Whakaahua Agentic AI i roto i nga DevOps Pipelines me DSPy me LangChain mo nga ZeroOps Whakanuia
Whakataki
Ko te whakaurunga o Artificial Intelligence (AI) i roto i nga pipelines DevOps kua huri i te huarahi ki te whakawhanake, ki te whakamatautau, ki te tuku i te rorohiko. Ko te Agentic AI, he waahanga o AI e taea ai te whakatau motuhake me te mahi-mahi, he kaha ki te whakanui ake i te pai me te whai hua o nga tukanga DevOps. I roto i tenei tuhinga, ka tirotirohia e matou te ariā o te whakahaere i nga kaihoko AI i roto i nga pipelines DevOps ma te whakamahi i te DSPy me te LangChain, me te matapaki i nga painga o tenei huarahi ki te whakatutuki i nga ZeroOps.
He aha te Agentic AI?
Ko te Agentic AI e tohu ana ki tetahi momo AI kei a ia te kaha ki te whakatau whakatau me te mahi motuhake, kaore he wawaotanga a te tangata. Ka tutuki tenei ma te whakamahi i nga miihini ako miihini matatau, te tukatuka reo maori, me nga hoahoanga mohio. Ka taea e nga punaha AI Agentic te ako mai i nga wheako, te urutau ki nga ahuatanga hou, me te taunekeneke ki te tangata i roto i te huarahi taiao me te mohio.
He aha te ZeroOps?
Ko ZeroOps he kaupapa DevOps e whai ana ki te whakakore i te hiahia mo te wawaotanga a te tangata i roto i te whanaketanga rorohiko, te tuku, me te tiaki. Ka tutuki tenei ma te whakamahi i te mahi aunoatanga, te whakahiato, me te whakatau a AI. Ka taea e ZeroOps nga whakahaere ki te tuku rorohiko tere ake, me te kounga teitei ake, me nga utu iti.
Whakaahua Agent AI i roto i nga Pipeline DevOps
Hei whakarite i te AI maataki i roto i nga paipa DevOps, me whakauru tatou i te whakatau-whakatau me te mahi-mahi ki roto i te paipa. Ka taea tenei ma te whakamahi i te DSPy me te LangChain, e rua nga anga rongonui mo te hanga me te whakamahi i nga tono a AI.
DSPy
Ko DSPy he anga Python mo te hanga me te whakamahi i nga tono a AI. Ka whakaratohia he huinga taputapu me nga whare pukapuka mo te tukatuka raraunga, te ako miihini, me te tukatuka reo maori. I hangaia a DSPy ki te mahi pai me nga anga rongonui penei i a LangChain me FastAPI.
LangChain
Ko LangChain he anga Python mo te hanga me te whakamahi i nga tono a AI. Ka whakaratohia e ia he huinga taputapu me nga whare pukapuka mo te tukatuka reo maori, te ako miihini, me nga hoahoanga mohio. I hangaia a LangChain ki te mahi pai me nga anga rongonui penei i te DSPy me te FastAPI.
Te Whakatinana Hangarau
Ki te whakaatu i te whakatinanatanga hangarau o te whakahiato i nga kaihoko AI i roto i nga pipelines DevOps ma te whakamahi i te DSPy me te LangChain, me whakaaro tatou ki tetahi tauira ngawari. Mehemea kei te pirangi matou ki te whakaaunoa i te tuku tono paetukutuku ma te whakamahi i te paipa DevOps. Ka taea e tatou te whakamahi i te DSPy ki te hanga i tetahi punaha whakatau a AI e whakatau ana i te rautaki tuku tino pai i runga i nga ahuatanga penei i te mahinga tono, te urupare a te kaiwhakamahi, me nga rauemi punaha.
kawemai dspy
mai i te langchain kawemai LLM
def deployment_strategy(app_performance, user_feedback, system_resources):
# Whakamahia te DSPy ki te tukatuka raraunga me te whakatau
raraunga = dspy.Data(app_performance, user_feedback, system_resources)
whakatau = dspy.DecisionMaker(raraunga)
# Whakamahia te LangChain ki te whakaputa i tetahi mahere tuku
llm = LLM("kuputuhi-davinci-003")
mahere = llm.generate_text(f"Tuhia {app_performance} ki te {user_feedback} me {system_resources} rauemi")
mahere hokinga mai
# Tautuhia te paipa DevOps
def pipeline(app_performance, user_feedback, system_resources):
# Whakamahia te DSPy ki te whakarite i te paipa
paipa = dspy.Pipeline()
pipeline.add_task(strategy_deployment, app_performance, user_feedback, system_resources)
pipeline.add_task(dspytasks.Deploy, plan)
# Whakahaerehia te paipa
pipeline.run()
# Whakahaerehia te paipa
paipa(90, 4.5, 80)
Tiki 5-10 Nga Tono Whakamahinga/Momohipi
Anei nga tono 5-10 e tino whakamahia ana mo DSPy me LangChain:
dspy.Data(): Ka hangaia he ahanoa raraunga hei tukatuka me te whakatau.dspy.DecisionMaker(): Ka whakatau i runga i nga raraunga me te horopaki.LLM.generate_text(): Ka whakaputa kupu i runga i nga tohu akiaki.dspytasks.Deploy(): Ka tukuna he tono i runga i te mahere tuku.dspy.Pipeline(): Ka whakarite i te paipa DevOps.pipeline.add_task(): Tāpiri mahi ki te paipa.pipeline.run(): Whakahaerehia te paipa.dspy.Data.process(): Tukatuka raraunga mo te whakatau.dspy.DecisionMaker.decide(): Ka whakatau i runga i nga raraunga me te horopaki.LLM.generate_text(prompt): Ka whakaputa kupu i runga i nga tohu akiaki.
Whakakitenga
Anei he tirohanga o te paipa DevOps i peia e AI ma te whakamahi i te Chart.js:
{
"type": "pae",
"raraunga": {
"labels": ["Tukatuka Raraunga", "Whakatau-Whakatau", "Whakamahinga"],
"raunga raraunga": [
{
"label": "Agent AI",
"raraunga": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"BorderWidth": 1
}
]
},
"kōwhiringa": {
"tauine": {
"yAxes": [
{
"tika": {
"beginAtZero": pono
}
}
]
}
}
}
Ko tenei whakakitenga e whakaatu ana i nga waahanga e toru o te pipeline DevOps i peia e AI: te tukatuka raraunga, te whakatau, me te tuku.
Whakamutunga
I roto i tenei tuhinga, i tirotirohia e matou te ariā o te whakahiato i nga kaihoko AI i roto i nga paipa DevOps ma te whakamahi i te DSPy me te LangChain. I whakaatuhia e matou he tauira ngawari mo te whakaaunoa i te tuku tono paetukutuku ma te whakamahi i te punaha whakatau a AI. I tukuna ano e matou he tirohanga mo te paipa DevOps i peia e AI ma te whakamahi i te Chart.js. Na roto i te whakauru i te AI kaihoko ki roto i nga paipa DevOps, ka taea e nga whakahaere te whakatutuki i nga ZeroOps me te tuku i nga rorohiko tere ake, me te kounga teitei ake, me nga utu iti ake.