Agentic AI-ni DevOps-a birleşdirmek: DSPy we LangChain bilen programma üpjünçiligini orkestrirlemek

Giriş

“DevOps” hereketi programma üpjünçiligini işläp düzmek, ýerleşdirmek we goldamak usulyny özgertdi. Şeýle-de bolsa, programma üpjünçiliginiň çylşyrymlylygy artdygyça, DevOps turbageçirijisinde awtomatlaşdyryş we orkestr zerurlygy hem artýar. Özbaşdak karar bermäge we herekete gönükdirilen emeli intellektiň bir bölegi bolan “Agentic AI”, dolandyryşy awtomatlaşdyrmak we orkestri güýçlendirmek arkaly DevOps tejribesini üýtgetmek mümkinçiligine eýe. Bu makalada, amaly durmuşa geçiriş strategiýalaryna ünsi jemläp, agent AI-ni DevOps-a birikdirmek üçin DSPy we LangChain ýaly gurallaryň nähili ulanylyp bilinjekdigini öwreneris.

Agentic AI näme?

Agentic AI özbaşdak karar bermäge we hereket etmäge ukyply emeli intellektiň bir görnüşine degişlidir. Aýratyn meseleleri ýerine ýetirmek üçin döredilen adaty AI ulgamlaryndan tapawutlylykda, agent AI ulgamlary çylşyrymly, dinamiki şertlerde öwrenmek, uýgunlaşmak we karar bermek üçin döredildi. Agentic AI, dolandyryşy awtomatlaşdyrmak we orkestri güýçlendirmek arkaly toparlara has ýokary derejeli meselelere ünsi jemlemäge we umumy programma üpjünçiligini gowulandyrmaga mümkinçilik bermek arkaly DevOps-da öwrülişik mümkinçiligine eýe.

DSPy näme?

DSPy maglumat turbageçirijilerini gurmak we ýerleşdirmek üçin Python kitaphanasydyr. Dürli çeşmelerden maglumatlary birleşdirmegiň, ony üýtgetmegiň we dürli formatlarda saklamagyň ýönekeý, çeýe we ulaldylan usulyny üpjün edýär. DSPy, köplenç maglumatlar hakyky wagtda öndürilýän we gaýtadan işlenýän DevOps turbageçirijilerinde ulanmak üçin has amatlydyr.

LangChain näme?

LangChain, gepleşik AI ulgamlaryny gurmak we ýerleşdirmek üçin Python kitaphanasydyr. Tebigy dilleri gaýtadan işlemek (NLP) we maşyn öwrenmek (ML) modellerini gepleşik interfeýslerine birleşdirmegiň ýönekeý, çeýe we ulaldylan usuly bilen üpjün edýär. LangChain, DevOps turbageçirijilerinde ulanmak üçin has amatlydyr, bu ýerde gepleşik interfeýsleri meseleleri awtomatlaşdyrmak we ulanyjy tejribesini ýokarlandyrmak üçin ulanylyp bilner.

Agentic AI-ni DSPy we LangChain bilen DevOps-a birleşdirmek

DSPy we LangChain bilen agent AI-ni DevOps-a birleşdirmek üçin şu ädimleri ýerine ýetirmeli:

1. ** Maglumatlaryň kabul edilmegi **: Maglumatlar bazalary, API-ler we faýllar ýaly dürli çeşmelerden maglumatlary almak üçin DSPy ulanyň.
2. ** Maglumatlary gaýtadan işlemek **: Maglumatlary arassalamak, süzmek we jemlemek ýaly usullary ulanyp, kabul edilen maglumatlary üýtgetmek we gaýtadan işlemek üçin DSPy ulanyň.
3. ** Model Training **: Gözegçilik edilýän okuw, gözegçilik edilmedik okuw we güýçlendirmek okuwy ýaly usullary ulanyp, gaýtadan işlenen maglumatlar boýunça ML modellerini öwretmek üçin LangChain ulanyň.
4. ** Model ýerleşdiriş **: Öwredilen modelleri chatbot ýa-da ses kömekçisi ýaly gepleşik interfeýsine ýerleşdirmek üçin LangChain ulanyň.
5. ** Model baha bermek **: Takyklyk, takyklyk we yzyna gaýtarmak ýaly ölçegleri ulanyp, ýerleşdirilen modelleriň işine baha bermek üçin DSPy ulanyň.

Amaly durmuşa geçiriş strategiýalary

DSPy we LangChain bilen DevOps-da agent AI-ni durmuşa geçirmek üçin bu amaly strategiýalary ýerine ýetirip bileris:

`` piton dspy import et

turba = dspy.Pipeline ()

Turbageçirijä maglumat çeşmesini goşuň

pipeline.add_source (dspy.DataSource ("maglumat bazasy", "my_database"))

Turbageçirijä maglumat prosessoryny goşuň

pipeline.add_processor (dspy.DataProcessor ("üýtgetmek", "my_transform"))

Turbageçirijini işlediň

turbage.run () 2. ** ML modellerini öwretmek üçin LangChain ulanyň **: Gözegçilik edilýän okuw, gözegçilik edilmedik okuw we güýçlendirmek okuwy ýaly usullary ulanyp, gaýtadan işlenen maglumatlar boýunça ML modellerini öwretmek üçin LangChain ulanyň. piton langchain import ediň

Gepleşik interfeýsini dörediň

interfeýs = langchain.ConversationalInterface ()

Gepleşik akymyny kesgitläň

akym = langchain.ConversationalFlow ( niýet = "salam", response = "Salam, men size nädip kömek edip bilerin?" )

Model öwrediň

interfeýs.train (akym) 3. ** Model öndürijiligine baha bermek üçin DSPy ulanyň **: Takyklyk, takyklyk we yzyna gaýtarmak ýaly ölçegleri ulanyp, ýerleşdirilen modelleriň işine baha bermek üçin DSPy ulanyň. piton dspy import et

Maglumat geçirijisini dörediň

turba = dspy.Pipeline ()

Turbageçirijä maglumat çeşmesini goşuň

pipeline.add_source (dspy.DataSource ("maglumat bazasy", "my_database"))

Turbageçirijä maglumat prosessoryny goşuň

pipeline.add_processor (dspy.DataProcessor ("baha ber", "my_evaluate"))

Turbageçirijini işlediň

turbage.run () `` Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

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

1. "Dspy.Pipeline ()": Täze maglumat turbageçirijisini döredýär.
2. "Dspy.DataSource ()": Täze maglumat çeşmesini döredýär.
3. "Dspy.DataProcessor ()": Täze maglumat prosessoryny döredýär.
4. "Langchain.ConversationalInterface ()": Täze gepleşik interfeýsini döredýär.
5. "Langchain.ConversationalFlow ()": Gepleşik akymyny kesgitleýär.
6. "Langchain.train ()": Bir modeli öwredýär.
7. "Dspy.run ()": Turbageçiriji işleýär.
8. "Dspy.evaluate ()": Modeliň işine baha berýär.
9. "Langchain.deploy ()": Bir model ýerleşdirýär.
10. "Langchain.integrate ()": Bir modeli gepleşik interfeýsine birleşdirýär.

Wizuallaşdyrma

Ine, Chart.js ulanyp, agent AI turbageçirijisiniň wizual görnüşi: json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["Maglumatlaryň girizilmegi", "Maglumatlary gaýtadan işlemek", "Model okuwy", "Modeliň ýerleşdirilmegi", "Modeliň bahalandyrylmagy"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "Agent AI turbageçirijisi", "maglumatlar": [10, 15, 20, 25, 30], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "opsiýalar": { "title": { "görkezmek": dogry, "text": "Agent AI AI turbageçirijisi" }, "terezisi": { "yAxes": [ { "scaleLabel": { "görkezmek": dogry, "labelString": "Gymmat" } } ] } } } Bu şekillendiriş, her tapgyrda ýerine ýetirilen işleriň sany bilen agent AI turbageçirijisiniň bäş basgançagyny görkezýär.

Netije

Agent AI-ni DSPy we LangChain bilen DevOps-a birleşdirmek dolandyryşy awtomatlaşdyrmak we orkestri güýçlendirmek arkaly programma üpjünçiligini üýtgetmäge mümkinçilik berýär. Toparlar bu makalada görkezilen amaly durmuşa geçiriş strategiýalaryna eýerip, programma üpjünçiligini gowulandyrýan we çykdajylary azaldýan agent AI ulgamlaryny gurup we ýerleşdirip bilerler. Wizuallaşdyrma bölümi, toparlara bu tehnologiýa düşünmegi we durmuşa geçirmegi aňsatlaşdyrýan AI turbageçirijisine anyk we gysgaça syn berýär.