Co je LangChain? Průvodce pro začátečníky s příklady

V dnešní době musí být aplikace super chytré, pokud jde o porozumění jazyku, a v tom přichází LangChain! Usnadňuje propojení modelů umělé inteligence se všemi druhy různých zdrojů dat, takže můžete získat zcela přizpůsobená řešení zpracování přirozeného jazyka (NLP).

LangChain je intuitivní open-source framework vytvořený pro zjednodušení vývoje aplikací pomocí velkých jazykových modelů (LLM), jako je nebo Hugging Face. To vám umožňuje vytvářet dynamické aplikace reagující na data, které využívají nejnovější průlomy ve zpracování přirozeného jazyka.

V tomto článku se budeme zabývat klíčovými funkcemi LangChain, včetně jeho schopností AI, typů datových zdrojů, se kterými se může připojit, a řady NLP řešení, která může nabídnout. Také se ponoříme do některých potenciálních případů použití pro LangChain, od analýzy sentimentu po chatboty a další.

Ať už jste vývojář, datový vědec nebo jste prostě zvědaví na nejnovější vývoj v technologii NLP, tento článek je pro vás. Pokud se tedy chcete dozvědět více o LangChain a o tom, jak vám může pomoci odemknout sílu jazyka ve vaší firmě nebo organizaci, pokračujte ve čtení!

Obsah

• Co je LangChain?
• Jaké jsou základní součásti LangChain?
  • 1. Velké jazykové modely a API
  • 2. Rámec a knihovny
  • 3. Dokumentace a moduly
• Instalace a nastavení LangChain
  • Krok 1: Získejte klíč API z platformy OpenAI.
  • Krok 2: Nastavte klíč OpenAI API jako proměnnou prostředí ve svém projektu, abyste zajistili bezpečný přístup bez pevného kódování klíče ve vašem kódu. Například do souboru .env přidejte následující řádek:
  • Krok 3: Do skriptu Python importujte potřebné knihovny a načtěte proměnnou prostředí:
  • Krok 4: Nyní můžete použít LangChain k interakci s OpenAI API. Chcete-li například vygenerovat textovou odpověď pomocí GPT-3:
• Jak vyvíjet aplikace s LangChain
• 3 Příklady aplikací LangChain
  • 1. Sumarizace textu (generování rozšířených dat)
  • 2. Odpověď na otázku
  • 3. Chatboti (jazykový model)
• Co jsou integrace v LangChain?
• Pokročilé funkce a přizpůsobení LangChain
• Zdroje a podpora pro LangChain
• Závěrečné myšlenky

Co je LangChain?

LangChain je výkonný, open-source framework navržený tak, aby vám pomohl vyvíjet aplikace založené na jazykovém modelu, zejména na velkém jazykovém modelu (LLM).

Jde nad rámec standardních volání API tím, že je vědomý dat a agent, umožňuje propojení s různými zdroji dat pro bohatší a personalizované zážitky. Může také umožnit jazykovému modelu dynamickou interakci s jeho prostředím.

LangChain zjednodušuje vývoj různých aplikací, jako jsou chatboti, generativní odpovědi na otázky (GQA) a sumarizace. Díky „řetězení“ komponent z více modulů umožňuje vytvářet jedinečné aplikace postavené na LLM.

Nyní, když rozumíte tomu, co LangChain je a proč je důležitý, pojďme prozkoumat základní součásti LangChain v další části.

Jaké jsou základní součásti LangChain?

Aby bylo možné plně interpretovat fungování LangChain, je důležité porozumět jeho základním komponentám.

Tato část pokrývá primární aspekty LangChain: jazykové modely a rozhraní API, rámec a knihovny a dokumentaci a moduly.

Jdeme do toho!

1. Velké jazykové modely a API

LangChain podporuje jazykové modely, včetně těch z předních platforem AI, jako je OpenAI, což je společnost, která stojí za revolučním chatbotem. Tyto modely jsou základem pro vytváření výkonných, jazykově řízených aplikací.

LangChain poskytuje aplikační programovací rozhraní (API) pro přístup a interakci s nimi a usnadňuje bezproblémovou integraci, což vám umožňuje využít plný potenciál LLM pro různé případy použití.

Můžete například vytvořit chatbota, který generuje personalizované cestovní itineráře na základě zájmů a minulých zkušeností uživatele.

2. Rámec a knihovny

Rámec LangChain se skládá z řady nástrojů, komponent a rozhraní, které zjednodušují proces vývoje aplikací využívajících jazykový model.

Nabízí knihovny Pythonu, které pomáhají zefektivnit bohaté a datově řízené interakce s modely AI řetězením různých komponent dohromady.

Některé výhody rámce LangChain zahrnují následující:

• Efektivní integrace s populárními platformami AI, jako je Hugging Face

• Přístup k jazykově řízeným datovým aplikacím připojením modelů k jiným zdrojům dat

• Agilita prostřednictvím umožnění jazykovému modelu dynamicky interagovat s prostředím

3. Dokumentace a moduly

Abychom vám usnadnili vývoj aplikací pomocí LangChain, má framework rozsáhlou dokumentaci .

Tato příručka pokrývá různé aspekty vývoje, jako například:

1. Nastavení vašeho vývojového prostředí

2. Integrace preferovaných modelů AI

3. Vytváření pokročilých případů použití podporovaných LangChainem

Modulární konstrukce navíc umožňuje vysokou úroveň přizpůsobení pro vaše aplikace. Můžete si vybrat a kombinovat moduly podle svých potřeb, což dále zvyšuje všestrannost LangChain.

Instalace a nastavení LangChain

Chcete-li začít používat LangChain ve svém projektu, nejprve se ujistěte, že je ve vašem systému nainstalován Python . LangChain lze bez námahy nainstalovat pomocí pip, výchozího správce balíčků Pythonu.

Jednoduše otevřete terminál nebo příkazový řádek a zadejte:

pip install langchain

Tento příkaz nainstaluje LangChain a jeho požadované závislosti do vašeho prostředí Pythonu . Nyní jste připraveni využít sílu LangChain pro aplikace řízené jazykovým modelem.

V průběhu vašeho projektu možná budete muset propojit LangChain s různými poskytovateli modelů, datovými úložišti a API. Chcete-li například využívat OpenAI, nainstalujte jejich SDK:

pip install openai

Po instalaci sady OpenAI SDK ji můžete připojit k LangChain podle následujících kroků:

Krok 1: Získejte klíč API z platformy OpenAI.

Zaregistrujte se nebo se přihlaste ke svému účtu na , poté přejděte do sekce API Keys.

Klikněte na Vytvořit nový tajný klíč .

Zadejte svému klíči jedinečný název a klikněte na Vytvořit nový klíč.

Nyní můžete zkopírovat svůj nově vygenerovaný tajný klíč a použít jej ve svých aplikacích.

Krok 2: Nastavte klíč OpenAI API jako proměnnou prostředí ve svém projektu, abyste zajistili bezpečný přístup bez pevného kódování klíče ve vašem kódu. Například do souboru .env přidejte následující řádek:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Krok 3: Do skriptu Python importujte potřebné knihovny a načtěte proměnnou prostředí:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

Krok 4: Nyní můžete použít LangChain k interakci s OpenAI API. Chcete-li například vygenerovat textovou odpověď pomocí GPT-3:

response = langchain.generate_text(prompt="What are the benefits of using LangChain?", model="openai/gpt-3")
print(response)

Nyní, když víte, jak nastavit vývojové prostředí pomocí klíče OpenAI API, se v další části podíváme na to, jak můžete vyvíjet aplikace pomocí LangChain.

Jak vyvíjet aplikace s LangChain

LangChain je open-source framework určený pro vývoj aplikací založených na jazykovém modelu.

Jeho schopnosti můžete využít k vytváření výkonných aplikací, které využívají modely umělé inteligence, například při integraci s externími zdroji, jako je Disk Google, Notion a Wikipedia.

Vývoj aplikací pomocí LangChain je jednoduchý proces, který zahrnuje následující kroky.

1. Definujte svůj případ použití : Nejprve musíte definovat případ použití a požadavky, které vám pomohou vybrat vhodné komponenty a LLM k použití.

2. Sestavte logiku: Dále můžete použít flexibilní výzvy a řetězce LangChain k sestavení logiky vaší aplikace. Můžete také použít kód LangChain k vytvoření vlastních funkcí přizpůsobených vašemu případu použití. Jakmile vytvoříte logiku aplikace, můžete pomocí komponent LangChain přidat specifické funkce, jako je extrakce dat nebo překlad jazyka.

3. Nastavení a manipulace s kontextem: Nakonec můžete nastavit kontext a manipulovat s ním, abyste řídili chování vaší aplikace a zlepšili její výkon. S LangChain máte možnost snadno vytvářet vysoce přizpůsobené a funkčně bohaté aplikace pomocí LLM.

Výše uvedené by vám mělo poskytnout základní pochopení toho, jak vyvíjet aplikace pomocí LangChain. V další části prozkoumáme různé aplikace, které nacházejí rozsáhlé případy použití pro LangChain.

3 Příklady aplikací LangChain

LangChain vám umožňuje vytvářet pokročilé aplikace pomocí velkého jazykového modelu (LLM). Díky své flexibilitě, možnostem přizpůsobení a výkonným komponentám lze LangChain použít k vytváření široké škály aplikací v různých odvětvích.

Níže jsou uvedeny některé příklady, kde se LangChain široce používá:

1. Sumarizace textu (generování rozšířených dat)

S LangChain můžete vyvíjet aplikace, které efektivně zvládají úlohy sumarizace textu .

Díky využití výkonných jazykových modelů, jako je ChatGPT, bude vaše aplikace schopna generovat přesné a stručné souhrny velkých textů, což vašim uživatelům umožní rychle pochopit hlavní body složitých dokumentů.

2. Odpověď na otázku

Dalším případem použití pro LangChain je vytváření aplikací, které poskytují schopnosti odpovídat na otázky.

Díky integraci s velkým jazykovým modelem může vaše aplikace přijímat uživatelsky zadaná textová data a získávat relevantní odpovědi z různých zdrojů, jako je Wikipedia, Notion nebo Apify Actors. Tato funkce může být přínosná pro uživatele, kteří hledají rychlé a spolehlivé informace o různých tématech.

3. Chatboti (jazykový model)

LangChain je cenný nástroj pro vytváření chatbotů založených na jazykových modelech. Využitím rámce a komponent LangChain mohou vaše aplikace chatbotů poskytovat přirozenější a poutavější uživatelskou zkušenost.

Uživatelé mohou komunikovat s vašimi chatboty pro obecnou konverzaci, dotazy na podporu nebo jiné specifické účely a jazykový model bude generovat kontextové odpovědi.

Tyto příklady aplikací jsou jen několika způsoby, jak můžete využít LangChain k vytváření výkonných a všestranných aplikací. Pochopením silných stránek jazykových modelů můžete vytvářet inovativní řešení, která uspokojí potřeby vašich uživatelů.

Chcete-li vidět příklad aplikace vytváření aplikací pomocí Pythonu, podívejte se na následující video:

Co jsou integrace v LangChain?

LangChain poskytuje integraci end-to-end řetězců, která vám usnadní práci s různými programovacími jazyky, platformami a zdroji dat.

To zajišťuje, že můžete bezproblémově vytvářet aplikace využívající jazykový model v prostředí, které si vyberete.

Pokud jde o programovací jazyky, LangChain poskytuje podporu pro JavaScript i TypeScript, můžete využít sílu LangChain ve webových aplikacích a aplikacích Node.js a využít robustní funkce typové bezpečnosti, které TypeScript poskytuje.

Zde je krátký seznam klíčových integrací, které LangChain nabízí:

• Velké jazykové modely (LLM): OpenAI, Hugging Face, Antropické a další.

• Cloudové platformy: Azure, Amazon, Google Cloud a další oblíbení poskytovatelé cloudu

• Zdroje dat: Disk Google, Notion, Wikipedia, Apify Actors a další.

Využitím těchto integrací můžete vytvářet pokročilejší a všestrannější aplikace zaměřené na jazykový model.

To vám pomůže rychle a efektivně rozvíjet a nasazovat vaše projekty a využívat ty správné nástroje a zdroje pro vaše potřeby.

Pokročilé funkce a přizpůsobení LangChain

LangChain nabízí pokročilé funkce a možnosti přizpůsobení pro vytváření výkonných aplikací pomocí LLM.

Můžete přizpůsobit chování své aplikace a vytvářet sofistikované případy použití, jako jsou generativní otázky a odpovědi (GQA) nebo chatboti.

Níže jsou uvedeny některé z klíčových funkcí LangChain:

1. Přizpůsobitelné výzvy, aby vyhovovaly vašim potřebám

2. Vytváření komponent řetězového článku pro pokročilé případy použití

3. Přizpůsobení kódu pro vývoj jedinečných aplikací

4. Integrace modelu pro generování rozšířených dat a přístup k vysoce kvalitní aplikaci jazykového modelu, jako je text-davinci-003

5. Flexibilní komponenty pro míchání a přizpůsobení komponent pro specifické požadavky

6. Manipulace s kontextem pro nastavení a vedení kontextu pro lepší přesnost a uživatelskou zkušenost

S LangChain můžete vytvářet aplikace bohaté na funkce, které vyčnívají z davu, díky pokročilým možnostem přizpůsobení.

Abychom vám pomohli plně využít funkce LangChain, pojďme se v další části podívat na některé cenné zdroje, které byste mohli využít!

Zdroje a podpora pro LangChain

LangChain přichází s různými zdroji a podporou, které vám pomohou vyvíjet výkonné aplikace založené na jazykovém modelu.

Níže jsou uvedeny některé z klíčových zdrojů, které můžete použít při práci s LangChain:

1. AI knihovny, jako je OpenAI a Hugging Face pro modely AI

2. Externí zdroje, jako je Notion, Wikipedia a Disk Google pro cílená data

3. Dokumentace LangChain pro průvodce spojováním a řetězením komponent

   • Oficiální dokumentace

   • Úložiště GitHub

   • Úložiště balíčků PyPI

4. Rozšíření dat pro zlepšení výsledků s ohledem na kontext prostřednictvím externích zdrojů dat, indexování a vektorových reprezentací

A konečně, zapojit se do komunity LangChain a vyhrazeného podpůrného slack kanálu může být přínosné, pokud narazíte na problémy nebo se chcete poučit ze zkušeností ostatních. Od fór po online skupiny, spojení s ostatními vývojáři obohatí vaši cestu s LangChain.

Závěrečné myšlenky

LangChain nabízí komplexní přístup k vývoji aplikací poháněných generativními modely a LLM. Díky integraci základních konceptů z datové vědy mohou vývojáři využít více komponent, šablon výzvy a vektorové databáze k vytvoření inovativních řešení přesahujících tradiční metriky.

Jak se technologie vyvíjí, agenti zahrnují sofistikovanější prvky, včetně chatovacích rozhraní, které nabízejí komplexnější podporu v různých případech použití.

Ať už vyvíjíte chatboty, nástroje pro analýzu sentimentu nebo jakoukoli jinou aplikaci NLP, LangChain vám může pomoci uvolnit plný potenciál vašich dat. Jak se technologie NLP neustále vyvíjí a roste na významu, platformy jako LangChain budou jen stále cennější.

Takže, pokud si chcete udržet náskok ve světě NLP, určitě se podívejte na LangChain a uvidíte, co pro vás může udělat!