Giriş
Emeli intellektiň (AI) we Machine Learning (ML) -iň çalt ewolýusiýasy, hereket edip we özbaşdak karar berip bilýän AI görnüşi bolan agent AI-iň ösmegine sebäp boldy. Bu tehnologiýa, programma arhitekturasyna we DevOps awtomatlaşdyrylyşyna çemeleşişimizi üýtgetmek mümkinçiligine eýedir. Bu makalada programma üpjünçiligi arhitekturasyny, infrastrukturany we DevOps amallaryny awtomatlaşdyrmak üçin agent AI, Uly Dil Modelleri (LLM) we LangChain we DSPy ýaly orkestr gurallaryny birleşdirmegi öwreneris.
Agentic AI näme?
Agentic AI hereketleri we özbaşdak karar berip bilýän AI görnüşini aňladýar. Bu, adatça belli wezipeleri ýerine ýetirmek we öňünden kesgitlenen düzgünleriň toplumyny ýerine ýetirmek üçin döredilen adaty AI ulgamlaryndan tapawutlanýar. Beýleki tarapdan, “Agentic AI” ulgamlary has özbaşdak we uýgunlaşdyrylan bolup, daşky gurşawyndan öwrenmäge we öz maksatlaryna we kararlaryna esaslanyp karar bermäge mümkinçilik berýär.
Agent AI-de LLM-leriň roly
Uly dil modelleri (LLM) köp mukdarda tekst maglumatlary boýunça taýýarlanan we adama meňzeş dil döretmäge ukyply AI görnüşidir. LLM-ler agent AI ulgamlarynyň esasy düzüm bölegi bolup durýar, sebäbi olar adam diline düşünmek we döretmek ukybyny üpjün edýär. Bu, agent AI ulgamlaryna adamlar we beýleki ulgamlar bilen has tebigy we içgin aragatnaşyk gurmaga mümkinçilik berýär.
Orkestr gurallary: LangChain we DSPy
LangChain we DSPy ýaly orkestr gurallary dürli ulgamlar we komponentleriň arasyndaky täsirleri dolandyrmak we utgaşdyrmak üçin döredildi. Bu gurallar maglumatlary gaýtadan işlemek, modelleri taýýarlamak we ýerleşdirmek ýaly meseleleri öz içine alyp bilýän iş akymlaryny kesgitlemegiň we ýerine ýetirmegiň usulyny üpjün edýär.
LangChain
LangChain, iş akymlaryny gurmak we dolandyrmak üçin çeýe we giňeldilen çarçuwany üpjün edýän açyk çeşmeli orkestr guralydyr. “LangChain” LLM, maglumat bazalary we API-ler ýaly köp sanly ulgam we komponent bilen işlemek üçin döredildi.
DSPy
DSPy, Python esasly orkestr guraly bolup, iş akymlaryny kesgitlemek we ýerine ýetirmek üçin ýönekeý we içgin usuly üpjün edýär. DSPy LLM, maglumat bazalary we API-ler ýaly köp sanly ulgam we komponent bilen işlemek üçin döredildi.
Programma arhitekturasyny we DevOps amallaryny awtomatlaşdyrmak
Agent AI, LLM we LangChain we DSPy ýaly orkestr gurallary programma üpjünçiliginiň arhitekturasynyň we DevOps amallarynyň giň toplumyny awtomatlaşdyrmak üçin ulanylyp bilner. Käbir mysallara şular girýär:
- ** Awtomatiki kod gözden geçirmek **: Agent AI ulgamlary kody gözden geçirmek we näsazlyklar we howpsuzlyk gowşaklyklary ýaly potensial meseleleri kesgitlemek üçin ulanylyp bilner.
- ** Awtomatlaşdyrylan synag **: Agentiki AI ulgamlary synagy awtomatlaşdyrmak, birlik synagy, integrasiýa synagy we ahyrky synag ýaly ulanylyp bilner.
- ** Awtomatlaşdyrylan ýerleşdiriş **: Agentiki AI ulgamlary, kod, konfigurasiýa we beýleki çeşmeleriň ýerleşdirilmegini goşmak bilen ýerleşdirmegi awtomatlaşdyrmak üçin ulanylyp bilner.
- ** Awtomatlaşdyrylan gözegçilik **: Agentiki AI ulgamlary, ulgamyň işleýşine, howpsuzlygyna we beýleki ölçeglere gözegçilik etmek ýaly gözegçiligi awtomatlaşdyrmak üçin ulanylyp bilner.
Amaly durmuşa geçirmek
Bu bölümde, programma arhitekturasyny we DevOps amalyny awtomatlaşdyrmak üçin LangChain we DSPy ulanmagyň ýönekeý mysalyny hödürläris.
Mysal: Kodlary awtomatlaşdyrmak
Bu mysalda, kod synyny awtomatlaşdyrmak üçin LangChain we DSPy ulanarys. Aşakdaky ädimleri öz içine alýan iş prosesini kesgitläris:
- ** Kod derňewi **: Iş tertibi kody seljermek we ýüze çykyp biljek meseleleri kesgitlemek üçin LLM ulanar.
- ** Kod gözden geçirmek **: Iş tertibi kody gözden geçirmek we ýüze çykyp biljek meseleleri kesgitlemek üçin agent AI ulgamyny ulanar.
- ** Kod ýerleşdirmek **: Iş tertibi kody önümçilik gurşawyna ýerleşdirmek üçin ýerleşdiriş guralyny ulanar.
LangChain we DSPy ulanyp, bu iş prosesini nädip durmuşa geçirmelidiginiň mysaly: `` piton langchain import ediň langchain import LLM-den
LLM kesgitläň
llm = LLM ("text-davinci-003")
Agent AI ulgamyny kesgitläň
ai_system = langchain.AgenticAI ()
Iş prosesini kesgitläň
iş prosesi = langchain.Workflow ( ädimler = [ langchain.Step ( name = "Kod derňewi", funksiýa = llm.analyze_code, giriş = {"kod": "def hello_world (): çap ('Salam Dünýä')"}, ), langchain.Step ( name = "Kod gözden geçirmek", funksiýa = ai_system.review_code, giriş = {"kod": "def hello_world (): çap ('Salam Dünýä')"}, ), langchain.Step ( name = "Kod ýerleşdirmek", funksiýa = langchain.deploy_code, giriş = {"kod": "def hello_world (): çap ('Salam Dünýä')"}, ), ] )
Iş prosesini ýerine ýetiriň
workflow.execute () `` Bu kod üç basgançagy öz içine alýan iş prosesini kesgitleýär: kod derňewi, kod gözden geçirmek we kod ýerleşdirmek. Iş prosesi kody seljermek üçin LLM, kody gözden geçirmek üçin agent AI ulgamy we kody önümçilik gurşawyna ýerleşdirmek üçin enjam guralyny ulanýar.
Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler
LangChain we DSPy üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek:
- "Langchain.Workflow (ädimler = [...])": Birnäçe ädim bilen iş prosesini kesgitläň.
- "Langchain.Step (name =" ... ", funksiýa = ..., giriş = {...})`: Iş prosesinde ýekeje ädim kesgitläň.
- "Llm.analyze_code (giriş = {" kod ": ...})`: Kody seljermek üçin LLM ulanyň.
- "Ai_system.review_code (girişler = {" kod ": ...})`: Kody gözden geçirmek üçin agent AI ulgamyny ulanyň.
- "Langchain.deploy_code (giriş = {" kod ": ...})": Kody önümçilik gurşawyna ýerleşdiriň.
- "Langchain.AgenticAI ()": Agent AI ulgamynyň mysalyny dörediň.
- "Langchain.LLM ()": LLM mysalyny dörediň.
- "Langchain.deploy_code ()": Kody önümçilik gurşawyna ýerleşdiriň.
- "Langchain.execute_workflow ()": Iş prosesini ýerine ýetiriň.
- "Langchain.get_workflow_status ()": Iş prosesiniň statusyny alyň.
Görkeziş
Ine, Chart.js ulanyp, iş prosesini nädip göz öňüne getirmegiň mysaly:
json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["Kod derňewi", "Kod gözden geçirmek", "Kod ýerleşdirmek"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "Iş akymynyň ädimleri", "maglumatlar": [10, 20, 30], "backgroundColor": [ "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "rgba (54, 162, 235, 0.2)", "rgba (255, 206, 86, 0.2)" ], "borderColor": [ "rgba (255, 99, 132, 1)", "rgba (54, 162, 235, 1)", "rgba (255, 206, 86, 1)" ], "borderWidth": 1 } ] }, "opsiýalar": {} }
Bu kod üç ýazgyly ştrih diagrammasyny kesgitleýär: Kod derňewi, kod gözden geçirmek we kod ýerleşdirmek. Diagrammada iş prosesiniň her tapgyrynda ädimleriň sany görkezilýär.
Netije
“Agentic AI”, “LLM” we “LangChain” we “DSPy” ýaly orkestr gurallary programma arhitekturasyna we DevOps awtomatlaşdyrylyşyna çemeleşişimizi üýtgetmek mümkinçiligine eýe. Kod gözden geçirmek, synag we ýerleşdirmek ýaly meseleleri awtomatlaşdyrmak bilen, ösüş proseslerimiziň netijeliligini we netijeliligini ýokarlandyryp bileris. Bu makalada bu tehnologiýalaryň integrasiýasyny öwrendik we programma üpjünçiliginiň arhitekturasyny we DevOps amalyny awtomatlaşdyrmak üçin olary ulanmagyň ýönekeý mysalyny hödürledik.