DevOps дахь Agentic AI-ийн боломжийг нээх нь: LangChain болон DSPy интеграцийн техникийн судалгаа

** DevOps дахь Agentic AI-ийн боломжийг нээх: LangChain болон DSPy интеграцийн техникийн судалгаа**

Танилцуулга

Програм хангамжийг илүү хурдан, илүү найдвартай, найдвартай хүргэх эрэлт хэрэгцээ нэмэгдэж байгаатай холбоотойгоор DevOps-ийн ландшафт хурдацтай хөгжиж байна. Энэхүү өөрчлөлтийн гол хөдөлгөгч хүчнүүдийн нэг нь DevOps ажлын урсгалд хиймэл оюун ухаан (AI) болон Machine Learning (ML)-ийг нэгтгэх явдал юм. Энэ нийтлэлд бид DevOps дахь Agentic AI-ийн үзэл баримтлалыг судалж, өргөтгөх боломжтой, аюулгүй програм хангамжийн архитектурыг идэвхжүүлдэг LangChain болон DSPy хоёр хүчирхэг зохион байгуулалтын хэрэгсэлд анхаарлаа хандуулах болно.

DevOps дахь Agentic AI гэж юу вэ?

DevOps дахь Agentic AI гэдэг нь DevOps-ийн ажлын урсгалыг автоматжуулах, оновчтой болгоход AI агентуудыг ашиглахыг хэлнэ. Эдгээр агентууд хяналт тавих, бүртгэх, байршуулах зэрэг ажлуудыг гүйцэтгэж, илүү стратегийн болон бүтээлч ажилд хүний нөөцийг чөлөөлөх боломжтой. DevOps дахь Agentic AI-ийн гол зарчим бол контекст инженерчлэл ба ZeroOps юм.

** Контекст инженерчлэл**

Контекст инженерчлэл нь DevOps ажлын урсгалуудын үйл ажиллагаа явуулж буй нөхцөл байдлын талаархи нийтлэг ойлголтыг бий болгох үйл явц юм. Үүнд DevOps ажлын урсгал дахь AI агентуудын зан төлөвийг зохицуулах дүрэм, хязгаарлалт, зорилгыг тодорхойлох шаардлагатай. Контекст инженерчлэл нь хиймэл оюун ухааны агентуудад байгууллагын зорилго, зорилтод нийцсэн шийдвэр гаргах, арга хэмжээ авах боломжийг олгодог.

ZeroOps

ZeroOps бол DevOps-ын ажлын урсгалд хүний оролцоог арилгахад чиглэсэн DevOps зарчим юм. Энэ нь хүний оролцоогүйгээр хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтийг илрүүлж, хариу үйлдэл үзүүлэх чадвартай, өөрийгөө эдгээх, өөрийгөө оновчтой болгох, өөрийгөө хамгаалах системийг бий болгосноор хүрдэг. ZeroOps нь систем дэх өөрчлөлтийг хянах, дүн шинжилгээ хийх, хариу үйлдэл үзүүлэх боломжтой AI агентуудыг ашигласнаар боломжтой болсон.

LangChain болон DSPy интеграци

LangChain болон DSPy нь Agentic AI-г DevOps-д нэгтгэх боломжийг олгодог хоёр хүчирхэг зохион байгуулалтын хэрэгсэл юм. LangChain нь Python номын сан бөгөөд харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны агентуудыг бий болгох хүрээг бүрдүүлдэг бол DSPy нь Rust-д суурилсан номын сан бөгөөд тархсан системийг бий болгох хүрээг бүрдүүлдэг.

LangChain болон DSPy-ийг нэгтгэснээр хөгжүүлэгчид Agentic AI-ийн хүчийг ашиглан өргөтгөх боломжтой, аюулгүй програм хангамжийн архитектурыг бий болгож чадна. Энэ интеграцид хэрхэн хүрч болох жишээ энд байна:


langchain импортлох
langchain.chat_models-аас ChatOpenAI импортлох
langchain.llms-аас LLMOpenAI импортлох

# Чатын загвар болон LLM-ийг тодорхойл
chat_model = ChatOpenAI()
llm = LLMOpenAI()

# LangChain агентийг тодорхойлно уу
агент = langchain.Agent(
    хэлхээ=langchain.Chain(
        llm = lm,
        чат_загвар=чат_загвар
    )
)

# DSPy агентийг тодорхойлно уу
dsp_agent = dspy.Agent(
    нэр = "миний_агент",
    description="Миний DSPy агент"
)

# LangChain болон DSPy агентуудыг нэгтгэх
langchain_agent = langchain.Agent(
    хэлхээ=langchain.Chain(
        llm = lm,
        чат_загвар=чат_загвар,
        dsp_agent=dsp_агент
    )
)

# Даалгавар гүйцэтгэхийн тулд нэгдсэн агентийг ашиглана уу
langchain_agent.execute("Програмыг үйлдвэрлэлд байрлуулах")

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

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

LangChain Агент үүсгэх: langchain.Agent(chain=langchain.Chain(llm=llm, chat_model=chat_model))
DSPy Агент үүсгэх: dspy.Agent(name="my_agent", description="My DSPy agent")
LangChain агентын гүйцэтгэл: langchain_agent.execute("Програмыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх")
DSPy Агентын гүйцэтгэл: dsp_agent.execute("Програмыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх")
LangChain хэлхээний тодорхойлолт: langchain.Chain(llm=llm, chat_model=chat_model)
DSPy гинжин хэлхээний тодорхойлолт: dspy.Chain(name="my_chain", description="My DSPy chain")
LangChain Агентын бүртгэл: langchain_agent.register()
DSPy Агентын бүртгэл: dsp_agent.register()
LangChain Агент бүртгэлээс хасах: langchain_agent.unregister()
DSPy Агентийг бүртгэлээс хасах: dsp_agent.unregister()

Дүрслэл

Chart.js ашиглан LangChain болон DSPy нэгтгэлийн дүрслэлийг энд үзүүлэв.

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["LangChain", "DSPy"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Агент үүсгэх",
        "өгөгдөл": [10, 5],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      },
      {
        "label": "Агентийн гүйцэтгэл",
        "өгөгдөл": [8, 6],
        "backgroundColor": ["#2196F3", "#9C27B0"]
      },
      {
        "label": "Гинжний тодорхойлолт",
        "өгөгдөл": [12, 4],
        "backgroundColor": ["#8BC34A", "#3F51B5"]
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "text": "LangChain болон DSPy интеграци"
    },
    "домог": {
      "дэлгэц": үнэн
    }
  }
}

Дүгнэлт

LangChain болон DSPy-ийн нэгдмэл байдал нь DevOps дахь Agentic AI-ийн хүчийг ашиглан өргөтгөх боломжтой, аюулгүй програм хангамжийн архитектурыг бий болгох боломжийг олгодог. Context Engineering болон ZeroOps зарчмуудыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид хүний оролцоогүйгээр хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтийг илрүүлж, хариу үйлдэл үзүүлэх чадвартай өөрийгөө эдгээх, өөрийгөө оновчтой болгох, өөрийгөө хамгаалах системийг бий болгож чадна. LangChain болон DSPy-д хамгийн их хэрэглэгддэг 5-10 команд/хэсгүүдийг Chart.js ашиглан нэгтгэсэн дүрслэлийн хамт үзүүлэв.

DevOps дахь Agentic AI-ийн боломжийг нээх нь: LangChain болон DSPy интеграцийн техникийн судалгаа

Have Questions?