DSPy һәм LangChain белән AI белән эшләнгән DevOps оркестры: Автоматлаштырылган программа тәэминаты һәм вакыйгаларны тикшерү өчен техник кулланма. | B4N1

DSPy һәм LangChain белән AI белән эшләнгән DevOps оркестры: Автоматлаштырылган программа тәэминаты һәм вакыйгаларны тикшерү өчен техник кулланма.

6 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Кереш

Ясалма интеллект (AI), DevOps һәм программа инженериясе киселеше программа тәэминаты эшләүдә һәм тапшыруда яңа парадигма тудырды. ЯИ белән эшләнгән кораллар һәм рамкалар программа тәэминаты үсеш циклының төрле аспектларын автоматлаштыру өчен көннән-көн кулланыла, шул исәптән вакыйгаларны тикшерү һәм программа тәэминаты. Бу мәкаләдә без автоматлаштырылган программа тәэминаты һәм вакыйгаларны тикшерүгә игътибар итеп, AI белән эшләнгән DevOps оркестры өчен DSPy һәм LangChain куллануны тикшерәчәкбез.

Фон

DevOps - программа тәэминаты тизлеген, сыйфатын, ышанычлылыгын яхшырту өчен үсеш һәм операция коллективлары арасындагы хезмәттәшлекне һәм аралашуны ассызыклаган программа тәэминаты методикасы. ЯИ белән эшләнгән кораллар һәм рамкалар DevOpsның төрле аспектларын автоматлаштыру өчен кулланыла, шул исәптән вакыйгаларны тикшерү һәм программа тәэминаты.

DSPy - Python китапханәсе, AI белән эшләнгән коралларны һәм рамкаларны DevOps торбалары белән интеграцияләүнең гади һәм эффектив ысулын тәкъдим итә. LangChain - Python китапханәсе, ул AI белән эшләнгән коралларны һәм программаларны программа тәэминаты торбалары белән интеграцияләүнең гади һәм эффектив ысулын тәкъдим итә.

DSPy һәм LangChain белән автоматлаштырылган программа тәэминаты

Автоматлаштырылган программа тәэминаты - DevOps-ның критик аспекты, ул программа кушымталарын төзү, сынау һәм урнаштыруны автоматлаштыруны үз эченә ала. DSPy һәм LangChain программа тәэминатын автоматлаштыру өчен AI белән эшләнгән коралларны һәм рамкаларны DevOps торбалары белән интеграцияләп кулланырга мөмкин.

Программаны җибәрүне автоматлаштыру өчен DSPy һәм LangChain-ны ничек куллануның мисалы: "питон dspy импорт LLM импортыннан LLM

DSPy торба ясагыз

торба = dspy. Торба үткәргече ( исем = "программа тәэминаты", адымнар = [ dspy.Step ("төзү", "төзү-программа тәэминаты"), dspy.Step ("тест", "тест-программа тәэминаты"), dspy.Step ("урнаштыру", "урнаштыру-программа тәэминаты") ] )

LangChain LLM ясагыз

llm = LLM ( model_name = "code-davinci-002", max_length = 1024 )

Программаны җибәрүне автоматлаштыру функциясен билгеләгез

def automate_software_delivery (): # Хәзерге гашны алыгыз commit_hash = dspy.get_commit_hash ()

# Хәзерге филиалны алыгыз
филиал = dspy.get_branch ()

# Программа төзегез
build_output = dspy.build_software (тапшыру_хаш, филиал)

# Программаны сынап карагыз
test_output = dspy.test_software (build_output)

# Программаны урнаштырыгыз
урнаштыру_утпут = dspy.deploy_software (test_output)

# Урнаштыру нәтиҗәләрен кире кайтару
return_output

Автоматизация функциясен эшләгез

урнаштыру_утпут = автомат_ программа тәэминаты_ җибәрү ()

Урнаштыру нәтиҗәләрен бастырыгыз

бастыру (урнаштыру_ чыгару) " Бу код блок DSPy һәм LangChain'ны AI белән эшләнгән кораллар һәм рамкаларны DevOps торбалары белән интеграцияләп программа тәэминатын автоматлаштыру өчен ничек кулланырга икәнен күрсәтә.

DSPy һәм LangChain белән вакыйгаларны тикшерү

Вакыйгаларны тикшерү DevOps-ның критик аспекты, ул программа тәэмин итү вакытында булган вакыйгаларны анализлау һәм чишүне үз эченә ала. DSPy һәм LangChain AI белән эшләнгән коралларны һәм рамкаларны DevOps торбалары белән интеграцияләп, вакыйгаларны тикшерүне автоматлаштыру өчен кулланылырга мөмкин.

Менә вакыйганы тикшерүне автоматлаштыру өчен DSPy һәм LangChain-ны ничек куллануның мисалы: "питон dspy импорт LLM импортыннан LLM

DSPy торба ясагыз

торба = dspy. Торба үткәргече ( исем = "вакыйга-тикшерү", адымнар = [ dspy.Step ("анализлау", "анализ-вакыйга"), dspy.Step ("чишү", "чишү-вакыйга") ] )

LangChain LLM ясагыз

llm = LLM ( model_name = "code-davinci-002", max_length = 1024 )

Вакыйгаларны тикшерүне автоматлаштыру функциясен билгеләгез

def automate_incident_investigation (): # Хәзерге вакыйганы алыгыз вакыйга = dspy.get_incident ()

# Вакыйга анализы
анализ_утпут = dspy.analyze_incident (вакыйга)

# Вакыйганы чишегез
resolution_output = dspy.resolve_incident (анализ_ чыгу)

# Резолюция нәтиҗәләрен кире кайтару
кире резолюция

Автоматизация функциясен эшләгез

resolution_output = автомат_инцид_инвестиция ()

Резолюция чыгаруны бастырыгыз

бастыру (резолюция_ чыгару) " Бу код блок DSPy һәм LangChain-ны AI белән эшләнгән кораллар һәм рамкаларны DevOps торбалары белән интеграцияләп, вакыйгаларны тикшерүне автоматлаштыру өчен ничек кулланырга икәнен күрсәтә.

Иң күп кулланылган командалар / Сниппетлар

Менә DSPy һәм LangChain өчен иң күп кулланылган 5-10 командалар / фрагментлар:

  1. "Dspy.Pipeline ()": яңа DSPy торба ясый.
  2. "Dspy.Step ()": DSPy торбасына яңа адым өсти.
  3. "Langchain.LLM ()": яңа LangChain LLM ясый.
  4. "Dspy.get_commit_hash ()": Хәзерге гашны ала.
  5. "Dspy.get_branch ()": Хәзерге филиалны ала.
  6. "Dspy.build_software ()": Программа төзи.
  7. "Dspy.test_software ()": Программаны сынап карый.
  8. "Dspy.deploy_software ()": Программаны урнаштыра.
  9. "Dspy.analyze_incident ()": вакыйганы анализлый.
  10. "Dspy.resolve_incident ()": вакыйганы чишә.

Визуализация

Chart.js ярдәмендә DSPy һәм LangChain эш процессының визуализациясе: "json { "тип": "бар", "мәгълүмат": { "этикеткалар": ["Автоматлаштырылган программа тәэминаты", "Вакыйгаларны тикшерү"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "DSPy", "мәгълүмат": [10, 5], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] }, { "ярлык": "LangChain", "мәгълүмат": [5, 10], "backgroundColor": ["# 2196F3", "# 9C27B0"] } ] }, "вариантлар": { "титул": { "күрсәтү": дөрес, "текст": "DSPy һәм LangChain эш процессы" }, "легенда": { "күрсәтү": дөрес } } } " Бу визуализация автоматлаштырылган программа тәэминаты һәм вакыйгаларны тикшерү өчен DSPy һәм LangChain куллануны күрсәтә.

Йомгаклау

DSPy һәм LangChain AI белән эшләнгән коралларны һәм рамкаларны DevOps торбалары белән интеграцияләү өчен көчле һәм эффектив ысул белән тәэмин итәләр. DSPy һәм LangChain кулланып, оешмалар программа тәэмин итү һәм вакыйгаларны тикшерүне автоматлаштыра, программа тәэмин итү тизлеген, сыйфатын һәм ышанычлылыгын яхшырта ала. Бу мәкаләдә күрсәтелгән код блоклары һәм визуализация DSPy һәм LangChain программаларын автоматлаштырылган тапшыру һәм вакыйгаларны тикшерү өчен куллануны күрсәтәләр.

Киләчәк эш

Киләчәк эш үз эченә ала:

  • DSPy һәм LangChainны AI белән эшләнгән кораллар һәм рамкалар белән берләштерү.
  • DSPy һәм LangChain өчен яңа функцияләр һәм функциональлекне үстерү.
  • DSPy һәм LangChain җитештерүчәнлеген һәм масштаблылыгын яхшырту.

Белешмәләр

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn