ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ: ਸਟੈਕਜੇਨ ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਏਆਈ ਡਿਵੋਪਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਹੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ, ZeroOps ਦੀ ਧਾਰਨਾ DevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਵਜੋਂ ਉਭਰੀ ਹੈ। ZeroOps ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਹੱਥੀਂ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ZeroOps ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ StackGen ਅਤੇ LangChain ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI DevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪੈਟਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।

ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਕੀ ਹੈ?

ZeroOps ਇੱਕ DevOps ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤੱਕ, ਪੂਰੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ZeroOps ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ

ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। AI ਏਜੰਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ZeroOps ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੈਨਾਤੀ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਉਪਭੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ।

ਸਟੈਕਜੇਨ: AI DevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ

StackGen ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI DevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਟੈਕਜੇਨ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੈਨਾਤੀ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

StackGen LangChain ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। LangChain APIs ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਲੈਂਗਚੇਨ: ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ

LangChain ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। LangChain APIs ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

LangChain ਕਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ TensorFlow ਅਤੇ PyTorch ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। LangChain APIs ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸਟੈਕਜੇਨ ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੇਨ ਨਾਲ ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

StackGen ਅਤੇ LangChain ਨਾਲ ZeroOps ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

1. ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ZeroOps ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ StackGen ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਪ੍ਰਸੰਗ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ: ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਲੈਂਗਚੈਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ API ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3. AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਵਾਰ AI ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ StackGen ਅਤੇ LangChain ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ API ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
4. ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਡਿਪਲਾਇ: ਅੰਤਮ ਕਦਮ ਹੈ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ।

ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ: StackGen ਅਤੇ LangChain ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਬਲਾਕ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ StackGen ਅਤੇ LangChain ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ: ``ਅਜਗਰ langchain ਆਯਾਤ langchain.chains ਤੋਂ LLMCchain ਆਯਾਤ ਕਰੋ langchain.llms ਤੋਂ LLM ਆਯਾਤ ਕਰੋ

ai_agent = LLMCchain( llm=LLM( model_name="davinci:3-batch", ਤਾਪਮਾਨ = 0.5, ਅਧਿਕਤਮ_ਟੋਕਨ = 100, ), input_format="text", output_format="text", )

ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

context_engine = langchain.ContextEngine( llm=LLM( model_name="davinci:3-batch", ਤਾਪਮਾਨ = 0.5, ਅਧਿਕਤਮ_ਟੋਕਨ = 100, ), input_format="text", output_format="text", )

AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ

ai_agent.implement( context_engine=context_engine, input_text="ਹੈਲੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਹੋ?", )

ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ

ai_agent.test_and_deploy( input_text="ਹੈਲੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਹੋ?", ) `` ਇਹ ਕੋਡ ਬਲਾਕ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ StackGen ਅਤੇ LangChain ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ StackGen ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਨੂੰ LangChain ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ API ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ StackGen ਅਤੇ LangChain ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ API ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਟੌਪ 5-10 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿਪੇਟਸ

StackGen ਅਤੇ LangChain ਲਈ ਇੱਥੇ ਚੋਟੀ ਦੇ 5-10 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿਪਟ ਹਨ:

1. langchain.LLMChain(): ਇੱਕ ਨਵਾਂ LLM ਚੇਨ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
2. langchain.ContextEngine(): ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100): ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਡਲ ਨਾਮ, ਤਾਪਮਾਨ, ਅਤੇ ਅਧਿਕਤਮ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ LLM ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
4. ai_agent.implement(context_engine=context_engine, input_text="Hello, how are you?"): ਖਾਸ ਪ੍ਰਸੰਗ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. ai_agent.test_and_deploy(input_text="Hello, how are you?"): ਨਿਰਧਾਰਤ ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. langchain.llms.LLM(): ਇੱਕ ਨਵਾਂ LLM ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
7. langchain.chains.LLMChain(): ਇੱਕ ਨਵਾਂ LLM ਚੇਨ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
8. langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): ਖਾਸ LLM ਆਬਜੈਕਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
9. ai_agent.context_engine = langchain.ContextEngine(llm=LLM(model_name="davinci:3-batch", temperature=0.5, max_tokens=100)): AI ਏਜੰਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ ਆਬਜੈਕਟ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
10. ai_agent.input_text = "ਹੈਲੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਹੋ?": AI ਏਜੰਟ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਇੱਥੇ Chart.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ZeroOps ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ: ਜੇਸਨ { "type": "ਪੱਟੀ", "ਡਾਟਾ": { "labels": ["AI ਏਜੰਟ", "ਪ੍ਰਸੰਗ ਇੰਜਣ", "ਸਟੈਕਜੇਨ", "LangChain"], "datasets": [ { "label": "ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ", "ਡਾਟਾ": [10, 8, 6, 4], "backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56", "#4BC0C0"] } ] }, "ਵਿਕਲਪ": { "ਸਿਰਲੇਖ": { "ਡਿਸਪਲੇ": ਸਹੀ, "text": "ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ" }, "ਲੀਜੈਂਡ": { "ਡਿਸਪਲੇ": ਸਹੀ }, "ਪੈਮਾਨਾ": { "yAxes": [ { "ਟਿਕਸ": { "beginAtZero": ਸਹੀ } } ] } } } ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਏਜੰਟ, ਸੰਦਰਭ ਇੰਜਣ, ਸਟੈਕਜੇਨ, ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੇਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਸਿੱਟਾ

ZeroOps DevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ZeroOps ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ StackGen ਅਤੇ LangChain AI DevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। StackGen ਅਤੇ LangChain ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੈਨਾਤੀ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। StackGen ਅਤੇ LangChain ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ 5-10 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿੱਪਟ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, Chart.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ZeroOps ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ।