Креирајте конверзацијског АИ агента користећи ЛангЦхаин | B4N1

Креирајте конверзацијског АИ агента користећи ЛангЦхаин

5 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Интеграција АИ агената са ДевОпс аутоматизацијом: откључавање моћи ЛангЦхаин-а и АВС ДевОпс агента

Увод

Укрштање вештачке интелигенције (АИ), ДевОпс аутоматизације и архитектуре засноване на облаку револуционише начин на који тимови за развој софтвера приступају анализи основних узрока и скалабилности. Коришћењем агената вођених вештачком интелигенцијом, тимови могу да аутоматизују сложене задатке, побољшају време одговора на инциденте и побољшају укупну поузданост система. У овом чланку ћемо истражити интеграцију ЛангЦхаин-а, Питхон библиотеке за прављење конверзацијских АИ агената, са АВС ДевОпс агентом, алатом за аутоматизацију испоруке и примене софтвера. Удубићемо се у предности ове интеграције, дати практичан пример како да је применимо и истаћи ћемо врхунске команде и исечке за ову технологију.

Предности ДевОпс аутоматизације вођене вештачком интелигенцијом

Традиционални ДевОпс алати за аутоматизацију се фокусирају на аутоматизацију задатака који се понављају, као што су постављање и тестирање. Међутим, овим алатима често недостаје способност да анализирају сложено понашање система и идентификују основне узроке проблема. Агенти вођени вештачком интелигенцијом, са друге стране, могу да анализирају огромне количине података, идентификују обрасце и да предвиђају понашање система. Интеграцијом АИ агената са ДевОпс алатима за аутоматизацију, тимови могу:

  • Побољшајте време реаговања на инциденте тако што ћете брзо идентификовати основни узрок проблема
  • Повећајте поузданост система предвиђањем и спречавањем кварова
  • Аутоматизујте сложене задатке, као што су решавање проблема и отклањање грешака
  • Побољшајте сарадњу између развојних и оперативних тимова пружањем заједничког разумевања понашања система

ЛангЦхаин: Питхон библиотека за прављење конверзацијских АИ агената

ЛангЦхаин је Питхон библиотека која омогућава програмерима да изграде конверзацијске АИ агенте користећи технике обраде природног језика (НЛП) и машинског учења (МЛ). Са ЛангЦхаин-ом, програмери могу да креирају агенте који могу да разумеју и одговарају на упите корисника, анализирају текстуалне податке и предвиђају понашање система. ЛангЦхаин пружа низ функција, укључујући:

  • Анализа и обрада текста
  • НЛП и МЛ интеграција
  • Конверзацијски АИ оквир
  • Интеграција са популарним АИ оквирима, као што су ТенсорФлов и ПиТорцх

АВС ДевОпс Агент: Алат за аутоматизацију испоруке и примене софтвера

АВС ДевОпс Агент је алатка која омогућава програмерима да аутоматизују испоруку и примену софтвера на АВС-у. Агент пружа низ функција, укључујући:

  • Аутоматско постављање и тестирање
  • Континуирана интеграција и континуирана испорука (ЦИ/ЦД)
  • Интеграција са популарним ДевОпс алатима, као што су Јенкинс и ГитЛаб
  • Подршка за више програмских језика и оквира

Интеграција ЛангЦхаин-а са АВС ДевОпс агентом

Да бисмо интегрисали ЛангЦхаин са АВС ДевОпс агентом, направићемо једноставну Питхон скрипту која користи ЛангЦхаин за анализу системских евиденција и идентификацију потенцијалних проблема. Затим ћемо користити АВС ДевОпс Агент да аутоматизујемо примену скрипте и интегришемо је са нашим ЦИ/ЦД цевоводом.

Практични пример: Анализа системских евиденција помоћу ЛангЦхаин-а

импорт лангцхаин
фром лангцхаин.цхаинс.цонверсатионал импорт ЦонверсатионалЦхаин
из лангцхаин.ллмс импорт ОпенАИ
из лангцхаин.ембеддингс импорт ХуггингФацеЕмбеддингс


агент = ЦонверсатионалЦхаин(
    ллм=ОпенАИ(температура=0,7),
    ембеддингс=ХуггингФацеЕмбеддингс(модел_наме="сентенце-трансформерс/алл-МиниЛМ-Л6-в2")
)

# Дефинишите функцију за анализу системских дневника
деф анали_логс(логс):
    # Користите ЛангЦхаин да анализирате евиденцију и идентификујете потенцијалне проблеме
    одговор = агент.цалл(куери="Који су потенцијални проблеми са овим евиденцијама?")
    повратни одговор

# Дефинишите функцију за примену скрипте помоћу АВС ДевОпс агента
деф деплои_сцрипт():
    # Користите АВС ДевОпс Агент да примените скрипту и интегришете је са нашим ЦИ/ЦД цевоводом
    # ...
    проћи

# Покрените скрипту
логс = ["еррор1", "еррор2", "еррор3"]
одговор = евиденције_анализе(дневници)
штампа (одговор)

деплои_сцрипт()

Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака

Ево 5-10 најчешће коришћених команди и исечака за ЛангЦхаин и АВС ДевОпс Агент:

  1. ЛангЦхаин: агент.цалл(куери="Који су потенцијални проблеми са овим евиденцијама?")
  2. ЛангЦхаин: ЦонверсатионалЦхаин(ллм=ОпенАИ(температуре=0,7), ембеддингс=ХуггингФацеЕмбеддингс(модел_наме="сентенце-трансформерс/алл-МиниЛМ-Л6-в2"))
  3. АВС ДевОпс агент: авс девопс-агент деплои --сцрипт сцрипт.пи
  4. АВС ДевОпс агент: авс девопс-агент интеграте --пипелине пипелине-наме
  5. ЛангЦхаин: ХуггингФацеЕмбеддингс(модел_наме="сентенце-трансформерс/алл-МиниЛМ-Л6-в2")
  6. ЛангЦхаин: ОпенАИ(температуре=0,7)
  7. АВС ДевОпс агент: авс девопс-агент статус
  8. АВС ДевОпс агент: авс девопс-агент логс
  9. ЛангЦхаин: агент.ембеддингс = ХуггингФацеЕмбеддингс(модел_наме="сентенце-трансформерс/алл-МиниЛМ-Л6-в2")
  10. ЛангЦхаин: агент.ллм = ОпенАИ(температуре=0,7)

Визуелизација: Цхарт.јс

Ево једноставног графикона који користи Цхарт.јс за визуелизацију перформанси нашег АИ агента заснованог на ЛангЦхаин-у:

{
  "тип": "бар",
  "подаци": {
    "ознаке": ["Прецизност", "Прецизност", "Опозив"],
    "сетови података": [
      {
        "лабел": "ЛангЦхаин",
        "подаци": [0,9, 0,8, 0,7],
        "бацкгроундЦолор": "ргба(255, 99, 132, 0.2)",
        "бордерЦолор": "ргба(255, 99, 132, 1)",
        "бордерВидтх": 1
      }
    ]
  },
  "опције": {
    "наслов": {
      "приказ": истина,
      "тект": "Перформансе АИ агента заснованог на ЛангЦхаин-у"
    },
    "вага": {
      "иАкес": [
        {
          "крпељи": {
            "бегинАтЗеро": истина
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Овај графикон приказује тачност, прецизност и опозив нашег АИ агента заснованог на ЛангЦхаин-у. Графикон пружа визуелни приказ учинка агента и може се користити за идентификацију области за побољшање.

Закључак

Интеграција АИ агената са ДевОпс аутоматизацијом помоћу ЛангЦхаин-а и АВС ДевОпс агента је моћан начин да се побољша анализа основних узрока и скалабилност. Користећи предности обе технологије, тимови могу аутоматизовати сложене задатке, побољшати време одговора на инциденте и побољшати поузданост система. У овом чланку смо истражили предности ДевОпс аутоматизације вођене вештачком интелигенцијом, представили ЛангЦхаин и АВС ДевОпс Агент и пружили практичан пример како да се интегришу две технологије. Такође смо истакли главне команде и исечке за ову технологију и укључили визуелизацију помоћу Цхарт.јс. Пратећи кораке наведене у овом чланку, тимови могу откључати пуни потенцијал ДевОпс аутоматизације вођене вештачком интелигенцијом и побољшати свој укупни процес развоја и примене софтвера.


Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn