Nggawe agen LangChain | B4N1

Nggawe agen LangChain

8 months ago · b4n1 Read time: 5 min

** Nggunakake Agen AI kanggo Pangiriman Piranti Lunak Otomatis: Nggabungake LangChain lan DSPy ing Pipeline DevOps**

Pambuka

Lanskap pangembangan piranti lunak berkembang kanthi cepet, kanthi nambah adopsi Artificial Intelligence (AI) lan Machine Learning (ML) ing macem-macem aspek siklus urip pangembangan. Salah sawijining area aplikasi AI sing paling njanjeni yaiku ngotomatisasi proses pangiriman piranti lunak, kalebu telemetri lan integrasi terus / penyebaran terus (CI / CD). Ing artikel iki, kita bakal njelajah peran agen AI kanggo ngotomatisasi proses pangiriman piranti lunak lan nyelidiki implementasi praktis alat orkestrasi kaya LangChain lan DSPy.

Peran Agen AI ing Pangiriman Piranti Lunak

Agen AI minangka program piranti lunak sing bisa nindakake tugas kanthi mandiri, nggawe keputusan adhedhasar data lan aturan. Ing konteks pangiriman piranti lunak, agen AI bisa digunakake kanggo ngotomatisasi macem-macem proses, kayata:

  1. Telemetri: Agen AI bisa ngumpulake lan nganalisa data saka macem-macem sumber, kayata log aplikasi, metrik kinerja, lan umpan balik pangguna, kanggo menehi wawasan babagan prilaku lan kinerja aplikasi.
  2. Integrasi Terus-terusan: Agen AI bisa ngotomatisasi pambangunan, tes, lan panyebaran owah-owahan kode, kanggo mesthekake yen aplikasi tansah ana ing kahanan sing bisa disebarake.
  3. Panyebaran Terus-terusan: Agen AI bisa ngotomatisasi panyebaran owah-owahan ing produksi, nyuda wektu lan gaweyan sing dibutuhake kanggo entuk fitur anyar lan ndandani pangguna.
  4. Ngawasi lan Tandha: Agen AI bisa ngawasi kinerja aplikasi lan menehi tandha marang pangembang lan operator babagan masalah potensial sadurunge dadi kritis.

LangChain: A Framework kanggo Mbangun Agen AI

LangChain minangka kerangka Python kanggo mbangun agen AI sing bisa sesambungan karo macem-macem sumber data lan nindakake tugas kanthi mandiri. LangChain nyedhiyakake API sing prasaja lan intuisi kanggo agen bangunan sing bisa:

  1. Sesambungan karo sumber data: LangChain nyedhiyakake macem-macem sumber data, kalebu database, API, lan sistem file, sing agen bisa sesambungan.
  2. Nindakake tugas: LangChain nyedhiyakake macem-macem tugas sing bisa ditindakake agen, kalebu pangolahan teks, pangenalan gambar, lan pangolahan basa alami.
  3. Sinau saka data: LangChain nyedhiyakake sawetara algoritma pembelajaran mesin sing bisa digunakake agen kanggo sinau saka data.

**DSPy: Kerangka kanggo Bangunan Agen AI Distribusi **

DSPy minangka kerangka Python kanggo mbangun agen AI sing disebarake sing bisa skala kanggo nyukupi kabutuhan aplikasi skala gedhe. DSPy nyedhiyakake sawetara fitur, kalebu:

  1. **Komputasi sing disebarake **: DSPy ngidini agen bisa mlaku ing pirang-pirang mesin, dadi becik kanggo aplikasi ukuran gedhe.
  2. Paralelisme data: DSPy ngidini agen ngolah data kanthi paralel, dadi becik kanggo aplikasi sing mbutuhake komputasi kanthi kinerja dhuwur.
  3. Skalabilitas: DSPy ngidini agen kanggo skala kanggo nyukupi kabutuhan aplikasi gedhe-gedhe.

Integrasi LangChain lan DSPy ing Pipeline DevOps

Kanggo nggabungake LangChain lan DSPy ing pipa DevOps, kita bisa nggunakake langkah-langkah ing ngisor iki:

  1. ** Instal LangChain lan DSPy **: Instal LangChain lan DSPy nggunakake pip.
pip nginstal langchain dspy
  1. ** Nggawe agen LangChain **: Nggawe agen LangChain sing bisa sesambungan karo sumber data lan nindakake tugas.
ngimpor langchain


agen = langchain.Agent(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. ** Nggawe agen DSPy **: Nggawe agen DSPy sing bisa mbukak ing sawetara mesin lan ngolah data ing podo karo.
ngimpor dspy

# Gawe agen DSPy
agen = dspy.Agen(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. Nggabungake agen LangChain lan DSPy: Gabungke agen LangChain lan DSPy ing pipa DevOps nggunakake alat kaya Jenkins utawa GitLab CI / CD.
ngimpor langchain
ngimpor dspy

# Nggawe agen LangChain
langchain_agent = langchain.Agent(
    name="my_langchain_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Gawe agen DSPy
dspy_agent = dspy.Agent(
    name="my_dspya_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

# Integrasi agen ing pipa DevOps
pipa = [
    agen_langchain,
    dspy_agent
]

Ndhuwur 5-10 Printah / Cuplikan Paling Digunakake

Ing ngisor iki 5-10 printah / potongan sing paling akeh digunakake kanggo LangChain lan DSPy:

  1. LangChain: Nggawe agen LangChain
ngimpor langchain

agen = langchain.Agent(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. DSpy: Nggawe agen DSPy
ngimpor dspy

agen = dspy.Agen(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)
  1. LangChain: Interaksi karo sumber data
ngimpor langchain

agen = langchain.Agent(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. DSPy: Interaksi karo sumber data
ngimpor dspy

agen = dspy.Agen(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

data = agent.data_sources[0].get_data()
  1. LangChain: Nindakake tugas
ngimpor langchain

agen = langchain.Agent(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

asil = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. DSPy: Nindakake tugas
ngimpor dspy

agen = dspy.Agen(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

asil = agent.tasks[0].perform_task(data)
  1. LangChain: Sinau saka data
ngimpor langchain

agen = langchain.Agent(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. DSPy: Sinau saka data
ngimpor dspy

agen = dspy.Agen(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

agent.learn_from_data(data)
  1. LangChain: Integrasi karo pipa DevOps
ngimpor langchain

agen = langchain.Agent(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[langchain.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[langchain.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

pipa = [
    agen
]
  1. DSPy: Integrasi karo pipa DevOps
ngimpor dspy

agen = dspy.Agen(
    jeneng = "my_agent",
    data_sources=[dspy.DataSource("database", "my_database")],
    tasks=[dspy.Task("text_processing", "my_text_processing")]
)

pipa = [
    agen
]

** Visualisasi**

Mangkene visualisasi agen LangChain lan DSPy ing pipa DevOps:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "kumpulan data": [
      {
        "label": "Agen",
        "data": [10, 20],
        "Warna latar mburi": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "Warna wates": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "BorderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "judul": {
      "tampilan": bener,
      "text": "Agen LangChain lan DSPy ing Pipa DevOps"
    },
    "Timbangan": {
      "yAxes": [
        {
          "cekak": {
            "beginAtZero": bener
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Visualisasi iki nuduhake agen LangChain lan DSPy ing pipa DevOps, kanthi agen LangChain duwe 10 tugas lan agen DSPy duwe 20 tugas.

** Kesimpulan**

Ing artikel iki, kita njelajah peran agen AI kanggo ngotomatisasi proses pangiriman piranti lunak lan nyelidiki implementasi praktis alat orkestrasi kaya LangChain lan DSPy. Kita weruh carane LangChain lan DSPy bisa digunakake kanggo nggawe agen AI sing bisa sesambungan karo sumber data, nindakake tugas, lan sinau saka data. Kita uga weruh carane LangChain lan DSPy bisa digabungake ing pipa DevOps nggunakake alat kaya Jenkins utawa GitLab CI / CD. Kanthi nambah adopsi AI lan ML ing pangembangan piranti lunak, LangChain lan DSPy dadi alat sing penting kanggo pangembang lan operator sing pengin ngotomatisasi proses pangiriman piranti lunak.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn