Деректер құбырын жасаңыз

Agentic AI-ді DevOps-ке біріктіру: DSPy және LangChain көмегімен бағдарламалық қамтамасыз етуді ұйымдастыру

Кіріспе

DevOps қозғалысы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу, орналастыру және қолдау тәсілін өзгертті. Дегенмен, бағдарламалық жасақтаманың күрделілігі өскен сайын, DevOps құбырында автоматтандыру мен оркестрлеу қажеттілігі де артады. Agentic AI, дербес шешім қабылдауға және әрекет етуге бағытталған жасанды интеллекттің қосалқы саласы, басқаруды автоматтандыру және оркестрді жақсарту арқылы DevOps тәжірибесін өзгерту мүмкіндігіне ие. Бұл мақалада біз DSPy және LangChain сияқты құралдарды практикалық іске асыру стратегияларына назар аудара отырып, DevOps жүйесіне агенттік AI біріктіру үшін қалай пайдалануға болатынын қарастырамыз.

Agentic AI дегеніміз не?

Агенттік AI дербес шешім қабылдауға және әрекет етуге қабілетті жасанды интеллект түріне жатады. Арнайы тапсырмаларды орындауға арналған дәстүрлі AI жүйелерінен айырмашылығы, агенттік AI жүйелері күрделі, динамикалық ортада үйренуге, бейімделуге және шешім қабылдауға арналған. Agentic AI басқаруды автоматтандыру және оркестрді жақсарту арқылы DevOps жүйесінде төңкеріс жасау мүмкіндігіне ие, бұл командаларға жоғары деңгейлі тапсырмаларға назар аударуға және жалпы бағдарламалық қамтамасыз етуді жақсартуға мүмкіндік береді.

DSPy дегеніміз не?

DSPy — деректер құбырларын құруға және орналастыруға арналған Python кітапханасы. Ол әртүрлі көздерден алынған деректерді біріктірудің, түрлендірудің және әртүрлі пішімдерде сақтаудың қарапайым, икемді және ауқымды әдісін ұсынады. DSPy әсіресе деректер нақты уақытта жасалатын және өңделетін DevOps конвейерлерінде пайдалану үшін өте қолайлы.

LangChain дегеніміз не?

LangChain — сөйлесетін AI жүйелерін құруға және орналастыруға арналған Python кітапханасы. Ол табиғи тілді өңдеу (NLP) және машиналық оқыту (ML) үлгілерін сөйлесу интерфейстеріне біріктірудің қарапайым, икемді және ауқымды әдісін ұсынады. LangChain әсіресе DevOps конвейерлерінде пайдалану үшін өте қолайлы, мұнда сөйлесу интерфейстері тапсырмаларды автоматтандыру және пайдаланушы тәжірибесін жақсарту үшін пайдаланылуы мүмкін.

DSPy және LangChain көмегімен Agentic AI-ді DevOps-ке біріктіру

DSPy және LangChain көмегімен DevOps-ке агенттік AI біріктіру үшін бізге мына қадамдарды орындау қажет:

Деректерді қабылдау: дерекқорлар, API интерфейстері және файлдар сияқты әртүрлі көздерден деректерді қабылдау үшін DSPy пайдаланыңыз.
Деректерді өңдеу: деректерді тазалау, сүзу және біріктіру сияқты әдістерді пайдалана отырып, қабылданған деректерді түрлендіру және өңдеу үшін DSPy пайдаланыңыз.
Модельді оқыту: Бақыланатын оқыту, бақылаусыз оқыту және күшейтетін оқыту сияқты әдістерді пайдалана отырып, өңделген деректерде ML үлгілерін үйрету үшін LangChain пайдаланыңыз.
Модельді орналастыру: үйретілген үлгілерді чатбот немесе дауыстық көмекші сияқты сөйлесу интерфейсіне орналастыру үшін LangChain пайдаланыңыз.
Модельді бағалау: дәлдік, дәлдік және еске түсіру сияқты көрсеткіштерді пайдалана отырып, орналастырылған үлгілердің өнімділігін бағалау үшін DSPy пайдаланыңыз.

Практикалық іске асыру стратегиялары

DevOps жүйесінде DSPy және LangChain көмегімен агенттік AI енгізу үшін біз мына практикалық стратегияларды ұстануға болады:

Деректерді қабылдауды автоматтандыру үшін DSPy пайдаланыңыз: дерекқорлар, API интерфейстері және файлдар сияқты әртүрлі көздерден деректерді қабылдауды автоматтандыру үшін DSPy пайдаланыңыз.

dspy импорттау


құбыр жолы = dspy.Pipeline()

# Құбырға деректер көзін қосыңыз
pipeline.add_source(dspy.DataSource("дерекқор", "менің_дерекқорым"))

# Құбырға деректер процессорын қосыңыз
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("transform", "my_transform"))

# Құбырды іске қосыңыз
pipeline.run()

ML үлгілерін үйрету үшін LangChain пайдаланыңыз: Бақыланатын оқыту, бақылаусыз оқыту және күшейтілген оқыту сияқты әдістерді пайдалана отырып, өңделген деректерде ML үлгілерін үйрету үшін LangChain пайдаланыңыз.

langchain импорттау

# Сөйлесу интерфейсін жасаңыз
интерфейс = langchain.ConversationalInterface()

# Сөйлесу ағынын анықтаңыз
ағын = langchain.ConversationalFlow(
    ниет = "сәлемдесу",
    answer="Сәлеметсіз бе, мен сізге қалай көмектесе аламын?"
)

# Үлгіні жаттықтырыңыз
интерфейс.пойыз(ағын)

Үлгі өнімділігін бағалау үшін DSPy пайдаланыңыз: дәлдік, дәлдік және еске түсіру сияқты көрсеткіштерді пайдалана отырып, орналастырылған үлгілердің өнімділігін бағалау үшін DSPy пайдаланыңыз.

dspy импорттау

# Деректер құбырын жасаңыз
құбыр жолы = dspy.Pipeline()

# Құбырға деректер көзін қосыңыз
pipeline.add_source(dspy.DataSource("дерекқор", "менің_дерекқорым"))

# Құбырға деректер процессорын қосыңыз
pipeline.add_processor(dspy.DataProcessor("бағалау", "менің_бағалау"))

# Құбырды іске қосыңыз
pipeline.run()

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Міне, DSPy және LangChain үшін ең көп қолданылатын 5-10 командалар/үзінділер:

dspy.Pipeline(): жаңа деректер құбырын жасайды.
dspy.DataSource(): жаңа деректер көзін жасайды.
dspy.DataProcessor(): жаңа деректер процессорын жасайды.
langchain.ConversationalInterface(): Жаңа сөйлесу интерфейсін жасайды.
langchain.ConversationalFlow(): сөйлесу ағынын анықтайды.
langchain.train(): үлгіні жаттықтырады.
dspy.run(): құбырды іске қосады.
dspy.evaluate(): үлгі өнімділігін бағалайды.
langchain.deploy(): үлгіні қолданады.
langchain.integrate(): Модельді сөйлесу интерфейсіне біріктіреді.

визуализация

Міне, Chart.js арқылы агенттік AI құбырының визуализациясы:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Деректерді қабылдау", "Деректерді өңдеу", "Үлгілерді оқыту", "Модельді орналастыру", "Модельді бағалау"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "Агенттік AI құбыры",
        "деректер": [10, 15, 20, 25, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    "атауы": {
      «дисплей»: шын,
      "text": "Агенттік AI құбыры"
    },
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          "scaleLabel": {
            «дисплей»: шын,
            "labelString": "Мән"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация агенттік AI құбырының бес кезеңін көрсетеді, әр кезеңде орындалатын тапсырмалар саны.

Қорытынды

DSPy және LangChain көмегімен агенттік AI-ны DevOps жүйесіне біріктіру басқаруды автоматтандыру және оркестрді жақсарту арқылы бағдарламалық қамтамасыз етуді жеткізуді түрлендіру мүмкіндігіне ие. Осы мақалада баяндалған практикалық іске асыру стратегияларына сүйене отырып, командалар бағдарламалық жасақтаманы жеткізуді жақсартатын және шығындарды азайтатын агенттік AI жүйелерін құрастырып, қолдана алады. Визуализация бөлімі агенттік AI құбырының нақты және қысқаша шолуын қамтамасыз етеді, бұл командаларға осы технологияны түсінуді және енгізуді жеңілдетеді.

Деректер құбырын жасаңыз

Have Questions?