AI agentleri we kontekst in Engineeringenerligi bilen ZeroOps-yň gulpuny açmak: StackGen we LangChain ulanyp, AI DevOps awtomatlaşdyrylyşyna esaslanan çemeleşme

Giriş

Programma üpjünçiliginiň çalt ösýän landşaftynda ZeroOps düşünjesi DevOps awtomatlaşdyrylyşyna öwrülişik çemeleşmesi hökmünde ýüze çykdy. “ZeroOps” programma üpjünçiligini ýerleşdirmekde we dolandyrmakda el bilen gatyşmagyň zerurlygyny aradan aýyrmagy maksat edinýär, döredijilere innowasiýa we döredijilik ýaly has ýokary derejeli meselelere ünsi jemlemäge mümkinçilik berýär. Bu makalada “ZeroOps” dünýäsine göz aýlarys we bu maksada ýetmek üçin AI agentleriniň we kontekst in engineeringenerçiliginiň nähili ulanylyp bilinjekdigini öwreneris. Şeýle hem, StackGen we LangChain ulanyp, AI DevOps awtomatlaşdyrylyşyna esaslanan çemeleşmäniň durmuşa geçirilişini ara alyp maslahatlaşarys.

ZeroOps näme?

ZeroOps, ösüşden ýaýbaňlandyrma we dolandyryşa çenli ähli programma üpjünçiligini işläp düzmek ömrüni awtomatlaşdyrmaga çalyşýan DevOps paradigmasydyr. “ZeroOps” -yň esasy maksady, programma üpjünçilik ulgamlaryny ýerleşdirmekde we dolandyrmakda el bilen gatyşmagyň zerurlygyny aradan aýyrmak, şeýlelik bilen adam ýalňyşlygynyň ähtimallygyny azaltmak we programma üpjünçiliginiň tizligini we netijeliligini ýokarlandyrmak.

AI agentleri we kontekst in Engineeringenerligi

“ZeroOps” -yň durmuşa geçirilmeginde AI agentleri we kontekst in engineeringenerligi möhüm rol oýnaýar. AI agentleri daşky gurşawyny duýup we belli bir maksatlara ýetmek üçin çäreleri görüp bilýän programma üpjünçiligi programmalarydyr. Kontekst in engineeringenerligi, beýleki tarapdan, işleýän mazmunyna düşünip we jogap berip biljek ulgamlary taslamagy we durmuşa geçirmegi öz içine alýar.

ZeroOps kontekstinde AI agentleri ýerleşdirmek, synag we gözegçilik ýaly dürli meseleleri awtomatlaşdyrmak üçin ulanylyp bilner. Kontekst in engineeringenerligi, daşky gurşaw, ulanyjy we öňündäki wezipe ýaly işleýän kontekstine düşünip bilýän ulgamlary dizaýn etmek üçin ulanylyp bilner.

StackGen: AI DevOps awtomatlaşdyrylyşyna esaslanan çemeleşme

“StackGen” açyk çeşme çarçuwasy bolup, döredijilere AI DevOps awtomatlaşdyrylyşyna esaslanan çemeleşmäni amala aşyrmaga mümkinçilik berýär. “StackGen” ýerleşdirmek, synag etmek we gözegçilik ýaly dürli meseleleri awtomatlaşdyrmak üçin öňünden kesgitlenen nagyşlar we şablonlar toplumyny üpjün edýär.

“StackGen” döredijilere gepleşik AI ulgamlaryny gurmaga mümkinçilik berýän “LangChain” -iň üstünde gurlupdyr. LangChain, tebigy dil girişlerine düşünip we jogap berip bilýän gepleşik AI ulgamlaryny gurmak üçin ulanyp boljak API we gurallar toplumyny hödürleýär.

LangChain: Gepleşik AI ulgamlaryny gurmak

“LangChain” döredijilere gepleşik AI ulgamlaryny gurmaga mümkinçilik berýän çarçuwadyr. LangChain, tebigy dil girişlerine düşünip we jogap berip bilýän gepleşik AI ulgamlaryny gurmak üçin ulanyp boljak API we gurallar toplumyny hödürleýär.

“LangChain”, “TensorFlow” we “PyTorch” ýaly açyk çeşme tehnologiýalarynyň üstünde gurulýar. LangChain, tebigy dil girişlerine düşünip we jogap berip bilýän gepleşik AI ulgamlaryny gurmak üçin ulanyp boljak API we gurallar toplumyny hödürleýär.

“StackGen” we “LangChain” bilen “ZeroOps” -y durmuşa geçirmek

“StackGen” we “LangChain” bilen “ZeroOps” -y durmuşa geçirmek üçin birnäçe ädim ätmeli:

1. ** AI agentini kesgitläň **: ZeroOps-y durmuşa geçirmegiň ilkinji ädimi, dürli meseleleri awtomatlaşdyrmak üçin ulanyljak AI agentini kesgitlemekdir. AI agenti, StackGen tarapyndan üpjün edilen öňünden kesgitlenen birnäçe nagyşlary we şablonlary ulanyp kesgitlenip bilner.
2. ** Kontekst motoryny dizaýn **: Indiki ädim, AI agentiniň işleýän kontekstine düşünmek we jogap bermek üçin ulanyljak kontekst motoryny dizaýn etmekdir. Kontekst hereketlendirijisi, LangChain tarapyndan üpjün edilen birnäçe API we gurallary ulanyp dizaýn edilip bilner.
3. ** AI agentini durmuşa geçiriň **: AI agenti we kontekst hereketlendirijisi kesgitlenenden soň, indiki ädim StackGen we LangChain tarapyndan üpjün edilen birnäçe API we gurallary ulanyp AI agentini durmuşa geçirmekdir.
4. ** Synag we ýerleşdirmek **: Iň soňky ädim AI agentini önümçilik gurşawynda barlamak we ýerleşdirmek.

Mysal kody: StackGen we LangChain ulanyp ýönekeý AI agentini durmuşa geçirmek

Ine, StackGen we LangChain ulanyp, ýönekeý AI agentini nädip durmuşa geçirmelidigini görkezýän kod bloky: `` piton langchain import ediň langchain.chains-den LLMChain import edýär langchain.llms-dan LLM import edýär

ai_agent = LLMChain ( llm = LLM ( model_name = "davinci: 3 partiýa", temperatura = 0,5, max_tokens = 100, ), input_format = "tekst", çykyş_format = "tekst", )

Kontekst motoryny kesgitläň

kontekst_engine = langchain.ContextEngine ( llm = LLM ( model_name = "davinci: 3 partiýa", temperatura = 0,5, max_tokens = 100, ), input_format = "tekst", çykyş_format = "tekst", )

AI agentini durmuşa geçiriň

ai_agent.implement ( kontekst_engine = kontekst_engine, input_text = "Salam, ýagdaýlaryňyz nähili?", )

AI agentini barlaň we ýerleşdiriň

ai_agent.test_and_deploy ( input_text = "Salam, ýagdaýlaryňyz nähili?", ) `` Bu kod bloky, StackGen we LangChain ulanyp, ýönekeý AI agentini nädip durmuşa geçirmelidigini görkezýär. AI agenti, StackGen tarapyndan üpjün edilen öňünden kesgitlenen birnäçe nagyşlary we şablonlary ulanyp kesgitlenýär. Kontekst hereketlendirijisi, LangChain tarapyndan üpjün edilen birnäçe API we gurallary ulanyp döredildi. AI agenti StackGen we LangChain tarapyndan üpjün edilen birnäçe API we gurallary ulanyp amala aşyrylýar. Ahyrynda AI agenti synagdan geçirilýär we önümçilik gurşawynda ýerleşdirilýär.

Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

“StackGen” we “LangChain” üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek:

1. "Langchain.LLMChain ()": Täze LLM zynjyr obýektini döredýär.
2. "Langchain.ContextEngine ()": Täze kontekst dwigateli obýektini döredýär.
3. "LLM"
4. "ai_agent.implement (context_engine = context_engine, input_text =" Salam, ýagdaýlaryňyz nähili? ")": AI kontekstini görkezilen kontekst motoryny we giriş tekstini ulanyp amala aşyrýar.
5. "Ai_agent.test_and_deploy (input_text =" Salam, ýagdaýlaryňyz nähili? ")": Görkezilen giriş tekstini ulanyp AI agentini synagdan geçirýär we ýerleşdirýär.
6. "Langchain.llms.LLM ()": Täze LLM obýektini döredýär.
7. "Langchain.chains.LLMChain ()": Täze LLM zynjyr obýektini döredýär.
8. "langchain.ContextEngine (llm = LLM (model_name =" davinci: 3-partiýa ", temperatura = 0,5, max_tokens = 100))": Görkezilen LLM obýektini ulanyp, täze kontekst dwigateli obýektini döredýär. 9 ..
9. "Ai_agent.input_text =" Salam, ýagdaýlaryňyz nähili? "`: AI agentiniň giriş tekstini görkezilen giriş tekstine düzýär.

Wizuallaşdyrma

Ine, Chart.js ulanyp, ZeroOps arhitekturasynyň wizual görnüşi: json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["AI Agent", "Kontekst motory", "StackGen", "LangChain"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "Arhitektura", "maglumatlar": [10, 8, 6, 4], "backgroundColor": ["# FF6384", "# 36A2EB", "# FFCE56", "# 4BC0C0"] } ] }, "opsiýalar": { "title": { "görkezmek": dogry, "text": "ZeroOps arhitekturasy" }, "rowaýat": { "görkezmek": dogry }, "terezisi": { "yAxes": [ { "bellikler": { "startAtZero": dogry } } ] } } } Bu wizuallaşdyrma, AI agenti, kontekst dwigateli, StackGen we LangChain ýaly ZeroOps ulgamynyň arhitekturasyny görkezýär.

Netije

ZeroOps, programma üpjünçilik ulgamlaryny ýerleşdirmekde we dolandyrmakda el bilen gatyşmagyň zerurlygyny aradan aýyrmaga çalyşýan DevOps awtomatlaşdyrylyşyna öwrülişikli çemeleşme. AI agentleri we kontekst in engineeringenerligi ZeroOps-yň durmuşa geçirilmeginde möhüm rol oýnaýar we StackGen we LangChain AI DevOps awtomatlaşdyrylyşyna esaslanan çemeleşmäni üpjün edýär. “StackGen” we “LangChain” ulanyp, ýönekeý AI agentini durmuşa geçirip, ýerleşdirmek, synag we gözegçilik ýaly dürli meseleleri awtomatlaşdyryp bileris. StackGen we LangChain üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek, şeýle hem Chart.js ulanyp ZeroOps arhitekturasyny wizuallaşdyrmak bilen üpjün edilýär.