Отклучување на ZeroOps со агенти за вештачка интелигенција и инженерство на контекст: пристап заснован на шаблони за автоматизација на AI DevOps користејќи StackGen и LangChain

Отклучување на ZeroOps со агенти за вештачка интелигенција и инженерство на контекст: Пристап заснован на шаблони за автоматизација на AI DevOps користејќи StackGen и LangChain

Вовед

Во пејзажот на развој на софтвер кој брзо се развива, концептот на ZeroOps се појави како револуционерен пристап кон автоматизацијата на DevOps. ZeroOps има за цел да ја елиминира потребата за рачна интервенција при распоредувањето и управувањето со софтверските системи, овозможувајќи им на програмерите да се фокусираат на задачи на повисоко ниво како што се иновации и креативност. Во оваа статија, ќе истражуваме во светот на ZeroOps и ќе истражиме како агентите за вештачка интелигенција и контекстуалното инженерство може да се искористат за да се постигне оваа цел. Ќе разговараме и за имплементација на пристап заснован на шаблони за автоматизација на AI DevOps користејќи StackGen и LangChain.

Што е ZeroOps?

ZeroOps е парадигма на DevOps која се обидува да го автоматизира целиот животен циклус на развој на софтвер, од развој до распоредување и управување. Примарната цел на ZeroOps е да ја елиминира потребата за рачна интервенција при распоредувањето и управувањето со софтверските системи, а со тоа да се намали веројатноста за човечка грешка и да се зголеми брзината и ефикасноста на испораката на софтверот.

** Агенти за вештачка интелигенција и инженерство на контекст**

Агентите за вештачка интелигенција и контекстуалното инженерство играат клучна улога во имплементацијата на ZeroOps. Агентите за вештачка интелигенција се софтверски програми кои можат да ја согледаат нивната околина и да преземаат активности за да постигнат конкретни цели. Контекстното инженерство, од друга страна, вклучува дизајнирање и имплементација на системи кои можат да го разберат и да одговорат на контекстот во кој работат.

Во контекст на ZeroOps, агентите за вештачка интелигенција може да се користат за автоматизирање на различни задачи како што се распоредување, тестирање и следење. Контекстното инженерство може да се користи за дизајнирање системи кои можат да го разберат контекстот во кој тие функционираат, како што се околината, корисникот и задачата што е на располагање.

StackGen: Пристап заснован на шаблони за автоматизација на AI DevOps

StackGen е рамка со отворен код што им овозможува на програмерите да имплементираат пристап заснован на шаблони за автоматизација на AI DevOps. StackGen обезбедува збир на претходно дефинирани обрасци и шаблони кои може да се користат за автоматизирање на различни задачи како што се распоредување, тестирање и следење.

StackGen е изграден на врвот на LangChain, рамка која им овозможува на програмерите да градат системи за разговорна вештачка интелигенција. LangChain обезбедува збир на API и алатки кои можат да се користат за изградба на системи за разговорна вештачка интелигенција кои можат да разберат и да одговорат на влезните податоци од природен јазик.

LangChain: Градење системи за разговор со вештачка интелигенција

LangChain е рамка која им овозможува на програмерите да градат системи за разговорна вештачка интелигенција. LangChain обезбедува збир на API и алатки кои можат да се користат за изградба на системи за разговорна вештачка интелигенција кои можат да разберат и да одговорат на влезните податоци од природен јазик.

LangChain е изграден на врвот на голем број технологии со отворен код, вклучувајќи ги TensorFlow и PyTorch. LangChain обезбедува збир на API и алатки кои можат да се користат за изградба на системи за разговорна вештачка интелигенција кои можат да разберат и да одговорат на влезните податоци од природен јазик.

Имплементирање ZeroOps со StackGen и LangChain

За да имплементираме ZeroOps со StackGen и LangChain, треба да следиме голем број чекори:

Дефинирајте го агентот за вештачка интелигенција: Првиот чекор во спроведувањето на ZeroOps е да го дефинирате агентот за вештачка интелигенција што ќе се користи за автоматизирање на различни задачи. Агентот за вештачка интелигенција може да се дефинира со користење на голем број претходно дефинирани обрасци и шаблони обезбедени од StackGen.
Дизајнирајте го Context Engine: Следниот чекор е дизајнирање на контекстуален мотор што ќе се користи за разбирање и одговор на контекстот во кој работи агентот за вештачка интелигенција. Контекстниот мотор може да се дизајнира со користење на голем број API и алатки обезбедени од LangChain.
Имплементирајте го агентот за вештачка интелигенција: Откако ќе се дефинираат агентот за вештачка интелигенција и контекстниот мотор, следниот чекор е да се имплементира агентот за вештачка интелигенција користејќи голем број на API и алатки обезбедени од StackGen и LangChain.
Тест и распоредување: Последниот чекор е тестирање и распоредување на агентот за вештачка интелигенција во производствена средина.

Пример код: Имплементирање на едноставен агент со вештачка интелигенција користејќи StackGen и LangChain

Еве пример блок код кој покажува како да се имплементира едноставен агент за вештачка интелигенција користејќи StackGen и LangChain:

увозен лангсин
од langchain.синџири увоз LLMCchain
од langchain.llms увоз LLM


ai_agent = LLMCchain(
    llm=LLM(
        model_name="davinci:3-batch",
        температура = 0,5,
        max_tokens=100,
    ),
    влезен_формат = "текст",
    излез_формат = "текст",
)

# Дефинирајте го контекстуалниот мотор
context_engine = langchain.ContextEngine(
    llm=LLM(
        model_name="davinci:3-batch",
        температура = 0,5,
        max_tokens=100,
    ),
    влезен_формат = "текст",
    излез_формат = "текст",
)

# Имплементирајте го агентот за вештачка интелигенција
ai_agent.implement(
    context_engine=context_engine,
    input_text="Здраво, како си?",
)

# Тестирајте и распоредете го агентот за вештачка интелигенција
ai_agent.test_and_deploy(
    input_text="Здраво, како си?",
)

Овој блок со кодови покажува како да се имплементира едноставен агент за вештачка интелигенција користејќи StackGen и LangChain. Агентот за вештачка интелигенција е дефиниран со користење на голем број претходно дефинирани обрасци и шаблони обезбедени од StackGen. Контекстниот мотор е дизајниран со користење на голем број API и алатки обезбедени од LangChain. Агентот за вештачка интелигенција се имплементира со користење на голем број API и алатки обезбедени од StackGen и LangChain. Конечно, агентот за вештачка интелигенција се тестира и се распоредува во производствена средина.

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за StackGen и LangChain:

langchain.LLMChain(): Создава нов објект на LLM синџир.
langchain.ContextEngine(): Создава нов контекстен објект на моторот.
LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100): Создава нов LLM објект со наведеното име на моделот, температура и максимални токени.
`ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text="Здраво, како си?"): Го имплементира агентот за вештачка интелигенција користејќи го наведениот контекстен мотор и внесен текст.
`ai_agent.test_and_deploy(input_text="Здраво, како си?"): Го тестира и распоредува агентот за вештачка интелигенција користејќи го наведениот влезен текст.
langchain.llms.LLM(): Создава нов LLM објект.
langchain.chains.LLMChain(): Создава нов објект на LLM синџир.
`langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): Создава нов контекстен објект на моторот користејќи го наведениот објект LLM.
ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): Го поставува контекстниот мотор на агентот за вештачка интелигенција на наведениот објект на контекстуален мотор.
`ai_agent.input_text = "Здраво, како си?": Го поставува внесениот текст на агентот за вештачка интелигенција на наведениот влезен текст.

Визуелизација

Еве визуелизација на архитектурата ZeroOps користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    „етикети“: [„Агент за вештачка интелигенција“, „Контекст мотор“, „СтакГен“, „ЛангСан“],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Архитектура",
        "податоци": [10, 8, 6, 4],
        „Боја на позадина“: [„#FF6384“, „#36A2EB“, „#FFCE56“, „#4BC0C0“]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "Architecture ZeroOps"
    },
    "легенда": {
      „приказ“: точно
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација ја демонстрира архитектурата на системот ZeroOps, вклучувајќи го агентот за вештачка интелигенција, контекстуалниот мотор, StackGen и LangChain.

Заклучок

ZeroOps е револуционерен пристап кон автоматизацијата на DevOps кој се стреми да ја елиминира потребата за рачна интервенција при распоредувањето и управувањето со софтверските системи. Агентите за вештачка интелигенција и контекстуалното инженерство играат клучна улога во имплементацијата на ZeroOps, а StackGen и LangChain обезбедуваат пристап заснован на шаблони за автоматизација на AI DevOps. Со имплементирање на едноставен агент за вештачка интелигенција користејќи StackGen и LangChain, можеме да автоматизираме различни задачи како што се распоредување, тестирање и следење. Обезбедени се и првите 5-10 најкористени команди/парчиња за StackGen и LangChain, заедно со визуелизација на архитектурата ZeroOps користејќи Chart.js.

Отклучување на ZeroOps со агенти за вештачка интелигенција и инженерство на контекст: пристап заснован на шаблони за автоматизација на AI DevOps користејќи StackGen и LangChain

Have Questions?