабилних и етичких софтверских система вођених вештачком интелигенцијом захтева дубоко разумевање најновијих достигнућа у вештачкој интелигенцији, софтверском инжењерству и архитектури.

У овом чланку ћемо истражити принципе дизајна и најбоље праксе за креирање модуларних, скалабилних и етичких софтверских система који интегришу АИ агенте и модуларну архитектуру тока посла. Фокусираћемо се на комбиновање најновијих достигнућа у вештачкој интелигенцији (Велики језички модели (ЛЛМ), Ретриевал-Аугментед Генератион (РАГ)), софтверском инжењерингу (Питхон, Руст, Го) и архитектури за креирање робусних система који се могу одржавати.

Модуларна архитектура тока посла

Модуларна архитектура тока посла је образац дизајна који разлаже сложене системе на мање, независне модуле који се лако могу одржавати, ажурирати и скалирати. Сваки модул је одговоран за одређени задатак или функцију и они међусобно комуницирају преко добро дефинисаних интерфејса.

Ево једноставног примера модуларне архитектуре тока посла у Питхон-у:

# воркфлов.пи
ток рада класе:
    деф __инит__(селф):
        селф.модулес = []

    деф адд_модуле(селф, модул):
        селф.модулес.аппенд(модуле)

    деф рун(селф):
        за модул у селф.модулес:
            модуле.рун()

# модуле1.пи
класа Модул1:
    деф рун(селф):
        принт("Модул 1 је покренут")

# модуле2.пи
класа Модул2:
    деф рун(селф):
        принт("Модул 2 ради")

# маин.пи
ако __наме__ == "__маин__":
    радни ток = Воркфлов()
    воркфлов.адд_модуле(Модуле1())
    воркфлов.адд_модуле(Модуле2())
    воркфлов.рун()

У овом примеру имамо класу Воркфлов која управља листом модула. Сваки модул је одговоран за одређени задатак и додаје се у ток посла помоћу методе адд_модуле. Метода рун се користи за извршавање сваког модула у току посла.

АИ агенти

АИ агенти су софтверске компоненте које користе алгоритме машинског учења за доношење одлука и предузимање радњи у систему. Могу се користити за аутоматизацију задатака, побољшање корисничког искуства и оптимизацију перформанси система.

Постоји неколико типова АИ агената, укључујући:

  • Агенти засновани на правилима: Ови агенти користе унапред дефинисана правила за доношење одлука.
  • Агенти за машинско учење: Ови агенти користе алгоритме машинског учења да уче из података и доносе одлуке.
  • Хибридни агенти: Ови агенти комбинују приступе засноване на правилима и машинском учењу за доношење одлука.

Ево примера једноставног АИ агента у Питхон-у који користи алгоритам машинског учења:

# агент.пи
фром склеарн.енсембле импорт РандомФорестЦлассифиер
из склеарн.модел_селецтион импорт траин_тест_сплит
фром склеарн.датасетс импорт лоад_ирис

агент класе:
    деф __инит__(селф):
        селф.модел = РандомФорестЦлассифиер()

    деф траин(селф, Кс, и):
        Кс_траин, Кс_тест, и_траин, и_тест = траин_тест_сплит(Кс, и, тест_сизе=0,2, рандом_стате=42)
        селф.модел.фит(Кс_траин, и_траин)

    деф предвиђа (селф, Кс):
        врати селф.модел.предицт(Кс)

# маин.пи
ако __наме__ == "__маин__":
    ирис = лоад_ирис()
    Кс = шареница.подаци
    и = ирис.циљ
    агент = Агент()
    агент.траин(Кс, и)
    предвиђања = агент.предицт(Кс)
    штампа (предвиђања)

У овом примеру имамо једноставан АИ агент који користи насумични класификатор шума да би направио предвиђања. Агент је обучен за скуп података шаренице и прави предвиђања на истом скупу података.

Комбиновање АИ агената и модуларне архитектуре тока посла

Комбиновање АИ агената и модуларне архитектуре тока посла омогућава нам да креирамо сложене системе који интегришу доношење одлука вођено вештачком интелигенцијом са модуларном, скалабилном архитектуром.

Ево примера система који комбинује АИ агенте и модуларну архитектуру тока посла:

# воркфлов.пи
ток рада класе:
    деф __инит__(селф):
        селф.модулес = []
        селф.агент = Ниједан

    деф адд_модуле(селф, модул):
        селф.модулес.аппенд(модуле)

    деф адд_агент(селф, агент):
        селф.агент = агент

    деф рун(селф):
        за модул у селф.модулес:
            модуле.рун()
        ако само.агент:
            селф.агент.предицт()

# модуле1.пи
класа Модул1:
    деф рун(селф):
        принт("Модул 1 је покренут")

# модуле2.пи
класа Модул2:
    деф рун(селф):
        принт("Модул 2 ради")

# агент.пи
фром склеарн.енсембле импорт РандомФорестЦлассифиер
из склеарн.модел_селецтион импорт траин_тест_сплит
фром склеарн.датасетс импорт лоад_ирис

агент класе:
    деф __инит__(селф):
        селф.модел = РандомФорестЦлассифиер()

    деф траин(селф, Кс, и):
        Кс_траин, Кс_тест, и_траин, и_тест = траин_тест_сплит(Кс, и, тест_сизе=0,2, рандом_стате=42)
        селф.модел.фит(Кс_траин, и_траин)

    деф предвиђа (селф, Кс):
        врати селф.модел.предицт(Кс)

# маин.пи
ако __наме__ == "__маин__":
    радни ток = Воркфлов()
    воркфлов.адд_модуле(Модуле1())
    воркфлов.адд_модуле(Модуле2())
    агент = Агент()
    агент.траин(Кс, и)
    воркфлов.адд_агент(агент)
    воркфлов.рун()

У овом примеру имамо систем који комбинује АИ агенте и модуларну архитектуру тока посла. Систем има два модула и АИ агента који користи насумични класификатор шума за предвиђање. Агент се додаје у радни ток помоћу методе адд_агент и прави предвиђања након што су модули покренути.

Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака

Ево неких од најчешће коришћених команди и исечака за дизајнирање скалабилних и етичких софтверских система вођених вештачком интелигенцијом са модуларном архитектуром тока посла и АИ агентима:

  1. Питхон: увезите панде као пд (увозите библиотеку панда)
  2. Питхон: пд.реад_цсв('дата.цсв') (читање ЦСВ датотеке у пандас оквир података)
  3. Питхон: агент.траин(Кс, и) (обука АИ агента на скупу података)
  4. Питхон: агент.предицт(Кс) (предвиђање помоћу АИ агента)
  5. Руст: нека мут агент = Агент::нев() (креирање новог АИ агента у Руст-у)
  6. Руст: агент.траин(Кс, и) (обука АИ агента на скупу података у Руст-у)
  7. Го: агент := НевАгент() (креирање новог АИ агента у Го)
  8. Го: агент.Траин(Кс, и) (обука АИ агента на скупу података у Го)
  9. Цхарт.јс: цонст цхарт = нев Цхарт(цтк, { типе: 'бар', дата: { лабелс: ['Лабел 1', 'Лабел 2'], датасетс: [{ лабел: 'Датасет 1', дата: [10, 20] }] } }); (креирање графикона у облику траке).
  10. Цхарт.јс: цхарт.дата.датасетс[0].дата.пусх(30) (додавање нове тачке података на графикон помоћу Цхарт.јс)

Визуелизација

Ево примера тракастог графикона који користи Цхарт.јс:

{
  "тип": "бар",
  "подаци": {
    "ознаке": ["Ознака 1", "Ознака 2"],
    "сетови података": [
      {
        "лабел": "Скуп података 1",
        "подаци": [10, 20]
      }
    ]
  }
}

Овај графикон има две ознаке и један скуп података са две тачке података. Графикон се може прилагодити различитим опцијама и подешавањима.

Закључак

Дизајнирање скалабилних и етичких софтверских система вођених вештачком интелигенцијом са модуларном архитектуром тока посла и АИ агентима захтева дубоко разумевање најновијих достигнућа у вештачкој интелигенцији, софтверском инжењерингу и архитектури. Комбиновањем АИ агената и модуларне архитектуре тока посла, можемо да креирамо сложене системе који интегришу доношење одлука вођено вештачком интелигенцијом са модуларном, скалабилном архитектуром.

У овом чланку смо истражили принципе дизајна и најбоље праксе за креирање модуларних, скалабилних и етичких софтверских система који интегришу АИ агенте и модуларну архитектуру тока посла. Такође смо дали примере једноставних АИ агената и модуларне архитектуре тока посла у Питхон, Руст и Го, као и пример визуелизације користећи Цхарт.јс.

Пратећи смернице и најбоље праксе наведене у овом чланку, програмери могу да креирају робусне и одрживе софтверске системе вођене вештачком интелигенцијом који задовољавају потребе савремених апликација и индустрија.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn