ការអនុវត្ត Agentic AI ក្នុងការកំណត់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងជាមួយ LangChain និង DSPy

សេចក្តីផ្តើម

ភាពស្មុគស្មាញកាន់តែខ្លាំងឡើងនៃប្រព័ន្ធសូហ្វវែរបានធ្វើឱ្យស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងជាទិដ្ឋភាពសំខាន់នៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។ ក្របខ័ណ្ឌស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងបែបបុរាណពឹងផ្អែកលើវិធីសាស្រ្តដែលមានស្គ្រីប ដែលអាចមានភាពផុយស្រួយ និងពិបាកក្នុងការថែទាំ។ ក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ ការលេចឡើងនៃ Agentic AI និង Orchestration Tools បានបើកនូវលទ្ធភាពថ្មីសម្រាប់ការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មនូវសេណារីយ៉ូសាកល្បងស្មុគស្មាញ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីចំនុចប្រសព្វនៃ Agentic AI, Orchestration Tools និង Software Engineering ដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មនូវសេណារីយ៉ូនៃការធ្វើតេស្តស្មុគស្មាញដោយប្រើ LangChain និង DSPy ។

Agentic AI ជាអ្វី?

Agentic AI សំដៅលើប្រភេទនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើសកម្មភាពក្នុងនាមអ្នកប្រើប្រាស់ ឬប្រព័ន្ធ។ ប្រព័ន្ធ AI Agentic មានសមត្ថភាពធ្វើការសម្រេចចិត្ត រៀនពីបទពិសោធន៍ និងសម្របខ្លួនទៅនឹងស្ថានភាពថ្មី។ នៅក្នុងបរិបទនៃការធ្វើតេស្តស្វ័យប្រវត្តិកម្ម Agentic AI អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃសេណារីយ៉ូសាកល្បងស្មុគ្រស្មាញដោយក្លែងធ្វើអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើ ធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យសាកល្បង និងការសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌសាកល្បង។

LangChain ជាអ្វី?

LangChain គឺជាឧបករណ៍ Orchestration ប្រភពបើកចំហដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បង្កើតប្រព័ន្ធ AI ដ៏ស្មុគស្មាញដោយប្រើភាសាសរសេរកម្មវិធីជាច្រើនរួមមាន Python, Rust និង Go ។ LangChain ផ្តល់នូវស្ថាបត្យកម្មដែលអាចបត់បែនបាន និងម៉ូឌុលដែលអាចឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បញ្ចូលសមាសធាតុ AI ផ្សេងៗគ្នា ដូចជាដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធ AI ដ៏ទំនើប។

** តើ DSPy ជាអ្វី?**

DSPy គឺជាបណ្ណាល័យ Python ដែលផ្តល់នូវសំណុំឧបករណ៍សម្រាប់បង្កើត និងដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធ AI ។ DSPy ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើការយ៉ាងរលូនជាមួយ LangChain និងផ្តល់នូវមុខងារជាច្រើន រួមទាំងដំណើរការទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងការរៀនស៊ីជម្រៅ។

ការអនុវត្ត Agentic AI ក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងកំណត់

ដើម្បីអនុវត្ត Agentic AI ក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងកំណត់ យើងអាចប្រើ LangChain និង DSPy ដើម្បីបង្កើតក្របខ័ណ្ឌស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បង ដែលក្លែងធ្វើអន្តរកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ ធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យសាកល្បង និងសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌសាកល្បង។

នេះគឺជាឧទាហរណ៍ដ៏សាមញ្ញនៃរបៀបដែលយើងអាចប្រើ LangChain និង DSPy ដើម្បីធ្វើសេណារីយ៉ូសាកល្បងដោយស្វ័យប្រវត្តិ៖ ``ពស់ថ្លាន់ នាំចូល langchain ពី langchain.chains នាំចូល LLMChain ពី langchain.llms នាំចូល DSPyLLM

test_scenario = { "user_input": "ចូល", "expected_output": "ចូលបានជោគជ័យ" }

កំណត់ភ្នាក់ងារ AI ភ្នាក់ងារ

ភ្នាក់ងារ = LLMChain( llm=DSPyLLM(), input_type="text", output_type="text" )

កំណត់មុខងារស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បង

def test_automation (test_scenario): # ក្លែងធ្វើអន្តរកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ user_input = test_scenario["user_input"] # ធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យសាកល្បង ការសម្រេចចិត្ត = agent.run(user_input) # សម្របទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌសាកល្បង ប្រសិនបើការសម្រេចចិត្ត == "ចូលបានជោគជ័យ": បោះពុម្ព ("ការធ្វើតេស្តបានឆ្លងកាត់") ផ្សេងទៀត៖ បោះពុម្ព ("ការសាកល្បងបរាជ័យ")

ដំណើរការមុខងារស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បង

test_automation (test_scenario)

ក្នុងឧទាហរណ៍នេះ យើងកំណត់សេណារីយ៉ូសាកល្បងដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការក្លែងធ្វើអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើ ធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យសាកល្បង និងការសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌសាកល្បង។ បន្ទាប់មកយើងកំណត់ភ្នាក់ងារ AI Agentic ដោយប្រើ LangChain និង DSPy ហើយប្រើវាដើម្បីធ្វើសេណារីយ៉ូសាកល្បងដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

** កំពូល 5-10 ពាក្យបញ្ជា / អត្ថបទដែលប្រើច្រើនបំផុត **

នេះគឺជា 5-10 ពាក្យបញ្ជាដែលប្រើច្រើនជាងគេបំផុតសម្រាប់ LangChain និង DSPy៖

1. `langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM())`៖ បង្កើតភ្នាក់ងារ AI Agentic ដោយប្រើ LangChain និង DSPy។
2. `DSPyLLM()`៖ ចាប់ផ្តើមឧទាហរណ៍ DSPy LLM (Large Language Model)។
3. `LLMChain(input_type="text", output_type="text")`៖ បង្កើតភ្នាក់ងារ AI Agentic ជាមួយនឹងប្រភេទបញ្ចូលអត្ថបទ និងលទ្ធផល។
4. `agent.run(user_input)`៖ ដំណើរការភ្នាក់ងារ AI Agentic ជាមួយនឹងការបញ្ចូលអ្នកប្រើប្រាស់។
5. `test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login Success"}`: កំណត់សេណារីយ៉ូសាកល្បងជាមួយនឹងការបញ្ចូលរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងលទ្ធផលរំពឹងទុក។
6. `langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM())`៖ បង្កើតភ្នាក់ងារ AI Agentic ដោយប្រើ LangChain និង DSPy។
7. `DSPyLLM().predict(user_input)`: ទស្សន៍ទាយលទ្ធផលនៃ DSPy LLM ជាមួយនឹងការបញ្ចូលអ្នកប្រើប្រាស់។
8. `LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input)`: ដំណើរការភ្នាក់ងារ AI Agentic ជាមួយនឹងប្រភេទបញ្ចូលអត្ថបទ និងលទ្ធផល។
9. `test_automation(test_scenario)`៖ ដំណើរការមុខងារស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងជាមួយនឹងសេណារីយ៉ូសាកល្បង។
10. `langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)`: ដំណើរការភ្នាក់ងារ AI Agentic ជាមួយនឹងការបញ្ចូលអ្នកប្រើប្រាស់។

** ការមើលឃើញ **

នេះគឺជាការមើលឃើញនៃភ្នាក់ងារ AI Agentic ដោយប្រើ Chart.js៖
```json
{
  "type": "របារ",
  "ទិន្នន័យ"៖ {
    "labels": ["ការបញ្ចូលអ្នកប្រើប្រាស់", "ការសម្រេចចិត្ត", "ការសម្របខ្លួន"],
    "សំណុំទិន្នន័យ": [
      {
        "label": "ភ្នាក់ងារ AI ភ្នាក់ងារ",
        "ទិន្នន័យ": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "ទទឹងព្រំដែន"៖ ១
      }
    ]
  },
  "ជម្រើស"៖ {
    "ចំណងជើង"៖ {
      "បង្ហាញ": ពិត,
      "text": "ភ្នាក់ងារ AI ភ្នាក់ងារ"
    },
    "មាត្រដ្ឋាន"៖ {
      "yAxes": [
        {
          "ធីក"៖ {
            "beginAtZero"៖ ពិត
          }
        }
      ]
    }
  }
}

ការមើលឃើញនេះបង្ហាញពីដំណើរការរបស់ភ្នាក់ងារ Agentic AI ក្នុងការក្លែងធ្វើអន្តរកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ ការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យសាកល្បង និងការសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌសាកល្បង។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីចំនុចប្រសព្វនៃ Agentic AI, Orchestration Tools និង Software Engineering ដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មនូវសេណារីយ៉ូសាកល្បងស្មុគស្មាញដោយប្រើ LangChain និង DSPy ។ យើងបានអនុវត្តឧទាហរណ៍សាមញ្ញនៃ Agentic AI នៅក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងកំណត់ ហើយបានផ្តល់នូវជួរនៃពាក្យបញ្ជា/អត្ថបទខ្លីៗសម្រាប់ LangChain និង DSPy ។ យើងក៏បានមើលឃើញពីដំណើរការរបស់ភ្នាក់ងារ AI Agentic ដោយប្រើ Chart.js។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ Agentic AI និង Orchestration Tools អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចបង្កើតក្របខ័ណ្ឌស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងដ៏ទំនើប ដែលក្លែងធ្វើអន្តរកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ ធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យសាកល្បង និងសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌសាកល្បង។