** Hirgelinta AI Agent ee Automation-ka Go'aaminta ee LangChain iyo DSPy ***

hordhac

Kakanaanta sii kordheysa ee nidaamyada softiweerku waxay ka dhigtay otomaatiga tijaabada qayb muhiim ah oo ka mid ah horumarinta softiweerka. Qaababka iswada ee tijaabada dhaqameedku waxay ku tiirsan yihiin habab qoran, kuwaas oo noqon kara kuwo jajaban oo ay adagtahay in la ilaaliyo. Sanadihii la soo dhaafay, soo ifbaxa Agentic AI iyo Aaladaha Orchestration ayaa furay fursado cusub oo loogu talagalay in lagu habeeyo xaaladaha tijaabada adag. Maqaalkan, waxaanu sahamin doonaa isgoysyada AI Agentic, Aaladaha Orchestration, iyo Software Engineering si loo toosiyo xaaladaha imtixaanka adag iyadoo la isticmaalayo LangChain iyo DSPy.

Waa maxay AI Agent?

Agentic AI waxaa loola jeedaa nooc sirdoon macmal ah oo loogu talagalay in lagu qaado ficilo magaca isticmaalaha ama nidaamka. Nidaamyada AI ee Agentic waxay awood u leeyihiin inay go'aano gaaraan, wax ka bartaan waayo-aragnimada, iyo la qabsiga xaaladaha cusub. Marka la eego macnaha guud ee otomaatiga tijaabada, Agentic AI waxaa loo isticmaali karaa in lagu farsameeyo xaaladaha tijaabada adag iyadoo la jileynayo isdhexgalka isticmaalaha, sameynta go'aamo ku saleysan xogta tijaabada, iyo la qabsiga isbedelka xaaladaha imtixaanka.

Waa maxay LangChain?

LangChain waa qalab Orchestration-ka furan oo u oggolaanaya horumariyeyaasha inay dhisaan nidaamyada AI ee adag iyagoo isticmaalaya luqadaha barnaamijyada kala duwan, oo ay ku jiraan Python, Rust, iyo Go. LangChain waxay bixisaa qaab dhismeed dabacsan oo modular ah kaas oo awood u siinaya horumariyeyaasha inay isku daraan qaybaha kala duwan ee AI, sida habaynta luqadda dabiiciga ah (NLP) iyo aragtida kombuyuutarka, si loo dhiso nidaamyada AI ee casriga ah.

waa maxay DSPy?

DSPy waa maktabad Python oo bixisa qalabyo lagu dhisayo laguna hawlgelinayo nidaamyada AI. DSPy waxaa loogu talagalay inay si aan kala go 'lahayn ula shaqeyso LangChain waxayna bixisaa sifooyin kala duwan, oo ay ku jiraan habaynta xogta, barashada mashiinka, iyo barashada qoto dheer.

** Hirgelinta AI Agent ee Automation-ka Go'aaminta ***

Si loo hirgeliyo Agentic AI ee iswada tijaabinta go'aaminta, waxaan isticmaali karnaa LangChain iyo DSPy si aan u dhisno qaab-dhismeedka iswada ee tijaabinta kaas oo u dhigma isdhexgalka isticmaalaha, go'aamo ku salaysan xogta tijaabada, oo la qabsanaysa beddelka xaaladaha imtixaanka.

Waa kuwan tusaale fudud oo ah sida aan u isticmaali karno LangChain iyo DSPy si aan u toosinno xaaladda tijaabada: `` Python soo dejinta langchain ka langchain.chains ka soo dejiso LLMChain laga soo dejiyo langchain.llms DSPyLLM

test_scenario = { "user_input": "login", "expected_output": "login guul" }

Qeex wakiilka AI

wakiilka = LLMChain ( llm=DSPyLLM(), input_type = "qoraal", output_type = "qoraal" )

Qeex hawsha iswada ee tijaabada

def test_automation(tijaabada_scenario): # Isku day is dhexgalka isticmaalaha user_input = test_scenario["user_input"] # Samee go'aan ku saleysan xogta imtixaanka go'aan = wakiilka.run (user_input) # La qabsato beddelka xaaladaha imtixaanka haddii go'aanku == "galitaanka lagu guulaysto": daabac ("Imtixaanku wuu gudbay") wax kale: daabac ("Tijaabadu waa guuldareystay")

Samee shaqada otomaatiga ah ee tijaabada

test_automation (tijaabo_xaalad) `` Tusaalahan, waxaanu ku qeexnay xaalad tijaabo ah oo ku lug leh samaynta isdhexgalka isticmaalaha, samaynta go'aan ku salaysan xogta tijaabada, iyo la qabsiga isbedelka xaaladaha imtixaanka. Waxaan markaa qeexnay wakiilka AI Agentic anagoo adeegsanayna LangChain iyo DSPy, waxaana u isticmaalnaa si otomaatig ah sawirka sawirka.

** 5-10ka ugu sarreeya amarada/Qodobka ugu Isticmaalka badan**

Waa kuwan 5-10-ka amarrada ugu badan ee la isticmaalo ee LangChain iyo DSPy:

1. langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Wuxuu abuuraa wakiilka AI isagoo isticmaalaya LangChain iyo DSPy.
2. DSPyLLM(): Waxay bilawday tusaale ahaan DSPy LLM (Model Luqadda Weyn).
3. LLMChain(input_type = "text", output_type = "text"): Wuxuu abuuraa wakiilka AI ee leh gelinta qoraalka iyo noocyada wax soo saarka.
4. agent.run(user_input): Ku socodsiiya wakiilka AI iyada oo adeegsanaysa talooyinka.
5. test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login guul"}: Wuxuu qeexayaa xaalad tijaabo ah oo uu ku jiro gelinta isticmaalaha iyo soo saarista la filayo.
6. langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Wuxuu abuuraa wakiilka AI isagoo isticmaalaya LangChain iyo DSPy.
7. DSPyLLM().predict(user_input): Wuxuu saadaaliyaa wax soo saarka DSPy LLM oo uu la socdo isticmaalka isticmaalaha.
8. LLMChain(input_type = "text", output_type = "text").run(user_input): : Ku socodsiiya wakiilka AI oo wata agab qoraal ah iyo noocyada wax soo saarka.
9. tijaabada_Automation(tijaabada_scenario): Wuxuu ku shaqeeyaa shaqada otomaatiga ah ee tijaabada leh xaalad tijaabo ah.
10. langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()) .run(user_input): Ku socodsiiya wakiilka AI oo wata galinta isticmaalaha.

Muuqaalka

Waa kan muuqaalka wakiilka AI ee isticmaalaya Chart.js: json { "type": "bar", "xogta": { "labels": ["User Input", "Go'aan", "Labels"], "datasets": [ { "label": "Wakiilka AI", "xogta": [10, 20, 30], "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)", "BorderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)", "BorderWidth": 1 } ] }, "ikhtiyaar": { "ciwaan": { "muujin": run, "text": "Wakiilka AI" }, "Miisaanka": { "yAxes": [ { "ticks": { "beginAtZero": run } } ] } } } Aragtidani waxay muujinaysaa waxqabadka wakiilka AI ee jilitaanka isdhexgalka isticmaalaha, samaynta go'aamo ku salaysan xogta imtixaanka, iyo la qabsiga isbedelka xaaladaha imtixaanka.

** Gabagabo**

Maqaalkan, waxaan sahminay isgoysyada AI Agentic, Aaladaha Orchestration, iyo Software Engineering si loo habeeyo xaaladaha imtixaanka adag iyadoo la adeegsanayo LangChain iyo DSPy. Waxaan hirgelinay tusaale fudud oo ah AI Agentic oo ku saabsan automation-ka go'aaminta waxaanan siinay amarro kala duwan / qaybo kala duwan oo loogu talagalay LangChain iyo DSPy. Waxaan sidoo kale sawirnay wax qabadka wakiilka AI Agent anagoo adeegsanayna Chart.js. Iyaga oo ka faa'iidaysanaya Agentic AI iyo Aaladaha Orchestration, horumariyayaashu waxay dhisi karaan habab farsamaysan oo tijaabo ah oo casri ah oo ka dhigaya isdhexgalka isticmaalaha, go'aamo ku salaysan xogta tijaabada, oo ay la qabsadaan isbeddelka xaaladaha imtixaanka.