تونۇشتۇرۇش
سۈنئىي ئىدراك (AI) ، يۇمشاق دېتال قۇرۇلمىسى ۋە DevOps نىڭ كېسىشىش ئېغىزى يۇمشاق دېتال ئېچىشتا ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ يېڭى ئەندىزىسىنى بارلىققا كەلتۈردى. ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان ئاپتوماتىك ئىشلىتىشنى كۆرسىتىدۇ ، DevOps خىزمەت ئېقىمىنىڭ ئۈنۈمى ۋە ئۈنۈمىنى ئۆستۈرىدۇ. بۇ ماقالىدە ۋاكالەتچى CI / CD ئۇقۇمى ۋە DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق ئۇنى قانداق يولغا قويۇش ئۈستىدە ئىزدىنىمىز.
ۋاكالەتچى CI / CD دېگەن نېمە؟
ۋاكالەتچى CI / CD بولسا DevOps خىزمەت ئېقىمى بولۇپ ، سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان ئاپتوماتلاشتۇرۇشتىن پايدىلىنىپ ، داۋاملىق بىرلەشتۈرۈش ۋە ئۇدا ئورۇنلاشتۇرۇش جەريانىنى راۋانلاشتۇرىدۇ. بۇ ئۇسۇل ماشىنا ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى ئارقىلىق كود ئامبىرى ، مۇلازىمېتىر قۇرۇش ۋە نازارەت قىلىش قورالى قاتارلىق ھەر خىل مەنبەلەردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى ئانالىز قىلىپ ، تەدبىر بەلگىلەشنى خەۋەر قىلالايدىغان ئەندىزە ۋە نورمالسىزلىقنى پەرقلەندۈرىدۇ.
ۋاكالەتچى CI / CD DevOps خىزمەت ئېقىمىنىڭ ئۈنۈمى ۋە ئۈنۈمىنى ئاشۇرۇش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن:
- ** يوشۇرۇن مەسىلىلەرنى بايقاش **: ماشىنا ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى ھەر خىل مەنبەلەردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى تەھلىل قىلىپ ، يوشۇرۇن مەسىلىلەرنى ئاساسلىق مەسىلە بولۇپ قېلىشتىن بۇرۇن پەرقلەندۈرەلەيدۇ.
DSPy ۋە LangChain بىلەن ۋاكالەتچى CI / CD نى يولغا قويۇش
DSPy ۋە LangChain ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى بەرپا قىلىشنىڭ ئىككى مودا رامكىسى. DSPy تارقىتىلغان سىستېما قۇرۇش ئۈچۈن Python كۈتۈپخانىسى ، LangChain بولسا پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى قۇرۇشنىڭ رامكىسى.
DSPy ۋە LangChain بىلەن ۋاكالەتچى CI / CD نى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، تۆۋەندىكى زاپچاسلارنى ئىشلىتىمىز:
- ** DSPy **: بىز DSPy ئارقىلىق كۆپ مىقداردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلالايدىغان ۋە مۇرەككەپ ھېسابلاش ئېلىپ بارالايدىغان سىستېما بەرپا قىلىمىز.
- ** LangChain **: بىز LangChain ئارقىلىق پروگرامما ئاچقۇچىلار بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ۋە CI / CD جەريانى ھەققىدە چۈشەنچە بېرەلەيدىغان پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى قۇرىمىز.
بۇ يەردە DSPy ۋە LangChain نى ئىشلىتىپ ۋاكالەتچى CI / CD نى قانداق ئىشلىتىشنىڭ ئاددىي بىر مىسالى: `` python import dspy langchain import LLM
DSPy گۇرۇپپىسىنى ئېنىقلاڭ
cluster = dspy.Cluster ()
LangChain LLM غا ئېنىقلىما بېرىڭ
llm = LLM ("text-davinci-003")
CI / CD خىزمەت ئېقىمىغا ئېنىقلىما بېرىڭ
def ci_cd_workflow (كود): # DSPy ئارقىلىق كودنى تەھلىل قىلىڭ analysis = cluster.analyze (كود)
# LangChain نى ئىشلىتىپ چۈشەنچە بېرىڭ
چۈشىنىش = llm.generate_insights (تەھلىل)
# چۈشەنچىلەرنى قايتۇرۇڭ
قايتىش چۈشەنچىسى
CI / CD خىزمەت ئېقىمىنى سىناپ بېقىڭ
code = "print ('ياخشىمۇسىز دۇنيا!')"
چۈشىنىش = ci_cd_workflow (كود)
بېسىپ چىقىرىش (چۈشەنچە)
`` بۇ كود DSPy ئارقىلىق كود ۋە LangChain نى تەھلىل قىلىدىغان CI / CD خىزمەت ئېقىمىغا ئېنىقلىما بېرىدۇ. Ci_cd_workflow ئىقتىدارى كودنى كىرگۈزۈش شەكلىدە ئالىدۇ ، DSPy ئارقىلىق تەھلىل قىلىدۇ ، ئاندىن LangChain ئارقىلىق چۈشەنچە ھاسىل قىلىدۇ. ئاندىن چۈشەنچە چىقىرىش سۈپىتىدە قايتۇرۇلىدۇ.
ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر
بۇ يەردە DSPy ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:
DSPy
- dspy.Cluster () `: DSPy توپى قۇرىدۇ.
- cluster.analyze (كود) `: DSPy ئارقىلىق كودنى تەھلىل قىلىدۇ.
cluster.deploy (code): DSPy ئارقىلىق كود ئورۇنلاشتۇرىدۇ.cluster.monitor (code): DSPy ئارقىلىق كودنى نازارەت قىلىدۇ.dspy.utils.log (دەرىجە ، ئۇچۇر): ئۇچۇرنى بەلگىلەنگەن سەۋىيىدە خاتىرىلەيدۇ.
LangChain
- LLM ("text-davinci-003") `: LangChain LLM قۇرىدۇ.
- llm.generate_insights (تەھلىل) `: LangChain ئارقىلىق چۈشەنچە ھاسىل قىلىدۇ.
- "llm.interact (تەھلىل)": LangChain نى ئىشلىتىپ پروگراممېرلار بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىدۇ.
- langchain.utils.log (دەرىجە ، ئۇچۇر) `: ئۇچۇرنى بەلگىلەنگەن دەرىجىدە خاتىرىلەيدۇ.
langchain.utils.tokenize (تېكىست): LangChain ئارقىلىق تېكىستنى توسىدۇ.
Visualization
بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق ۋاكالەتچى CI / CD خىزمەت ئېقىمىنىڭ كۆرۈنۈشى:
json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["كود ئانالىزى" ، "چۈشىنىش ئەۋلاد" ، "ئورۇنلاشتۇرۇش"], "datasets": [ { "label": "DSPy", "data": [10, 20, 30], "backgroundColor": ["# FF6384", "# 36A2EB", "# FFCE56"] }, { "label": "LangChain", "data": [20, 30, 40], "backgroundColor": ["# FF6384", "# 36A2EB", "# FFCE56"] } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "ۋاكالەتچى CI / CD خىزمەت ئېقىمى" }, "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } } `
بۇ كۆرۈنۈشتە Agentic CI / CD خىزمەت ئېقىمى تاياقچە جەدۋەل سۈپىتىدە كۆرسىتىلدى ، DSPy ۋە LangChain ئايرىم سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇماتلىرى سۈپىتىدە كۆرسىتىلدى.
خۇلاسە
بۇ ماقالىدە بىز Agentic CI / CD ئۇقۇمى ۋە DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق ئۇنى قانداق يولغا قويۇش ئۈستىدە ئىزدەندۇق. بىز ئاپتوماتىك تەكرارلاش ۋەزىپىسى ، يوشۇرۇن مەسىلىلەرنى بايقاش ۋە خىزمەت ئېقىمىنى ئەلالاشتۇرۇش قاتارلىق ۋاكالەتچى CI / CD نىڭ پايدىسىنى مۇزاكىرە قىلدۇق. بىز يەنە DSPy ۋە LangChain نى ئىشلىتىپ Agentic CI / CD نى قانداق ئىشلىتىش ، شۇنداقلا DSPy ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / پارچىلارنى ئىشلىتىشنىڭ ئاددىي مىسالى بىلەن تەمىنلىدۇق. ئاخىرىدا ، بىز Chart.js ئارقىلىق ۋاكالەتچى CI / CD خىزمەت ئېقىمىنىڭ كۆرۈنۈشىنى ئۆز ئىچىگە ئالدۇق.
DSPy ۋە LangChain دىن پايدىلىنىپ ، ئاچقۇچىلار Agentic AI سىستېمىسىنى قۇرۇپ ، DevOps خىزمەت ئېقىمىنىڭ ئۈنۈمى ۋە ئۈنۈمىنى ئۆستۈرىدۇ. مەيلى تەجرىبىلىك ئاچقۇچى بولۇڭ ياكى ئەمدىلا باشلىغان بولۇڭ ، ۋاكالەتچى CI / CD كىشىنى ھاياجانلاندۇرىدىغان ۋە تېز تەرەققىي قىلىۋاتقان ساھە.