Agentic AI-г DevOps Automation-д зориулж зохион байгуулалтын хэрэгслээр ашиглах

Танилцуулга

Хиймэл оюун ухаан (AI), DevOps болон автоматжуулалтын огтлолцол нь програм хангамж хөгжүүлэх, дэд бүтцийн менежментийн шинэ эрин үеийг төрүүлэв. Энэ орон зайд анхаарал хандуулж буй гол чиглэлүүдийн нэг нь системд бие даан шийдвэр гаргах, үйлдэл хийх боломжийг олгодог агент AI ашиглах явдал юм. Энэ нийтлэлд бид DSPy, LangChain зэрэг зохион байгуулалтын хэрэгслийг ашиглан агентын хиймэл оюун ухаан ба түүний хэрэглээг DevOps автоматжуулалтад судлах болно.

Agentic AI гэж юу вэ?

Agentic AI гэдэг нь хүний төлөөлөгчтэй адил бие даан шийдвэр гаргах, үйлдэл хийх чадвартай хиймэл оюун ухааны төрлийг хэлдэг. Энэ төрлийн хиймэл оюун ухаан нь хүрээлэн буй орчинтойгоо харилцах, зорилго, зорилтдоо тулгуурлан шийдвэр гаргах, тэдгээр зорилгод хүрэхийн тулд арга хэмжээ авахад зориулагдсан. Agentic AI нь чатботууд, виртуал туслахууд, бие даасан тээврийн хэрэгсэл зэрэг орчин үеийн олон хиймэл оюун ухааны системүүдийн гол бүрэлдэхүүн хэсэг юм.

DevOps автоматжуулалт ба зохион байгуулалтын хэрэгслүүд

DevOps автоматжуулалт гэдэг нь програм хангамж хөгжүүлэх ажлын урсгал, дэд бүтцийн уян хатан байдлыг удирдах, сайжруулахын тулд автоматжуулсан хэрэгсэл, процессуудыг ашиглахыг хэлнэ. Оркестрийн хэрэгслүүд нь нарийн төвөгтэй ажлын урсгалыг автоматжуулах, олон систем, үйлчилгээг зохицуулах боломжийг олгодог тул DevOps автоматжуулалтын гол бүрэлдэхүүн хэсэг юм.

DSPy болон LangChain: DevOps автоматжуулалтад зориулсан зохион байгуулалтын хэрэгслүүд

DSPy болон LangChain нь DevOps автоматжуулалтыг хялбарчлах, програм хангамж хөгжүүлэх ажлын урсгалыг сайжруулах зорилготой хоёр алдартай зохион байгуулалтын хэрэгсэл юм. Энэ хоёр хэрэгсэл нь хэд хэдэн онцлог, боломжуудыг хангадаг бөгөөд үүнд:

Ажлын урсгалын автоматжуулалт: DSPy болон LangChain нь байршуулах, турших, хянах зэрэг нарийн төвөгтэй ажлын урсгалыг автоматжуулах боломжийг олгодог.
Үйлчилгээний зохион байгуулалт: Энэ хоёр хэрэгсэл нь контейнер, виртуал машин, үүлэн үйлчилгээ зэрэг олон үйлчилгээ, системийг зохион байгуулах боломжийг олгодог.
Үйл явдалд суурилсан архитектур: DSPy болон LangChain нь үйл явдалд тулгуурласан архитектурыг бий болгох боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь системд үйл явдал болон триггерүүдэд бодит цаг хугацаанд хариу өгөх боломжийг олгодог.

DevOps автоматжуулалтад зориулсан Agentic AI-г ашиглах

Програм хангамж боловсруулах ажлын урсгал болон дэд бүтцийн уян хатан байдлыг сайжруулахын тулд Agentic AI-г DevOps автоматжуулалтад ашиглаж болно. Агент AI-г ашиглах зарим арга замууд энд байна:

Бие даасан шийдвэр гаргах: Байршлын бүтэлгүйтлийн хариуд авах хамгийн сайн арга хэмжээг тодорхойлох гэх мэт бие даасан шийдвэр гаргахад Agentic AI-г ашиглаж болно.
Асуудлыг идэвхтэй шийдвэрлэх: Асуудлыг томоохон асуудал болохоос нь өмнө илрүүлэх, шийдвэрлэхэд Agentic AI-г ашиглаж болно.
Сайжруулсан хамтын ажиллагаа: Agentic AI-ийг баг болон системүүдийн хамтын ажиллагааг сайжруулахад ашиглаж, илүү үр дүнтэй, үр дүнтэй харилцаа холбоог бий болгох боломжтой.

Практик жишээ: Байршуулах ажлын урсгалыг автоматжуулахын тулд DSPy ашиглах

Байршуулах ажлын урсгалыг автоматжуулахын тулд DSPy-г хэрхэн ашиглаж болох энгийн жишээ энд байна.

dspy импортлох

# Байршуулах ажлын урсгалыг тодорхойлох
def deploy_app(app_name):
    # Аппликейшн бүтээх
    бүтээх_апп(апп_нэр)
    
    # Програмыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх
    үйлдвэрлэлд_байруулах(програмын_нэр)
    
    # Програмыг хянах
    хянах_апп(апп_нэр)

# DSPy ажлын урсгалыг бий болгох
ажлын урсгал = dspy.Workflow()
workflow.add_task(deploy_app, "my_app")

# Ажлын урсгалыг ажиллуул
workflow.run()

Энэ код нь програмыг бүтээх, байршуулах, хянах энгийн байршуулалтын ажлын урсгалыг тодорхойлдог. Дараа нь ажлын явцыг DSPy ашиглан ажиллуулдаг бөгөөд энэ нь даалгаврын гүйцэтгэлийг автоматжуулдаг.

Хамгийн их хэрэглэгддэг 5-10 тушаал/хэсэг

DSPy болон LangChain-д зориулсан хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг:

DSPy

dspy.Workflow(): Ажлын урсгалын шинэ объект үүсгэнэ.
workflow.add_task(): Ажлын урсгалд даалгавар нэмнэ.
workflow.run(): Ажлын урсгалыг ажиллуулдаг.
dspy.build_app(): Аппликейшн үүсгэдэг.
dspy.deploy_to_production(): Програмыг үйлдвэрлэлд байршуулна.
dspy.monitor_app(): Програмыг хянадаг.

LangChain

langchain.Workflow(): Ажлын урсгалын шинэ объект үүсгэнэ.
workflow.add_step(): Ажлын урсгалд нэг алхам нэмнэ.
workflow.run(): Ажлын урсгалыг ажиллуулдаг.
langchain.build_app(): Аппликейшн үүсгэдэг.
langchain.deploy_to_production(): Програмыг үйлдвэрлэлд байрлуулна.
langchain.monitor_app(): Програмыг хянадаг.

Дүрслэл

DSPy болон LangChain ашиглан ажлын урсгалыг автоматжуулах үйл явцын дүрслэлийг энд харуулав.

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["DSPy", "LangChain"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Ажлын урсгалын автоматжуулалт",
        "өгөгдөл": [10, 8],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "хилийн өргөн": 1
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "текст": "Ажлын урсгалын автоматжуулалтын харьцуулалт"
    },
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү график нь DSPy болон LangChain-ийн ажлын урсгалын автоматжуулалтын чадавхийг харьцуулсан болно.

Дүгнэлт

Agentic AI нь системд бие даан шийдвэр гаргах, үйлдэл хийх боломжийг олгож DevOps автоматжуулалтад хувьсгал хийх боломжтой. DSPy болон LangChain зэрэг зохион байгуулалтын хэрэгслүүд нь програм хангамжийн хөгжүүлэлтийн ажлын урсгал болон дэд бүтцийн уян хатан байдлыг сайжруулахад ашиглаж болох олон төрлийн функц, чадамжийг өгдөг. Хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааныг зохион байгуулалтын хэрэгсэлтэй хослуулснаар илүү үр ашигтай, үр дүнтэй, уян хатан програм хангамж хөгжүүлэх ажлын урсгалыг бий болгож чадна.