Giriş

Emeli intellektiň (AI), DevOps we programma in engineeringenerçiliginiň kesişmesi programma üpjünçiligini işläp düzmekde we gowşurmakda täze bir paradigma döretdi. AI bilen işleýän gurallar we çarçuwalar programma üpjünçiligini ösdürmegiň ömrüniň dürli taraplaryny, şol sanda hadysalary derňemek we programma üpjünçiligini gowşurmak üçin has köp ulanylýar. Bu makalada, awtomatiki programma üpjünçiligini gowşurmak we hadysalary derňemek bilen, AI bilen işleýän DevOps-yň orkestri üçin DSPy we LangChain-iň ulanylyşyny öwreneris.

Fon

DevOps, programma üpjünçiliginiň tizligini, hilini we ygtybarlylygyny ýokarlandyrmak üçin ösüş we operasiýa toparlarynyň arasyndaky hyzmatdaşlygy we aragatnaşygy nygtaýan programma üpjünçiligini ösdürmegiň usulydyr. AI bilen işleýän gurallar we çarçuwalar DevOps-yň dürli taraplaryny, şol sanda hadysalary derňemek we programma üpjünçiligini gowşurmak üçin ulanylýar.

DSPy, AI bilen işleýän gurallary we çarçuwalary DevOps turbageçirijileri bilen birleşdirmegiň ýönekeý we täsirli usulyny üpjün edýän Python kitaphanasydyr. LangChain, Python kitaphanasy bolup, AI bilen işleýän gurallary we çarçuwalary programma üpjünçiligini ösdürmek turbageçirijileri bilen birleşdirmegiň ýönekeý we täsirli usulydyr.

DSPy we LangChain bilen awtomatiki programma üpjünçiligi

Awtomatlaşdyrylan programma üpjünçiligi, programma üpjünçiliginiň gurulmagyny, synag edilmegini we ýerleşdirilmegini awtomatlaşdyrmagy öz içine alýan DevOps-yň möhüm tarapy. DSPy we LangChain, AI bilen işleýän gurallary we çarçuwalary DevOps turbageçirijileri bilen birleşdirip, programma üpjünçiligini gowşurmak üçin ulanylyp bilner.

Programma üpjünçiligini awtomatlaşdyrmak üçin DSPy we LangChain-i ulanmagyň mysaly: `` piton dspy import et langchain import LLM-den

DSPy turbageçirijisini dörediň

turba = dspy.Pipeline ( name = "programma üpjünçiligini gowşurmak", ädimler = [ dspy.Step ("gurmak", "gurmak-programma üpjünçiligi"), dspy.Step ("synag", "synag-programma üpjünçiligi"), dspy.Step ("ýerleşdirmek", "ýerleşdirmek-programma üpjünçiligi") ] )

LangChain LLM dörediň

llm = LLM ( model_name = "code-davinci-002", max_length = 1024 )

Programma üpjünçiligini awtomatlaşdyrmak funksiýasyny kesgitläň

def awtomat_software_delivery (): # Häzirki ýerine ýetiriş hasasyny alyň commit_hash = dspy.get_commit_hash ()

# Häzirki şahany alyň
şahasy = dspy.get_branch ()

# Programma üpjünçiligini guruň
build_output = dspy.build_software (commit_hash, şahamça)

# Programma üpjünçiligini barlaň
test_output = dspy.test_software (build_output)

# Programma üpjünçiligini ýerleşdiriň
ନିୟୋଜିତ_output = dspy.deploy_software (test_output)

# Gurnama netijesini gaýtaryň
gaýtarma_output

Awtomatlaşdyryş funksiýasyny işlediň

ýerleşdirme_output = awtomat_software_delivery ()

Gurnama çykyşyny çap ediň

çap et (ýerleşdirme_output) `` Bu kod bloky, AI bilen işleýän gurallary we çarçuwalary DevOps turbageçirijileri bilen birleşdirip, programma üpjünçiligini awtomatlaşdyrmak üçin DSPy we LangChain-i nädip ulanmalydygyny görkezýär.

DSPy we LangChain bilen bolan waka derňewi

Waka derňewi, programma üpjünçiligi gowşurylanda ýüze çykýan wakalary seljermegi we çözmegi öz içine alýan DevOps-yň möhüm tarapy. DSPy we LangChain, AI bilen işleýän gurallary we çarçuwalary DevOps turbageçirijileri bilen birleşdirip, waka derňewini awtomatlaşdyrmak üçin ulanylyp bilner.

Waka derňewini awtomatlaşdyrmak üçin DSPy we LangChain ulanmagyň mysaly: `` piton dspy import et langchain import LLM-den

DSPy turbageçirijisini dörediň

turba = dspy.Pipeline ( name = "waka-derňew", ädimler = [ dspy.Step ("analiz", "analiz-waka"), dspy.Step ("çözmek", "çözmek-waka") ] )

LangChain LLM dörediň

llm = LLM ( model_name = "code-davinci-002", max_length = 1024 )

Waka derňewini awtomatlaşdyrmak funksiýasyny kesgitläň

def awtomat_incident_investigation (): # Häzirki wakany alyň waka = dspy.get_incident ()

# Wakany derňäň
derňew_output = dspy.analyze_incident (waka)

# Wakany çözüň
resolution_output = dspy.resolve_incident (analiz_output)

# Rezolýusiýanyň netijesini gaýtaryň
gaýtarma çözgüdi

Awtomatlaşdyryş funksiýasyny işlediň

resolution_output = awtomat_incident_investigation ()

Rezolýusiýanyň netijesini çap ediň

çap et (resolution_output) `` Bu kod bloky, AI bilen işleýän gurallary we çarçuwalary DevOps turbageçirijileri bilen birleşdirip, waka derňewini awtomatlaşdyrmak üçin DSPy we LangChain-i nädip ulanmalydygyny görkezýär.

Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

DSPy we LangChain üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek:

1. "Dspy.Pipeline ()": Täze DSPy turbageçirijisini döredýär.
2. "Dspy.Step ()": DSPy turbageçirijisine täze ädim goşýar.
3. "Langchain.LLM ()": Täze LangChain LLM döredýär.
4. "Dspy.get_commit_hash ()": Häzirki ýerine ýetiriş hasasyny alýar.
5. "Dspy.get_branch ()": Häzirki şahany alýar.
6. "dspy.build_software ()": Programma üpjünçiligini gurýar.
7. "Dspy.test_software ()": Programma üpjünçiligini barlaýar.
8. "Dspy.deploy_software ()": Programma üpjünçiligini ýerleşdirýär.
9. "Dspy.analyze_incident ()": Wakany seljerýär.
10. "Dspy.resolve_incident ()": Wakany çözýär.

Görkeziş

Ine, Chart.js ulanyp, DSPy we LangChain iş prosesini wizuallaşdyrmak: json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["Awtomatiki programma üpjünçiligini eltmek", "Waka derňewi"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "DSPy", "maglumatlar": [10, 5], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] }, { "bellik": "LangChain", "maglumatlar": [5, 10], "backgroundColor": ["# 2196F3", "# 9C27B0"] } ] }, "opsiýalar": { "title": { "görkezmek": dogry, "text": "DSPy we LangChain Workflow" }, "rowaýat": { "görkezmek": dogry } } } Bu wizuallaşdyrma, programma üpjünçiligini awtomatiki üpjün etmek we hadysalary derňemek üçin DSPy we LangChain-iň ulanylyşyny görkezýär.

Netije

DSPy we LangChain, AI bilen işleýän gurallary we çarçuwalary DevOps turbageçirijileri bilen birleşdirmegiň güýçli we täsirli usulyny üpjün edýär. DSPy we LangChain ulanyp, guramalar programma üpjünçiligini eltmegiň tizligini, hilini we ygtybarlylygyny ýokarlandyryp, programma üpjünçiligini we hadysalary derňemegi awtomatlaşdyryp bilerler. Bu makalada berlen kod bloklary we wizuallaşdyrma DSPy we LangChain programma üpjünçiligini awtomatiki üpjün etmek we hadysalary derňemek üçin ulanylyşyny görkezýär.

Geljekki iş

Geljekdäki işler şulary öz içine alýar:

• DSPy we LangChain-i AI bilen işleýän beýleki gurallar we çarçuwalar bilen birleşdirmek.
• DSPy we LangChain üçin täze aýratynlyklary we işlemegi ösdürmek.
• DSPy we LangChain-iň öndürijiligini we göwrümini ýokarlandyrmak.

Salgylar

• DSPy resminamalary: https://dspy.readthedocs.io/
• LangChain resminamalary: https://langchain.readthedocs.io/
• Chart.js resminamalary: https://www.chartjs.org/docs/latest/