DevOps-da Agentic AI-iň potensialyny açmak: LangChain we DSPy integrasiýasynyň tehniki gözlegleri

Giriş

“DevOps” peýza .y has çalt, ygtybarly we ygtybarly programma üpjünçiligine bolan islegiň artmagy bilen çalt ösýär. Bu üýtgeşmäniň esasy hereketlendirijilerinden biri, emeli intellekt (AI) we Machine Learning (ML) -ni DevOps iş prosesine birleşdirmekdir. Bu makalada, ulaldylan we ygtybarly programma arhitekturasyny üpjün edýän iki sany güýçli orkestr guraly bolan LangChain we DSPy integrasiýasyna ünsi jemläp, DevOps-da Agentic AI düşünjesini öwreneris.

DevOps-da Agentic AI näme?

DevOps-daky Agent AI, DevOps iş akymlaryny awtomatlaşdyrmak we optimizirlemek üçin AI agentleriniň ulanylmagyny aňladýar. Bu agentler gözegçilik, hasaba alyş we ýerleşdirmek, has strategiki we döredijilikli iş üçin adam resurslaryny boşatmak ýaly meseleleri ýerine ýetirip bilerler. DevOps-da Agentic AI-iň esasy ýörelgeleri Kontekst in Engineeringenerligi we ZeroOps.

Kontekst in Engineeringenerligi

Kontekst in Engineeringenerligi, “DevOps” -yň işleýşiniň kontekstine umumy düşünje döretmek prosesi. Bu, DevOps iş prosesinde AI agentleriniň özüni alyp barşyny düzgünleşdirýän düzgünleri, çäklendirmeleri we maksatlary kesgitlemegi öz içine alýar. Kontekst in Engineeringenerligi AI agentlerine guramanyň maksatlaryna we wezipelerine laýyk gelýän kararlary almaga we çäreleri görmäge mümkinçilik berýär.

ZeroOps

ZeroOps, DevOps iş prosesine adam gatyşmagynyň zerurlygyny aradan aýyrmagy maksat edinýän DevOps ýörelgesidir. Bu, adam gatyşmazdan daşky gurşawdaky üýtgeşmeleri ýüze çykaryp we olara jogap berip bilýän öz-özüni bejermek, öz-özüni optimallaşdyrmak we öz-özüni goramak ulgamyny döretmek arkaly gazanylýar. ZeroOps ulgamdaky üýtgeşmelere gözegçilik edip, derňäp we jogap berip bilýän AI agentleriniň kömegi bilen mümkin bolýar.

LangChain we DSPy integrasiýasy

LangChain we DSPy, Agentic AI-ni DevOps-a birleşdirmäge mümkinçilik berýän iki sany güýçli orkestr guralydyr. LangChain, gürleşýän AI agentlerini gurmak üçin çarçuwany üpjün edýän Python kitaphanasydyr, DSPy bolsa paýlanan ulgamlary gurmak üçin çarçuwany üpjün edýän Rüst esasly kitaphanadyr.

LangChain we DSPy birleşdirip, döredijiler Agentic AI-iň güýjüni artdyrýan ulaldylan we ygtybarly programma arhitekturasyny döredip bilerler. Ine, bu integrasiýa nädip ýetip boljakdygyny görkezýän mysal:

`` piton

langchain import ediň langchain.chat_models-den ChatOpenAI import edýär langchain.llms-dan LLMOpenAI import edýär

Söhbet modelini we LLM kesgitläň

chat_model = ChatOpenAI () llm = LLMOpenAI ()

LangChain agentini kesgitläň

agent = langchain.Agent ( zynjyr = langchain.Chain ( llm = llm, chat_model = chat_model ) )

DSPy agentini kesgitläň

dsp_agent = dspy.Agent ( name = "my_agent", description = "Meniň DSPy agentim" )

LangChain we DSPy agentlerini birleşdiriň

langchain_agent = langchain.Agent ( zynjyr = langchain.Chain ( llm = llm, chat_model = chat_model, dsp_agent = dsp_agent ) )

Bir işi ýerine ýetirmek üçin integral agenti ulanyň

langchain_agent.execute ("Programmany önümçilige ýerleşdiriň") ``

Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

LangChain we DSPy üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek:

1. ** LangChain Agent döretmek **: langchain.Agent (zynjyr = langchain.Chain (llm = llm, chat_model = chat_model))
2. ** DSPy Agent döretmek **: `dspy.Agent (ady =" my_agent ", düşündiriş =" Meniň DSPy agentim ")"
3. ** LangChain Agentiň ýerine ýetirilişi **: `langchain_agent.execute (" Programmany önümçilige ýerleşdiriň ")
4. ** DSPy Agentiň ýerine ýetirilişi **: `dsp_agent.execute (" Programmany önümçilige ýerleşdiriň ")
5. ** LangChain zynjyrynyň kesgitlemesi **: `langchain.Chain (llm = llm, chat_model = chat_model) '
6. ** DSPy zynjyr kesgitlemesi **: `dspy.Chain (name =" my_chain ", düşündiriş =" DSPy zynjyrym ")"
7. ** LangChain Agent hasaba alyş **: langchain_agent.register ()
8. ** DSPy Agent hasaba alyş **: dsp_agent.register ()
9. ** LangChain Agentiň hasaba alynmazlygy **: langchain_agent.unregister ()
10. ** DSPy Agentiň hasaba alynmazlygy **: dsp_agent.unregister ()

Wizuallaşdyrma

Ine, Chart.js ulanyp, LangChain we DSPy integrasiýasynyň wizual görnüşi:

json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["LangChain", "DSPy"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "Agent döretmek", "maglumatlar": [10, 5], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] }, { "bellik": "Agentiň ýerine ýetirilmegi", "maglumatlar": [8, 6], "backgroundColor": ["# 2196F3", "# 9C27B0"] }, { "bellik": "Zynjyr kesgitlemesi", "maglumatlar": [12, 4], "backgroundColor": ["# 8BC34A", "# 3F51B5"] } ] }, "opsiýalar": { "title": { "görkezmek": dogry, "text": "LangChain we DSPy Integrasiýa" }, "rowaýat": { "görkezmek": dogry } } }

Netije

LangChain we DSPy-nyň birleşmegi, DevOps-da Agentic AI-iň güýjüni artdyrýan ulaldylan we ygtybarly programma arhitekturasyny döretmäge mümkinçilik berýär. Kontekst in Engineeringenerligi we ZeroOps ýörelgelerini ulanmak bilen, döredijiler öz-özüni bejermek, öz-özüni optimizirlemek we daşky gurşawdaky üýtgeşmelere adam gatyşmazdan jogap berip bilýän ulgamlary döredip bilerler. LangChain we DSPy üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek, Chart.js ulanyp integrasiýany wizuallaşdyrmak bilen üpjün edilýär.