Бүртгэлээс өгөгдөл авахын тулд DSPy загварыг үүсгэ

Agentic AI-г LangChain болон DSPy ашиглан DevOps автоматжуулалттай нэгтгэх

Танилцуулга

Хиймэл оюун ухаан (AI), DevOps болон автоматжуулалтын огтлолцол нь бидний програм хангамжийн дэд бүтцийг удирдах, засварлах аргад хувьсгал хийж байна. Хүний өмнөөс даалгавар гүйцэтгэхийн тулд хиймэл оюун ухааны агентуудыг ашигладаг Agentic AI нь DevOps автоматжуулалтад маш тохиромжтой. Энэ нийтлэлд бид ухаалаг, хиймэл оюун ухаанд суурилсан дэд бүтцийн удирдлагын системийг бий болгох боломжийг олгодог хоёр дэвшилтэт технологи болох LangChain болон DSPy ашиглан агентын хиймэл оюун ухааныг DevOps автоматжуулалттай нэгтгэх талаар судлах болно.

** LangChain болон DSPy-ийн тухай ойлголт**

LangChain бол харилцан ярианы AI програмуудыг бий болгох нээлттэй эхийн хүрээ юм. Энэ нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) загвар, харилцан ярианы удирдлагын систем болон харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системийг бий болгоход шаардлагатай бусад бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг бий болгоход зориулсан багц хэрэгсэл, номын сангуудаар хангадаг. LangChain нь Rust програмчлалын хэл дээр бүтээгдсэн бөгөөд харилцан ярианы AI програмуудыг бий болгох уян хатан, модульчлагдсан архитектураар хангадаг.

Нөгөө талаас DSPy нь гүнзгий суралцах загваруудыг бүтээх, ашиглахад зориулагдсан Python номын сан юм. Энэ нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах энгийн, ойлгомжтой API, түүнчлэн үйлдвэрлэлийн орчинд загваруудыг байрлуулах, удирдах хэрэгслүүдээр хангадаг. DSPy нь LangChain-тэй саадгүй ажиллахаар бүтээгдсэн бөгөөд энэ нь өгөгдлөөс суралцаж, өөрчлөгдөж буй орчинд дасан зохицож чадах хиймэл оюун ухаанд суурилсан нарийн төвөгтэй системийг бий болгох боломжийг олгодог.

** DevOps автоматжуулалтад зориулсан LangChain болон DSPy-г нэгтгэх**

DevOps автоматжуулалтад зориулсан LangChain болон DSPy-ийг нэгтгэхийн тулд бид хоёр технологийн давуу талыг ашиглах системийг бий болгох хэрэгтэй. Архитектурын дээд түвшний тоймыг энд оруулав.

Өгөгдөл залгих: Бид DSPy-г бүртгэл, хэмжүүр, тохиргооны файл гэх мэт янз бүрийн эх сурвалжаас мэдээлэл авахдаа ашиглах болно.
Загварын сургалт: Бид DSPy-г ашиглан залгисан өгөгдөл дээр машин сургалтын загварыг сургаж, системд өгөгдөл дэх хэв маяг, харилцааг судлах боломжийг олгоно.
Харилцан ярианы менежмент: Бид LangChain-ийг ашиглан бэлтгэгдсэн загвартай харилцаж, DevOps багуудад ойлголт, зөвлөмж өгөх боломжтой харилцан ярианы удирдлагын системийг бий болгоно.
Үйл ажиллагааны гүйцэтгэл: Бид харилцан ярианы удирдлагын системээс өгсөн зөвлөмжийн дагуу үйлдлүүдийг гүйцэтгэхийн тулд DSPy-г ашиглана.

Практик хэрэгжилт

DevOps автоматжуулалтад зориулж LangChain болон DSPy-г хэрхэн нэгтгэж болох энгийн жишээ энд байна.

langchain импортлох
dspy импортлох


загвар = dspy.Model("log_ingestion")

# Залгисан өгөгдөл дээр загварыг сургах
загвар.галт тэрэг(өгөгдөл)

# LangChain харилцан ярианы удирдлагын системийг бий болгох
dialogue_manager = langchain.DialogueManager(загвар)

# Энгийн харилцан ярианы урсгалыг тодорхойлох
харилцах_урсгал = [
    {
        "intent": "төлөв_шалгах",
        "response": "Одоогийн төлөв {status}"
    },
    {
        "intent": "үйлчилгээг дахин эхлүүлэх",
        "response": "Үйлчилгээг дахин эхлүүлсэн"
    }
]

# Харилцан ярианы урсгалыг гүйцэтгэнэ
хариу = dialogue_manager.execute(харилцах_урсгал)

# Хариулт дээр үндэслэн үйлдлийг гүйцэтгэнэ
Хэрэв хариулт == "Үйлчилгээг дахин эхлүүлсэн":
    dspy.execute_action("үйлчилгээг дахин эхлүүлэх")

Энэ жишээ нь бид LangChain болон DSPy-г ашиглан бэлтгэгдсэн загвартай харилцаж, хариу үйлдэл дээр үндэслэн үйлдлүүдийг гүйцэтгэх энгийн ярианы удирдлагын системийг хэрхэн бий болгож болохыг харуулж байна.

Хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг

LangChain болон DSPy-д зориулсан хамгийн түгээмэл хэрэглэгддэг командууд болон хэсгүүдийг энд оруулав.

LangChain:
- langchain.DialogueManager(загвар): Сургалтанд хамрагдсан загварыг ашиглан харилцан ярианы удирдлагын системийг бий болгоно.
- langchain.execute_dialogue_flow(dialogue_flow): Урьдчилан тодорхойлсон харилцан ярианы урсгалыг ашиглан харилцан ярианы урсгалыг гүйцэтгэдэг.
- langchain.get_intent(intent): Хэрэглэгчийн оруулсан мэдээллээс зорилгыг татаж авна.
DSPy:
- dspy.Model("log_ingestion"): Бүртгэлээс өгөгдөл оруулах DSPy загварыг үүсгэдэг.
- dspy.train(загвар, өгөгдөл): Оруулсан өгөгдөл дээр DSPy загварыг сургадаг.
- dspy.execute_action(action): Бэлтгэгдсэн загварын зөвлөмжид үндэслэн үйлдлийг гүйцэтгэдэг.

Дүрслэл

DevOps автоматжуулалтад зориулсан LangChain болон DSPy-ийн нэгдмэл байдлын энгийн дүрслэл энд байна.

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["Өгөгдөл залгих", "Загвар сургалт", "Харилцан ярианы менежмент", "Үйл ажиллагааны гүйцэтгэл"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "LangChain",
        "өгөгдөл": [10, 15, 20, 25],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "хилийн өргөн": 1
      },
      {
        "label": "DSPy",
        "өгөгдөл": [15, 20, 25, 30],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "хилийн өргөн": 1
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "текст": "DevOps автоматжуулалтад зориулсан LangChain болон DSPy-г нэгтгэх"
    },
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь LangChain болон DSPy-ийг хэрхэн нэгтгэж, DevOps автоматжуулалтын шугам хоолойг бий болгох боломжтойг харуулж байна.

Дүгнэлт

Энэ нийтлэлд бид LangChain болон DSPy ашиглан агентын хиймэл оюун ухааныг DevOps автоматжуулалттай нэгтгэх талаар судалсан. Бид эдгээр хоёр технологийг сургагдсан загвартай харилцаж, хариу үйлдэл дээр үндэслэн үйлдлүүдийг гүйцэтгэх энгийн харилцан ярианы удирдлагын системийг бий болгоход хэрхэн ашиглаж болохыг харуулсан. Мөн бид хэрэгжүүлэх практик жишээ болон LangChain болон DSPy-д зориулсан хамгийн их ашиглагддаг 5-10 тушаал/хэсэг хэсгийг өгсөн. Эцэст нь бид DevOps автоматжуулалтад зориулсан LangChain болон DSPy-ийн нэгдмэл байдлыг харуулах дүрслэлийн хэсгийг оруулсан.

Бүртгэлээс өгөгдөл авахын тулд DSPy загварыг үүсгэ

Have Questions?