StackGen ۋە DSPy ئارقىلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى يولغا قويۇش

StackGen ۋە DSPy ئارقىلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى يولغا قويۇش

تونۇشتۇرۇش

DevOps مەنزىرىسى تېز تەرەققىي قىلماقتا ، سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىش (ML) تېخنىكىسىنىڭ قوللىنىلىشى كۈنسېرى كۈچىيىپ ، خىزمەت ئېقىمىنى ئاپتوماتىك ۋە ئەلالاشتۇردى. بۇ بوشلۇقتىكى كىشىنى ئەڭ ھاياجانلاندۇرىدىغان تەرەققىياتلارنىڭ بىرى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ بارلىققا كېلىشى بولۇپ ، ئۇ سىستېمىلارنى ئۆزلۈكىدىن ئۆگىنىش ، ماسلىشىش ۋە قارار چىقىرىش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلىدۇ. بۇ ماقالىدە بىز StackGen ۋە DSPy ئارقىلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا Agentic AI نى قانداق يولغا قويۇش ئۈستىدە ئىزدىنىمىز ، بۇنىڭدا قۇرۇلمىلىق ئۇسۇلنى قوللىنىش ۋە ۋاكالەتچى تەرەققىيات ئۈچۈن LangChain بىلەن بىرلەشتۈرۈش ئاساس قىلىنىدۇ.

ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل دېگەن نېمە؟

ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئىنسان ۋاكالەتچىسىگە ئوخشاش ئەقلىي ھەرىكەتنى نامايان قىلىدىغان بىر خىل سۈنئىي ئەقىلنى كۆرسىتىدۇ. ئۇ تەجرىبە-ساۋاقلارنى ئۆگىنەلەيدۇ ، يېڭى ئەھۋاللارغا ماسلىشالايدۇ ۋە ئۆزلۈكىدىن قارار چىقارالايدۇ ، دائىم نىشانغا يۈزلەنگەن ئۇسۇل بىلەن. DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئارقا كۆرۈنۈشىدە ، ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق خىزمەت ئېقىمىنى ئەلالاشتۇرۇش ، خاتالىقلارنى مۆلچەرلەش ۋە ئالدىنى ئېلىش ۋە سىستېمىنىڭ ئىشەنچلىكلىكىنى ئاشۇرۇشقا ئىشلىتىلىدۇ.

StackGen: DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ قۇرۇلمىلىق ئۇسۇلى

StackGen مۇرەككەپ يۇمشاق دېتال سىستېمىسى قۇرۇش ۋە باشقۇرۇشنىڭ ئوچۇق كودلۇق رامكىسى. ئۇ DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشقا قۇرۇلمىلىق ئۇسۇل بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئاچقۇچىلارنىڭ خىزمەت ئېقىمىنى كود قىلىپ ئېنىقلىشىغا ۋە ئىجرا قىلىشىغا يول قويىدۇ. StackGen مودۇللۇق بىنانىڭ ئۈستىگە ياسالغان بولۇپ ، ئۇ ھەر خىل قوراللار ۋە تېخنىكىلار بىلەن ئاسان بىرىكىدۇ.

DSPy: DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ سانلىق مەلۇمات تۇرۇبىسى

DSPy بولسا DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا سانلىق مەلۇمات تۇرۇبا يولى ياساشتىكى Python كۈتۈپخانىسى. ئۇ سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلىش ۋە ئۆزگەرتىشنىڭ ئاددىي ۋە ئۈنۈملۈك ئۇسۇلى بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئۇنى StackGen بىلەن بىرلەشتۈرۈشنىڭ كۆڭۈلدىكىدەك تاللىشى قىلىدۇ. DSPy ھۆججەت ، ساندان ۋە API قاتارلىق ھەر خىل سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرىنى قوللايدۇ ، سانلىق مەلۇماتلارنى تازىلاش ، سۈزۈش ۋە توپلاش قاتارلىق ۋەزىپىلەرنى ئورۇنداشقا ئىشلىتىلىدۇ.

LangChain: ۋاكالەتچى AI ئۈچۈن ۋاكالەتچى ئېچىش

LangChain پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇش ئۈچۈن Python كۈتۈپخانىسى. ئۇ ۋاكالەتچىلەرنى ئېنىقلاش ۋە تەربىيىلەش ئۈچۈن ئاددىي ۋە بىۋاسىتە بىۋاسىتە API بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئۇنى StackGen ۋە DSPy بىلەن بىرلەشتۈرۈشنىڭ كۆڭۈلدىكىدەك تاللىشى قىلىدۇ. LangChain قائىدىگە ئاساسلانغان ۋە ماشىنا ئۆگىنىشنى ئاساس قىلغان ۋاكالەتچىلەرنى ئۆز ئىچىگە ئالغان ھەر خىل ۋاكالەتچى قۇرۇلمىلارنى قوللايدۇ.

StackGen ۋە DSPy بىلەن ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى يولغا قويۇش

StackGen ۋە DSPy ئارقىلىق DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، بىز قۇرۇلمىلىق ئۇسۇلنى قوللايمىز:

** خىزمەت ئېقىمىغا ئېنىقلىما بېرىش **: خىزمەت ئېقىمىنى StackGen ئارقىلىق كود قىلىپ ئېنىقلاڭ. بۇ StackGen سەپلىمە ھۆججىتىنى قۇرۇشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.
** DSPy ** بىلەن بىرلەشتۈرۈش: DSPy نى StackGen بىلەن بىرلەشتۈرۈپ سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلىش ۋە ئۆزگەرتىش. بۇ خىزمەت ئېقىمىنىڭ بىر قىسمى سۈپىتىدە ئىجرا قىلغىلى بولىدىغان DSPy تۇرۇبا يولى قۇرۇشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.
** ۋاكالەتچىنى تەرەققىي قىلدۇرۇش **: LangChain ئارقىلىق ۋاكالەتچى AI ۋاكالەتچىسىنى تەرەققىي قىلدۇرۇش. بۇ ۋاكالەتچىنىڭ قۇرۇلمىسىنى ئېنىقلاش ۋە مۇناسىۋەتلىك سانلىق مەلۇماتلار بويىچە تەربىيىلەشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.

مىسال كودى: ۋاكالەتچى AI ۋاكالەتچىسى LangChain

بۇ يەردە LangChain ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىنى قانداق تەرەققىي قىلدۇرۇشنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان بىر مىسال كود توپى: `` python import langchain langchain.agents دىن ChainAgent نى ئىمپورت قىلىدۇ

agent = ChainAgent ( name = "my_agent", chain = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [

langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [

tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [

langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks ( tasks = [ langchain.Tasks (