ئاپتوماتىك يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش ئۈچۈن سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى ئىشلىتىش: DevOps تۇرۇبا لىنىيىسىدە LangChain ۋە DSPy نى بىرلەشتۈرۈش
تونۇشتۇرۇش
يۇمشاق دېتال ئېچىش مەنزىرىسى تېز تەرەققىي قىلماقتا ، سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) نىڭ تەرەققىيات ھاياتىنىڭ ھەر قايسى تەرەپلىرىدە قوللىنىلىشى كۈنسېرى كۈچىيىۋاتىدۇ. سۈنئىي ئەقىل ئۈچۈن ئەڭ ئىستىقباللىق ساھەنىڭ بىرى يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش جەريانىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ، يەنى تېلېگراف ۋە ئۈزلۈكسىز بىرلەشتۈرۈش / ئۈزلۈكسىز ئورۇنلاشتۇرۇش (CI / CD). بۇ ماقالىدە سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش جەريانىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشتىكى رولى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، LangChain ۋە DSPy غا ئوخشاش ئوركېستىرلاش قوراللىرىنىڭ ئەمەلىي يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدىنىمىز.
سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈشتىكى رولى
سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى سانلىق مەلۇماتلارنى ۋە قائىدىلەرنى ئاساس قىلىپ قارار چىقىرىپ ، ئۆزلۈكىدىن ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدىغان يۇمشاق دېتال پروگراممىسى. يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش ئارقا كۆرۈنۈشىدە ، سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ھەر خىل جەريانلارنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشقا ئىشلىتىلىدۇ ، مەسىلەن:
- ** ئۈزلۈكسىز بىرىكتۈرۈش **: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى كود ئۆزگەرتىش ، قۇرۇش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرالايدۇ ، قوللىنىشچان پروگراممىنىڭ ھەر ۋاقىت ئورۇنلاشتۇرۇلغان ھالەتتە بولۇشىغا كاپالەتلىك قىلىدۇ.
- ** ئۇدا ئورۇنلاشتۇرۇش **: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ئىشلەپچىقىرىشقا ئۆزگەرتىشنىڭ ئورۇنلاشتۇرۇلۇشىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇپ ، ئىشلەتكۈچىلەرگە يېڭى ئىقتىدار ۋە ئوڭشاشقا ئېھتىياجلىق ۋاقىت ۋە كۈچنى قىسقارتالايدۇ.
- ** نازارەت قىلىش ۋە ئاگاھلاندۇرۇش **: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى پروگراممىنىڭ ئىقتىدارىنى نازارەت قىلالايدۇ ۋە پروگرامما ئاچقۇچىلار ۋە تىجارەتچىلەرنى ھالقىلىق مەسىلە بولۇشتىن ئىلگىرى يوشۇرۇن مەسىلىلەرگە ئاگاھلاندۇرالايدۇ.
LangChain: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشنىڭ رامكىسى
LangChain ھەر خىل سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرى بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ۋە ۋەزىپىلەرنى ئۆزلۈكىدىن ئىجرا قىلالايدىغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرۇشنىڭ Python رامكىسى. LangChain قۇرۇلۇش ۋاكالەتچىلىرى ئۈچۈن ئاددىي ۋە بىۋاسىتە بىۋاسىتە API تەمىنلەيدۇ:
- ** سانلىق مەلۇمات مەنبەسى بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىدۇ **: LangChain ۋاكالەتچىلەر ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ساندان ، API ۋە ھۆججەت سىستېمىسى قاتارلىق بىر قاتار سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرى بىلەن تەمىنلەيدۇ.
- ** ۋەزىپىلەرنى ئورۇنداش **: LangChain ۋاكالەتچىلەر تېكىست بىر تەرەپ قىلىش ، رەسىم تونۇش ۋە تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش قاتارلىق بىر قاتار ۋەزىپىلەرنى تەمىنلەيدۇ.
- ** سانلىق مەلۇماتتىن ئۆگىنىڭ **: LangChain ۋاكالەتچىلەر سانلىق مەلۇماتتىن ئۆگەنگىلى بولىدىغان بىر يۈرۈش ماشىنا ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى بىلەن تەمىنلەيدۇ.
DSPy: تارقىتىلغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرۇشنىڭ رامكىسى
DSPy كەڭ كۆلەمدە قوللىنىشچان پروگراممىلارنىڭ ئېھتىياجىنى قاندۇرالايدىغان تارقىتىلغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشنىڭ Python رامكىسى. DSPy بىر قاتار ئىقتىدارلارنى تەمىنلەيدۇ ، مەسىلەن:
- ** تارقىتىلغان ھېسابلاش **: DSPy ۋاكالەتچىلەرنىڭ كۆپ ماشىنىدا ئىجرا قىلىشىغا يول قويىدۇ ، چوڭ تىپتىكى قوللىنىشچان پروگراممىلارغا ماس كېلىدۇ.
- ** كېڭەيتىشچانلىقى **: DSPy ۋاكالەتچىلەرنىڭ چوڭ تىپتىكى قوللىنىشچان پروگراممىلارنىڭ ئېھتىياجىنى قاندۇرالايدۇ.
DevOps تۇرۇبا لىنىيىسىدە LangChain ۋە DSPy نى بىرلەشتۈرۈش
LangChain ۋە DSPy نى DevOps تۇرۇبا يولىغا بىرلەشتۈرۈش ئۈچۈن ، تۆۋەندىكى باسقۇچلارنى ئىشلىتەلەيمىز:
- ** LangChain ۋە DSPy نى قاچىلاڭ: تۇرۇبا ئارقىلىق LangChain ۋە DSPy نى قاچىلاڭ.
bash تۇرۇبا ئورنىتىش langchain dspy` - ** LangChain ۋاكالەتچىسى قۇرۇش **: سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرى بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ۋە ۋەزىپە ئىجرا قىلالايدىغان LangChain ۋاكالەتچىسى قۇرۇڭ. `` python import langchain
agent = langchain.Agent (
name = "my_agent",
data_sources = [langchain.DataSource ("ساندان" ، "my_database")],
ۋەزىپە = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")]
)
` 3. python
import dspy
DSPy ۋاكالەتچىسى قۇر
agent = dspy.Agent (
name = "my_agent",
data_sources = [dspy.DataSource ("ساندان" ، "my_database")],
ۋەزىپە = [dspy.Task ("text_processing", "my_text_processing")]
)
` 4. ** LangChain ۋە DSPy ۋاكالەتچىلىرىنى بىرلەشتۈرۈش **: Langkins ۋە DSPy ۋاكالەتچىلىرىنى Jenkins ياكى GitLab CI / CD غا ئوخشاش قورال ئارقىلىق DevOps تۇرۇبا يولىغا بىرلەشتۈرۈڭ. python
import langchain
import dspy
LangChain ۋاكالەتچىسى قۇرۇڭ
langchain_agent = langchain.Agent ( name = "my_langchain_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
DSPy ۋاكالەتچىسى قۇر
dspy_agent = dspy.Agent ( name = "my_dspya_agent", data_sources = [dspy.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [dspy.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
ۋاكالەتچىلەرنى DevOps تۇرۇبا يولىغا بىرلەشتۈرۈڭ
تۇرۇبا يولى = [ langchain_agent, dspy_agent ] `` ` ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر
بۇ يەردە LangChain ۋە DSPy ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:
- ** LangChain: LangChain ۋاكالەتچىسى قۇرۇش ** `` python import langchain
agent = langchain.Agent (
name = "my_agent",
data_sources = [langchain.DataSource ("ساندان" ، "my_database")],
ۋەزىپە = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")]
)
` 2. ** DSPy: DSPy ۋاكالەتچىسى قۇرۇش ** python
import dspy
agent = dspy.Agent (
name = "my_agent",
data_sources = [dspy.DataSource ("ساندان" ، "my_database")],
ۋەزىپە = [dspy.Task ("text_processing", "my_text_processing")]
)
` 3. ** LangChain: سانلىق مەلۇمات مەنبەسى بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىدۇ ** python
import langchain
agent = langchain.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
data = agent.data_sources [0] .get_data ()
` 4. ** DSPy: سانلىق مەلۇمات مەنبەسى بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىدۇ ** python
import dspy
agent = dspy.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [dspy.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [dspy.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
data = agent.data_sources [0] .get_data ()
` 5. ** LangChain: بىر ۋەزىپىنى ئورۇنداش ** python
import langchain
agent = langchain.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
result = agent.tasks [0] .perform_task (سانلىق مەلۇمات)
` 6. ** DSPy: بىر ۋەزىپىنى ئورۇنداش ** python
import dspy
agent = dspy.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [dspy.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [dspy.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
result = agent.tasks [0] .perform_task (سانلىق مەلۇمات)
` 7. ** LangChain: سانلىق مەلۇماتتىن ئۆگىنىڭ ** python
import langchain
agent = langchain.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
agent.learn_from_data (سانلىق مەلۇمات)
` 8. ** DSPy: سانلىق مەلۇماتتىن ئۆگىنىڭ ** python
import dspy
agent = dspy.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [dspy.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [dspy.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
agent.learn_from_data (سانلىق مەلۇمات)
` 9. ** LangChain: DevOps تۇرۇبا يولى بىلەن بىرلەشتۈرۈڭ ** python
import langchain
agent = langchain.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [langchain.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [langchain.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
تۇرۇبا يولى = [
ۋاكالەتچى
]
` 10. ** DSPy: DevOps تۇرۇبا يولى بىلەن بىرلەشتۈرۈڭ ** python
import dspy
agent = dspy.Agent ( name = "my_agent", data_sources = [dspy.DataSource ("ساندان" ، "my_database")], ۋەزىپە = [dspy.Task ("text_processing", "my_text_processing")] )
تۇرۇبا يولى = [ ۋاكالەتچى ] `` ` Visualization
بۇ يەردە DevOps تۇرۇبا يولىدىكى LangChain ۋە DSPy ۋاكالەتچىلىرىنىڭ كۆرۈنۈشى:
chart { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["LangChain", "DSPy"], "datasets": [ { "label": "ۋاكالەتچى", "data": [10, 20], "backgroundColor": ["rgba (255, 99, 132, 0.2)", "rgba (54, 162, 235, 0.2)"], "borderColor": ["rgba (255, 99, 132, 1)", "rgba (54, 162, 235, 1)"], "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "DevOps تۇرۇبا لىنىيىسىدىكى LangChain ۋە DSPy ۋاكالەتچىلىرى" }, "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } } `
بۇ كۆرۈنۈشتە DevOps تۇرۇبا يولىدىكى LangChain ۋە DSPy ۋاكالەتچىلىرى كۆرسىتىلدى ، LangChain ۋاكالەتچىسىنىڭ 10 ، DSPy ۋاكالەتچىسىنىڭ 20 ۋەزىپىسى بار.
خۇلاسە
بۇ ماقالىدە سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنىڭ يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش جەريانىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشتىكى رولى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، LangChain ۋە DSPy غا ئوخشاش ئوركېستىرلاش قوراللىرىنىڭ ئەمەلىي يولغا قويۇلۇشىغا چوڭقۇرلاپ كىردۇق. بىز LangChain ۋە DSPy نىڭ قانداق قىلىپ سانلىق مەلۇمات مەنبەسى بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتەلەيدىغان ، ۋەزىپە ئىجرا قىلالايدىغان ۋە سانلىق مەلۇماتتىن ئۆگىنىدىغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرغىلى بولىدىغانلىقىنى كۆردۇق. بىز يەنە LangChain بىلەن DSPy نىڭ Jenkins ياكى GitLab CI / CD غا ئوخشاش قوراللارنى ئىشلىتىپ DevOps تۇرۇبا يولىغا قانداق بىرلەشتۈرۈلگەنلىكىنى كۆردۇق. يۇمشاق دېتال ئېچىشتا سۈنئىي ئەقىل ۋە ML نىڭ كۈنسېرى قوللىنىلىشىغا ئەگىشىپ ، LangChain ۋە DSPy يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش جەريانىنى ئاپتوماتلاشتۇرماقچى بولغان ئاچقۇچىلار ۋە تىجارەتچىلەر ئۈچۈن بارغانسىرى مۇھىم قورالغا ئايلانماقتا.