Кереш

Ясалма интеллектның (AI) һәм машина өйрәнүнең (ML) тиз эволюциясе агентлык ЯИ үсешенә китерде, ЯИ төре, ул карар кабул итә һәм үзе карар кабул итә ала. Бу технология программа архитектурасына һәм DevOps автоматизациясенә карашыбызны революцияләү потенциалына ия. Бу мәкаләдә без программа архитектурасы, инфраструктура һәм DevOps процессларын автоматлаштыру өчен агент AI, Зур Тел Модельләре (LLM), һәм LangChain һәм DSPy кебек оркестр коралларын интеграцияләячәкбез.

Агент ЯИ нәрсә ул?

Агентик ЯИ - үз-үзеннән карар кабул итә алган ЯИ төрен аңлата. Бу традицион ЯИ системаларыннан аермалы, алар гадәттә билгеле биремнәрне башкару өчен һәм алдан билгеләнгән кагыйдәләр җыелмасы буенча эшләнгән. Агентик ЯИ системалары, үз-үзләреннән өйрәнергә һәм үз максатларына нигезләнеп карарлар кабул итәргә мөмкинлек биреп, автоном һәм җайлаштырылган булырга тиеш.

Агент ЯИда LLMларның роле

Зур тел модельләре (LLMs) - бик күп текст мәгълүматлары буенча күнегелгән һәм кешегә охшаган тел булдырырга сәләтле ЯИ төре. LLMлар агент AI системасының төп компоненты, чөнки алар кеше телен аңлау һәм булдыру сәләтен бирә. Бу агент агент системаларына кешеләр һәм башка системалар белән табигый һәм интуитив рәвештә аралашырга мөмкинлек бирә.

Оркестр кораллары: LangChain һәм DSPy

LangChain һәм DSPy кебек оркестр кораллары төрле системалар һәм компонентлар арасындагы үзара бәйләнешне идарә итү һәм координацияләү өчен эшләнгән. Бу кораллар эш процессларын билгеләү һәм башкару ысулы белән тәэмин итә, алар мәгълүмат эшкәртү, модель укыту, урнаштыру кебек биремнәрне үз эченә ала.

LangChain

LangChain - ачык чыганаклы оркестр коралы, ул эш процессларын төзү һәм идарә итү өчен сыгылучан һәм киңәйтелгән база тәэмин итә. LangChain LLM, мәгълүмат базалары һәм API-ны кертеп, төрле системалар һәм компонентлар белән эшләү өчен эшләнгән.

DSPy

DSPy - Python нигезендәге оркестр коралы, ул эш процессларын билгеләү һәм башкару өчен гади һәм интуитив ысул белән тәэмин итә. DSPy төрле системалар һәм компонентлар белән эшләү өчен эшләнгән, шул исәптән LLM, мәгълүмат базалары, API.

Программа архитектурасы һәм DevOps процессларын автоматлаштыру

Agentic AI, LLMs, һәм LangChain һәм DSPy кебек оркестр кораллары программа архитектурасы һәм DevOps процессларының киң спектрын автоматлаштыру өчен кулланылырга мөмкин. Кайбер мисалларга түбәндәгеләр керә:

• ** Автоматлаштырылган код карау **: Агент АИ системалары кодны карау һәм потенциаль проблемаларны ачыклау өчен кулланыла ала, мәсәлән, хаталар һәм куркынычсызлык.
• ** Автоматлаштырылган тест **: Агент АИ системалары сынауны автоматлаштыру өчен кулланыла ала, шул исәптән берәмлек тесты, интеграция тесты һәм ахырдан тест.
• ** Автоматлаштырылган урнаштыру **: Агент ЯИ системалары урнаштыруны автоматлаштыру өчен кулланыла ала, шул исәптән код, конфигурация һәм башка ресурслар урнаштыру.
• ** Автоматлаштырылган мониторинг **: Агент ЯИ системалары мониторингны автоматлаштыру өчен кулланылырга мөмкин, шул исәптән система эшенә мониторинг, куркынычсызлык һәм башка метрика.

Практик тормышка ашыру

Бу бүлектә без программа архитектурасын һәм DevOps процессын автоматлаштыру өчен LangChain һәм DSPy куллануның гади мисалын китерербез.

Мисал: Кодны автоматлаштыру

Бу мисалда без LangChain һәм DSPy кулланачакбыз, кодны карау. Без түбәндәге адымнарны үз эченә алган эш процессын билгеләячәкбез:

1. ** Код анализы **: Эш процессы LLM кулланачак, кодны анализлау һәм потенциаль проблемаларны ачыклау.
2. ** Кодны карау **: Эш процессы кодны карау һәм потенциаль проблемаларны ачыклау өчен агент AI системасын кулланачак.
3. ** Код урнаштыру **: Эш процессы кодны җитештерү мохитенә урнаштыру өчен урнаштыру коралын кулланачак.

LangChain һәм DSPy ярдәмендә бу эш процессын ничек тормышка ашыруның мисалы: "питон импорт лангчейн LLM импортыннан LLM

LLM-ны билгеләгез

llm = LLM ("текст-davinci-003")

Агент агент системасын билгеләгез

ai_system = langchain.AgenticAI ()

Эш процессын билгеләгез

эш процессы = langchain.Workflow ( адымнар = [ langchain.Step ( исем = "Код анализы", функция = llm.analyze_code, кертүләр = {"код": "def hello_world (): бастыру ('Сәлам Дөнья')"}, ), langchain.Step ( исем = "Код карау", функция = ai_system.review_code, кертүләр = {"код": "def hello_world (): бастыру ('Сәлам Дөнья')"}, ), langchain.Step ( исем = "Код урнаштыру", функция = langchain.deploy_code, кертүләр = {"код": "def hello_world (): бастыру ('Сәлам Дөнья')"}, ), ] )

Эш процессын башкару

workflow.execute () " Бу код өч этапны үз эченә алган эш процессын билгели: код анализы, код карау һәм код урнаштыру. Эш процессы кодны анализлау өчен LLM куллана, кодны карау өчен агент AI системасы һәм кодны җитештерү мохитенә урнаштыру коралы.

Иң күп кулланылган командалар / Сниппетлар

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

1. "Langchain.Workflow (адымнар = [...])": берничә адым белән эш процессын билгеләгез.
2. "Langchain.Step (исем =" ... ", функция = ..., керемнәр = {...})": Эш процессында бер адымны билгеләгез.
3. "Llm.analyze_code (кертүләр = {" код ": ...})": Кодны анализлау өчен LLM кулланыгыз.
4. "Ai_system.review_code (кертүләр = {" код ": ...})": Кодны карау өчен агент AI системасын кулланыгыз.
5. "Langchain.deploy_code (кертүләр = {" код ": ...})": Кодны җитештерү мохитенә урнаштырыгыз.
6. "Langchain.AgenticAI ()": агент AI системасы мисалын булдыру.
7. "Langchain.LLM ()": LLM мисалын булдырыгыз.
8. "Langchain.deploy_code ()": Кодны җитештерү мохитенә урнаштырыгыз.
9. "Langchain.execute_workflow ()": эш процессын башкару.
10. "Langchain.get_workflow_status ()": эш процессы статусын алыгыз.

Визуализация

Chart.js ярдәмендә эш процессын ничек күз алдына китерүнең мисалы: "json { "тип": "бар", "мәгълүмат": { "этикеткалар": ["Код анализы", "Код карау", "Код урнаштыру"], "мәгълүматлар базасы": [ { "ярлык": "Эш процессы адымнары", "мәгълүмат": [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)" ], "чик киңлеге": 1 } ] }, "параметрлар": {} } " Бу код өч этикеткасы булган штрих схемасын билгели: Код анализы, Код карау һәм Код урнаштыру. График эш процессының һәр этабындагы адымнар санын күрсәтә.

Йомгаклау

Agentic AI, LLMs, һәм LangChain һәм DSPy кебек оркестр кораллары программа архитектурасы һәм DevOps автоматизациясенә карашыбызны революцияләү мөмкинлегенә ия. Код карау, сынау, урнаштыру кебек биремнәрне автоматлаштырып, без үсеш процессларының эффективлыгын һәм эффективлыгын күтәрә алабыз. Бу мәкаләдә без бу технологияләрнең интеграциясен өйрәндек һәм программа архитектурасын һәм DevOps процессын автоматлаштыру өчен аларны ничек куллануның гади мисалын китердек.