AI агенттерімен және контекстік инженериямен ZeroOps құлпын ашу: StackGen және LangChain көмегімен AI DevOps автоматтандыруына үлгіге негізделген тәсіл
Кіріспе
Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің қарқынды дамып келе жатқан ландшафтында ZeroOps тұжырымдамасы DevOps автоматтандыруына революциялық көзқарас ретінде пайда болды. ZeroOps бағдарламалық жасақтама жүйелерін орналастыру мен басқаруда қолмен араласу қажеттілігін жоюға бағытталған, бұл әзірлеушілерге инновация және шығармашылық сияқты жоғары деңгейлі тапсырмаларға назар аударуға мүмкіндік береді. Бұл мақалада біз ZeroOps әлемін зерттейміз және осы мақсатқа жету үшін AI агенттері мен контекстік инженерияны қалай пайдалануға болатынын зерттейміз. Біз сондай-ақ StackGen және LangChain көмегімен AI DevOps автоматтандыруға үлгі негізіндегі тәсілді енгізуді талқылаймыз.
ZeroOps дегеніміз не?
ZeroOps – әзірлеуден бастап орналастыру мен басқаруға дейінгі бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің бүкіл өмірлік циклін автоматтандыруға ұмтылатын DevOps парадигмасы. ZeroOps бағдарламасының негізгі мақсаты бағдарламалық жүйелерді орналастыру мен басқаруға қолмен араласу қажеттілігін жою, осылайша адам қателігінің ықтималдығын азайту және бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізу жылдамдығы мен тиімділігін арттыру.
AI агенттері және контекстік инженерия
AI агенттері мен контекстік инженерия ZeroOps енгізуде шешуші рөл атқарады. AI агенттері - бұл қоршаған ортаны қабылдай алатын және нақты мақсаттарға жету үшін әрекеттерді жасай алатын бағдарламалық жасақтама. Мәтінмәндік инженерия, екінші жағынан, олар жұмыс істейтін контекстті түсінетін және оған жауап бере алатын жүйелерді жобалауды және енгізуді қамтиды.
ZeroOps контекстінде AI агенттерін орналастыру, тестілеу және бақылау сияқты әртүрлі тапсырмаларды автоматтандыру үшін пайдалануға болады. Мәтінмәндік инженерияны қоршаған орта, пайдаланушы және тапсырма сияқты олар жұмыс істейтін контекстті түсіне алатын жүйелерді жобалау үшін пайдалануға болады.
StackGen: AI DevOps автоматтандыруға үлгіге негізделген тәсіл
StackGen - әзірлеушілерге AI DevOps автоматтандыруға үлгіге негізделген тәсілді енгізуге мүмкіндік беретін ашық бастапқы негіз. StackGen орналастыру, тестілеу және бақылау сияқты әртүрлі тапсырмаларды автоматтандыру үшін пайдалануға болатын алдын ала анықталған үлгілер мен үлгілер жинағын қамтамасыз етеді.
StackGen LangChain негізінде құрастырылған, ол әзірлеушілерге сөйлесетін AI жүйелерін құруға мүмкіндік береді. LangChain табиғи тіл енгізулерін түсінетін және оларға жауап беретін сөйлесу AI жүйелерін құру үшін пайдаланылатын API және құралдар жинағын ұсынады.
LangChain: сөйлесу AI жүйелерін құру
LangChain - әзірлеушілерге сөйлесетін AI жүйелерін құруға мүмкіндік беретін құрылым. LangChain табиғи тіл енгізулерін түсінетін және оларға жауап беретін сөйлесу AI жүйелерін құру үшін пайдаланылатын API және құралдар жинағын ұсынады.
LangChain бірқатар ашық бастапқы технологиялардың, соның ішінде TensorFlow және PyTorch негізінде құрылған. LangChain табиғи тіл енгізулерін түсінетін және оларға жауап беретін сөйлесу AI жүйелерін құру үшін пайдаланылатын API және құралдар жинағын ұсынады.
StackGen және LangChain көмегімен ZeroOps енгізу
ZeroOps-ті StackGen және LangChain көмегімен енгізу үшін бізге бірнеше қадамдарды орындау қажет:
- AI агентін анықтаңыз: ZeroOps енгізудегі бірінші қадам әртүрлі тапсырмаларды автоматтандыру үшін пайдаланылатын AI агентін анықтау болып табылады. AI агентін StackGen ұсынған алдын ала анықталған үлгілер мен үлгілердің қатары арқылы анықтауға болады.
- Мәтінмәндік қозғалтқышты жобалау: Келесі қадам AI агенті жұмыс істейтін контекстті түсіну және оған жауап беру үшін пайдаланылатын мәтінмәндік қозғалтқышты жобалау болып табылады. Мәтінмәндік қозғалтқышты LangChain ұсынатын бірқатар API және құралдар арқылы жасауға болады.
- AI агентін іске асыру: AI агенті мен мәтінмәндік қозғалтқыш анықталғаннан кейін, келесі қадам StackGen және LangChain ұсынған бірнеше API және құралдарды пайдаланып AI агентін енгізу болып табылады.
- Тест және орналастыру: соңғы қадам AI агентін өндірістік ортада сынау және қолдану болып табылады.
Мысал коды: StackGen және LangChain көмегімен қарапайым AI агентін енгізу
Міне, StackGen және LangChain көмегімен қарапайым AI агентін іске асыру жолын көрсететін мысал код блогы:
langchain импорттау
langchain.chains сайтынан LMChain импорттау
langchain.llms импорттау LLM
ai_agent = LLMCchain(
llm=LLM(
model_name="davinci:3-топтама",
температура=0,5,
max_tokens=100,
),
енгізу_пішімі = "мәтін",
шығыс_пішімі = "мәтін",
)
# Мәтінмәндік қозғалтқышты анықтаңыз
context_engine = langchain.ContextEngine(
llm=LLM(
model_name="davinci:3-топтама",
температура=0,5,
max_tokens=100,
),
енгізу_пішімі = "мәтін",
шығыс_пішімі = "мәтін",
)
# AI агентін іске қосыңыз
ai_agent.implement(
context_engine=context_engine,
input_text="Сәлеметсіз бе, қалыңыз қалай?",
)
# AI агентін сынап көріңіз және орналастырыңыз
ai_agent.test_and_deploy(
input_text="Сәлеметсіз бе, қалыңыз қалай?",
)
Бұл код блогы StackGen және LangChain көмегімен қарапайым AI агентін іске асыру жолын көрсетеді. AI агенті StackGen ұсынған алдын ала анықталған үлгілер мен үлгілердің қатары арқылы анықталады. Мәтінмәндік қозғалтқыш LangChain ұсынған бірнеше API және құралдарды пайдалана отырып жасалған. AI агенті StackGen және LangChain ұсынған бірнеше API және құралдарды қолдану арқылы жүзеге асырылады. Соңында, AI агенті сынақтан өтеді және өндірістік ортада орналастырылады.
Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер
Міне, StackGen және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:
langchain.LLMCain(): жаңа LLM тізбегі нысанын жасайды.langchain.ContextEngine(): жаңа контекстік механизм нысанын жасайды.LLM(model_name="davinci:3-patch",температура=0,5, max_tokens=100): көрсетілген үлгі атауы, температурасы және максималды таңбалауыштары бар жаңа LLM нысанын жасайды.ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text="Сәлеметсіз бе, қалайсың?"): AI агентін көрсетілген мәтінмәндік механизм мен енгізу мәтіні арқылы іске асырады.ai_agent.test_and_deploy(input_text="Сәлеметсіз бе, қалайсың?"): Көрсетілген енгізу мәтінін пайдаланып AI агентін сынақтан өткізеді және орналастырады.langchain.llms.LLM(): жаңа LLM нысанын жасайды.langchain.chains.LLMCain(): жаңа LLM тізбегі нысанын жасайды.langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-топтама", температура=0,5, max_tokens=100)): Көрсетілген LLM нысанын пайдаланып жаңа контекстік механизм нысанын жасайды.ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", температура=0,5, max_tokens=100)): AI агентінің мәтінмәндік механизмін көрсетілген мәтінмәндік механизм нысанына орнатады.ai_agent.input_text = "Сәлем, қалайсың?": AI агентінің кіріс мәтінін көрсетілген енгізу мәтініне орнатады.
визуализация
Мұнда Chart.js арқылы ZeroOps архитектурасының визуализациясы берілген:
{
"түрі": "бар",
«деректер»: {
"labels": ["AI агенті", "контекстік механизм", "StackGen", "LangChain"],
"деректер жинағы": [
{
"label": "Архитектура",
"деректер": [10, 8, 6, 4],
"backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56", "#4BC0C0"]
}
]
},
"опциялар": {
"атауы": {
«дисплей»: шын,
"text": "ZeroOps архитектурасы"
},
"легенда": {
«дисплей»: шын
},
«таразы»: {
"yAxes": [
{
«кенелер»: {
"beginAtZero": шын
}
}
]
}
}
}
Бұл визуализация ZeroOps жүйесінің архитектурасын көрсетеді, соның ішінде AI агенті, контекстік қозғалтқыш, StackGen және LangChain.
Қорытынды
ZeroOps - DevOps автоматтандыруына арналған революциялық тәсіл, ол бағдарламалық жүйелерді орналастыру мен басқаруға қолмен араласу қажеттілігін жоюға тырысады. AI агенттері мен контекстік инженерия ZeroOps енгізуде шешуші рөл атқарады, ал StackGen және LangChain AI DevOps автоматтандыруға үлгіге негізделген тәсілді ұсынады. StackGen және LangChain көмегімен қарапайым AI агентін енгізу арқылы біз орналастыру, тестілеу және бақылау сияқты әртүрлі тапсырмаларды автоматтандыруға болады. StackGen және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер Chart.js арқылы ZeroOps архитектурасының визуализациясымен бірге берілген.