Kupanga AI ya Wakala katika Mabomba ya DevOps na DSPy na LangChain kwa ZeroOps Iliyoimarishwa

Kupanga AI ya Kiajenti katika Mabomba ya DevOps na DSPy na LangChain kwa ZeroOps Iliyoimarishwa

Utangulizi

Ujumuishaji wa Ujasusi Bandia (AI) katika mabomba ya DevOps umeleta mapinduzi makubwa namna programu inavyoundwa, kujaribiwa na kutumwa. Agent AI, kitengo kidogo cha AI ambacho huwezesha kufanya maamuzi na kuchukua hatua kwa uhuru, ina uwezo wa kuongeza ufanisi na ufanisi wa michakato ya DevOps. Katika makala haya, tutachunguza dhana ya kupanga AI ya mawakala katika mabomba ya DevOps kwa kutumia DSPy na LangChain, na kujadili manufaa ya mbinu hii katika kufikia ZeroOps.

Agent AI ni nini?

AI ya Kiajenti inarejelea aina ya AI ambayo ina uwezo wa kufanya maamuzi na kuchukua hatua kwa uhuru, bila kuingilia kati kwa mwanadamu. Hii inafanikiwa kupitia matumizi ya kanuni za hali ya juu za kujifunza mashine, usindikaji wa lugha asilia na usanifu wa utambuzi. Mifumo ya AI ya Kiajenti inaweza kujifunza kutokana na uzoefu, kukabiliana na hali mpya, na kuingiliana na wanadamu kwa njia ya asili na angavu zaidi.

ZeroOps ni nini?

ZeroOps ni falsafa ya DevOps ambayo inalenga kuondoa hitaji la kuingilia kati kwa binadamu katika ukuzaji wa programu, uwekaji na matengenezo. Hii inafanikiwa kupitia utumiaji wa otomatiki, okestration, na kufanya maamuzi kwa kuendeshwa na AI. ZeroOps huwezesha mashirika kupeleka programu kwa haraka, kwa ubora wa juu, na kwa gharama ya chini.

Kupanga AI ya Wakala katika Mabomba ya DevOps

Ili kupanga AI ya mawakala katika mabomba ya DevOps, tunahitaji kujumuisha ufanyaji maamuzi unaoendeshwa na AI na uchukuaji hatua kwenye bomba. Hii inaweza kupatikana kwa kutumia DSPy na LangChain, mifumo miwili maarufu ya kujenga na kupeleka maombi yanayoendeshwa na AI.

DSPy

DSPy ni mfumo wa Python wa kujenga na kupeleka programu zinazoendeshwa na AI. Inatoa seti ya zana na maktaba za kuchakata data, kujifunza kwa mashine na kuchakata lugha asilia. DSPy imeundwa kufanya kazi bila mshono na mifumo maarufu kama vile LangChain na FastAPI.

LangChain

LangChain ni mfumo wa Python wa kujenga na kupeleka programu zinazoendeshwa na AI. Inatoa seti ya zana na maktaba kwa usindikaji wa lugha asilia, kujifunza kwa mashine na usanifu wa utambuzi. LangChain imeundwa kufanya kazi bila mshono na mifumo maarufu kama vile DSPy na FastAPI.

Utekelezaji wa Kiufundi

Ili kuonyesha utekelezaji wa kiufundi wa kupanga AI ya mawakala katika mabomba ya DevOps kwa kutumia DSPy na LangChain, hebu tuzingatie mfano rahisi. Tuseme tunataka kusambaza kiotomatiki kwa programu ya wavuti kwa kutumia bomba la DevOps. Tunaweza kutumia DSPy kuunda mfumo wa kufanya maamuzi unaoendeshwa na AI ambao huamua mkakati bora zaidi wa utumiaji kulingana na vipengele kama vile utendaji wa programu, maoni ya mtumiaji na rasilimali za mfumo.

kuagiza dspy
kutoka kwa langchain kuagiza LLM


def deployment_strategy(utendaji_wa_programu, maoni_ya_mtumiaji, rasilimali_ya_mfumo):
    # Tumia DSPy kuchakata data na kufanya maamuzi
    data = dspy.Data(utendaji_wa_programu, maoni_ya_mtumiaji, rasilimali_ya_mfumo)
    uamuzi = dSpy.DecisionMaker(data)
    
    # Tumia LangChain kutoa mpango wa kupeleka
    llm = LLM("text-davinci-003")
    plan = llm.generate_text(f"Weka {app_performance} ukitumia rasilimali za {user_feedback} na {system_resources}")
    
    mpango wa kurudi

# Bainisha bomba la DevOps
def bomba (utendaji_wa_programu, maoni_ya_mtumiaji, rasilimali_ya_mfumo):
    # Tumia DSPy kupanga bomba
    bomba = dSpy.Pipeline()
    pipeline.ongeza_task(mkakati_wa_usambazaji, utendakazi_wa_programu, maoni_ya_mtumiaji, rasilimali_za_mfumo)
    pipeline.add_task(dspytasks.Deploy, plan)
    
    # Endesha bomba
    pipeline.run()

# Endesha bomba
bomba (90, 4.5, 80)

Amri/Vijisehemu 5-10 Bora Zaidi

Hapa kuna amri/vijisehemu 5-10 vya juu vinavyotumika zaidi kwa DSPy na LangChain:

dspy.Data(): Huunda kipengee cha data kwa ajili ya kuchakata na kufanya maamuzi.
dspy.DecisionMaker(): Hufanya maamuzi kulingana na data na muktadha.
LLM.generate_text(): Hutoa maandishi kulingana na madokezo ya ingizo.
dspytasks.Deploy(): Hutuma programu kulingana na mpango wa kupeleka.
dspy.Pipeline(): Hupanga bomba la DevOps.
pipeline.add_task(): Huongeza kazi kwenye bomba.
pipeline.run(): Huendesha bomba.
dspy.Data.process(): Huchakata data kwa ajili ya kufanya maamuzi.
dspy.DecisionMaker.decide(): Hufanya uamuzi kulingana na data na muktadha.
LLM.generate_text(prompt): Hutoa maandishi kulingana na madokezo ya ingizo.

Taswira

Huu hapa ni taswira ya bomba la DevOps linaloendeshwa na AI kwa kutumia Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Uchakataji wa Data", "Kufanya Maamuzi", "Usambazaji"],
    "seti za data": [
      {
        "label": "Agentic AI",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "upana wa mpaka": 1
      }
    ]
  },
  "chaguo": {
    "mizani": {
      "yAxes": [
        {
          "tiki": {
            "beginAtZero": kweli
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Taswira hii inaonyesha hatua tatu za bomba la mawakala la DevOps linaloendeshwa na AI: usindikaji wa data, kufanya maamuzi na upelekaji.

Hitimisho

Katika makala haya, tulichunguza dhana ya kupanga AI ya kikali katika mabomba ya DevOps kwa kutumia DSPy na LangChain. Tulionyesha mfano rahisi wa jinsi ya kufanya utumaji otomatiki wa programu ya wavuti kwa kutumia mfumo wa kufanya maamuzi unaoendeshwa na AI. Pia tulitoa taswira ya bomba la DevOps linaloendeshwa na AI kwa kutumia Chart.js. Kwa kuunganisha AI ya mawakala kwenye mabomba ya DevOps, mashirika yanaweza kufikia ZeroOps na kupeleka programu kwa haraka, kwa ubora wa juu, na kwa gharama ya chini.

Kupanga AI ya Wakala katika Mabomba ya DevOps na DSPy na LangChain kwa ZeroOps Iliyoimarishwa

Have Questions?