** Orchestrating Agentic AI ni DevOps Pipelines pẹlu DSPy ati LangChain fun Imudara ZeroOps ***

Ibere

Ijọpọ ti Imọye Ọgbọn (AI) ni awọn opo gigun ti DevOps ti ṣe iyipada ni ọna ti a ṣe agbekalẹ sọfitiwia, idanwo, ati imuṣiṣẹ. AI Agentic, ipin kan ti AI ti o jẹ ki ṣiṣe ipinnu adase ati gbigbe igbese, ni agbara lati mu ilọsiwaju siwaju sii ati imunadoko ti awọn ilana DevOps. Ninu àpilẹkọ yii, a yoo ṣawari ero ti orchestrating agentic AI ni DevOps pipelines nipa lilo DSPy ati LangChain, ati jiroro awọn anfani ti ọna yii ni iyọrisi ZeroOps.

** Kini Agent AI?**

AI Aṣoju n tọka si iru AI ti o ni agbara lati ṣe awọn ipinnu ati ṣe awọn iṣe adaṣe, laisi ilowosi eniyan. Eyi jẹ aṣeyọri nipasẹ lilo awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ ilọsiwaju, sisẹ ede adayeba, ati awọn faaji oye. Awọn eto AI Ajiṣẹ le kọ ẹkọ lati iriri, ni ibamu si awọn ipo tuntun, ati ṣe ajọṣepọ pẹlu eniyan ni ọna adayeba ati oye.

Kini ZeroOps?

ZeroOps jẹ imoye DevOps ti o ni ero lati yọkuro iwulo fun idasi eniyan ni idagbasoke sọfitiwia, imuṣiṣẹ, ati itọju. Eyi jẹ aṣeyọri nipasẹ lilo adaṣe adaṣe, orchestration, ati ṣiṣe ipinnu ti a dari AI. ZeroOps n fun awọn ajo laaye lati mu sọfitiwia yiyara, pẹlu didara ga, ati ni awọn idiyele kekere.

** Orchestrating AI Agent ni DevOps Pipelines ***

Lati ṣe orchestrate AI aṣoju ni awọn opo gigun ti DevOps, a nilo lati ṣepọ ṣiṣe ipinnu-iwakọ AI ati gbigbe igbese sinu opo gigun ti epo. Eyi le ṣee ṣe nipasẹ lilo DSPy ati LangChain, awọn ilana olokiki meji fun kikọ ati gbigbe awọn ohun elo AI-ṣiṣẹ.

DSPy

DSPy jẹ ilana Python fun kikọ ati imuṣiṣẹ awọn ohun elo ti AI-ṣiṣẹ. O pese eto awọn irinṣẹ ati awọn ile-ikawe fun sisẹ data, ẹkọ ẹrọ, ati sisẹ ede adayeba. DSPy jẹ apẹrẹ lati ṣiṣẹ lainidi pẹlu awọn ilana olokiki bii LangChain ati FastAPI.

LangChain

LangChain jẹ ilana Python fun kikọ ati imuṣiṣẹ awọn ohun elo AI-ṣiṣẹ. O pese eto awọn irinṣẹ ati awọn ile ikawe fun sisẹ ede abinibi, ẹkọ ẹrọ, ati awọn faaji oye. LangChain jẹ apẹrẹ lati ṣiṣẹ lainidi pẹlu awọn ilana olokiki bii DSPy ati FastAPI.

** imuse Imọ-ẹrọ ***

Lati ṣe afihan imuse imọ-ẹrọ ti orchestrating agentic AI ni awọn opo gigun ti DevOps nipa lilo DSPy ati LangChain, jẹ ki a gbero apẹẹrẹ ti o rọrun kan. Ṣebi a fẹ lati ṣe adaṣe imuṣiṣẹ ti ohun elo wẹẹbu kan nipa lilo opo gigun ti DevOps. A le lo DSPy lati kọ eto ṣiṣe ipinnu ipinnu AI ti o ṣe ipinnu ilana imuṣiṣẹ ti o dara julọ ti o da lori awọn nkan bii iṣẹ ṣiṣe ohun elo, esi olumulo, ati awọn orisun eto.

`` Python gbe wọle dspy lati agbewọle LLM langchain

def deployment_strategy(app_performance, user_feedback, system_resources): # Lo DSPy lati ṣe ilana data ati ṣe awọn ipinnu data = dspy.Data(app_performance, user_feedback, system_resources) ipinnu = dspy.DecisionMaker(data)

# Lo LangChain lati ṣe agbekalẹ ero imuṣiṣẹ kan
llm = LLM ("ọrọ-davinci-003")
ètò = llm.generate_text(f"Ṣiṣe {app_performance} pẹlu {user_feedback} ati {system_resources} awọn orisun”)

pada ètò

Ṣetumo opo gigun ti epo DevOps

pipeline (app_performance, olumulo_feedback, system_resources): # Lo DSPy lati ṣe orchestrate opo gigun ti epo opo = dspy.Pipeline () pipeline.add_task(deployment_strategy, app_performance, user_feedback, system_resources) pipeline.add_task(dspytasks.Deploy, ètò)

# Ṣiṣe opo gigun ti epo
pipeline.run ()

Ṣiṣe opo gigun ti epo

opo gigun (90, 4.5, 80)

** Top 5-10 Awọn aṣẹ ti a lo julọ / awọn snippets ***

Eyi ni oke 5-10 ti a lo julọ awọn aṣẹ/snippets fun DSPy ati LangChain:

1. `dspy.Data()`: Ṣẹda a data ohun fun processing ati ipinnu-sise.
2. `dspy.DecisionMaker ()`: Ṣe awọn ipinnu da lori data ati awọn ti o tọ.
3. `LLM.generate_text()`: Ṣe agbejade ọrọ ti o da lori awọn ilana titẹ sii.
4. `dspytasks.Deploy()`: Ṣiṣe ohun elo kan ti o da lori eto imuṣiṣẹ.
5. `dspy.Pipeline ()`: Orchestrates a DevOps opo gigun ti epo.
6. `pipeline.add_task ()`: Ṣafikun iṣẹ-ṣiṣe kan si opo gigun ti epo.
7. `pipeline.run ()`: nṣiṣẹ opo.
8. `dspy.Data.process()`: Awọn ilana data fun ṣiṣe ipinnu.
9. `dspy.DecisionMaker.decide()`: Mu ki a ipinnu da lori data ati o tọ.
10. `LLM.generate_text(prompt)`: Ṣe ipilẹṣẹ ọrọ ti o da lori awọn itọsi titẹ sii.

** Iworan ***

Eyi ni iwoye ti opo gigun ti epo DevOps ti AI-ṣiṣẹ ni lilo Chart.js:
`` json
{
  "type": "ọgọ",
  "data": {
    "labels": ["Ṣíṣe Data", "Ipinnu-Ṣiṣe", "Ifiranṣẹ"],
    "awọn ipilẹ data": [
      {
        "label": "Agent AI",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "AalaWidth": 1
      }
    ]
  },
  "awọn aṣayan": {
    "iwọn": {
      "yAxes": [
        {
          "awọn ami": {
            "beginAtZero": otitọ
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Iwoye yii ṣe afihan awọn ipele mẹta ti opo gigun ti epo DevOps ti AI-ṣiṣẹ: ṣiṣe data, ṣiṣe ipinnu, ati imuṣiṣẹ.

Ipari

Ninu àpilẹkọ yii, a ṣawari ero ti orchestrating agentic AI ni DevOps pipelines nipa lilo DSPy ati LangChain. A ṣe afihan apẹẹrẹ ti o rọrun kan ti bii o ṣe le ṣe adaṣe imuṣiṣẹ ti ohun elo wẹẹbu kan nipa lilo eto ṣiṣe ipinnu ti AI. A tun pese iworan ti opo gigun ti epo DevOps ti AI ti n ṣakoso ni lilo Chart.js. Nipa iṣọpọ AI aṣoju sinu awọn opo gigun ti DevOps, awọn ajo le ṣaṣeyọri ZeroOps ati mu sọfitiwia ṣiṣẹ ni iyara, pẹlu didara ga, ati ni awọn idiyele kekere.