Hvad er LangChain? En begyndervejledning med eksempler

Nu om dage skal apps være super smarte, når det kommer til sprogforståelse, og det er her, LangChain kommer ind! Det gør det nemt at forbinde AI-modeller med alle mulige forskellige datakilder, så du kan få fingrene i helt tilpassede NLP-løsninger (natural language processing).

LangChain er en intuitiv open source-ramme skabt til at forenkle udviklingen af ​​applikationer ved hjælp af store sprogmodeller (LLM'er), såsom eller Hugging Face. Dette giver dig mulighed for at bygge dynamiske, data-responsive applikationer, der udnytter de seneste gennembrud inden for naturlig sprogbehandling.

I denne artikel vil vi dække de vigtigste funktioner i LangChain, herunder dets AI-kapaciteter, de typer datakilder, det kan forbinde med, og rækken af ​​NLP-løsninger, det kan tilbyde. Vi vil også dykke ned i nogle potentielle use cases for LangChain, fra sentimentanalyse til chatbots og mere.

Uanset om du er udvikler, dataforsker eller blot nysgerrig efter den seneste udvikling inden for NLP-teknologi, er denne artikel til dig. Så hvis du vil lære mere om LangChain, og hvordan det kan hjælpe dig med at låse op for sprogets kraft i din virksomhed eller organisation, så fortsæt med at læse!

Indholdsfortegnelse

• Hvad er LangChain?
• Hvad er kernekomponenterne i LangChain?
  • 1. Store sprogmodeller og API'er
  • 2. Rammer og biblioteker
  • 3. Dokumentation og moduler
• Installation og opsætning af LangChain
  • Trin 1: Få en API-nøgle fra OpenAI-platformen.
  • Trin 2: Konfigurer OpenAI API-nøglen som en miljøvariabel i dit projekt for at sikre sikker adgang uden hardkodning af nøglen i din kode. Tilføj f.eks. følgende linje i en .env-fil:
  • Trin 3: I dit Python-script skal du importere de nødvendige biblioteker og indlæse miljøvariablen:
  • Trin 4: Nu kan du bruge LangChain til at interagere med OpenAI API. For eksempel, for at generere et tekstsvar ved hjælp af GPT-3:
• Sådan udvikler du applikationer med LangChain
• 3 Anvendelseseksempler på LangChain
  • 1. Tekstopsummering (Data Augmented Generation)
  • 2. Besvarelse af spørgsmål
  • 3. Chatbots (sprogmodel)
• Hvad er integrationer i LangChain?
• Avancerede funktioner og tilpasning af LangChain
• Ressourcer og support til LangChain
• Afsluttende tanker

Hvad er LangChain?

LangChain er en kraftfuld, open source-ramme designet til at hjælpe dig med at udvikle applikationer drevet af en sprogmodel, især en stor sprogmodel (LLM).

Det går ud over standard API-kald ved at være databevidst og agent, hvilket muliggør forbindelser med forskellige datakilder for rigere, personlige oplevelser. Det kan også give en sprogmodel mulighed for at interagere dynamisk med sit miljø.

LangChain strømliner udviklingen af ​​forskellige applikationer, såsom chatbots, Generative Question-Answering (GQA) og opsummering. Ved at "kæde" komponenter fra flere moduler giver det mulighed for at skabe unikke applikationer bygget op omkring en LLM.

Nu hvor du forstår, hvad LangChain er, og hvorfor det er vigtigt, lad os udforske kernekomponenterne i LangChain i næste afsnit.

Hvad er kernekomponenterne i LangChain?

For at være i stand til fuldt ud at fortolke LangChains funktion, er det vigtigt at forstå dets kernekomponenter.

Dette afsnit dækker de primære aspekter af LangChain: sprogmodeller og API'er, rammer og biblioteker samt dokumentation og moduler.

Lad os komme ind i det!

1. Store sprogmodeller og API'er

LangChain understøtter sprogmodeller, herunder dem fra prominente AI-platforme som OpenAI, som er firmaet bag den revolutionerende chatbot. Disse modeller er grundlaget for at skabe kraftfulde, sprogdrevne applikationer.

LangChain leverer en applikationsprogrammeringsgrænseflade (API'er) til at få adgang til og interagere med dem og lette sømløs integration, så du kan udnytte det fulde potentiale af LLM'er til forskellige brugssager.

For eksempel kan du oprette en chatbot, der genererer personlige rejseplaner baseret på brugerens interesser og tidligere erfaringer.

2. Rammer og biblioteker

LangChain-rammen består af en række værktøjer, komponenter og grænseflader, der forenkler udviklingsprocessen for sprogmodeldrevne applikationer.

Det tilbyder Python-biblioteker til at hjælpe med at strømline rige, datadrevne interaktioner med AI-modellerne ved at kæde forskellige komponenter sammen.

Nogle fordele ved LangChain frameworket inkluderer følgende:

• Effektiv integration med populære AI-platforme som og Hugging Face

• Adgang til sprogdrevne databevidste applikationer ved at forbinde modellerne med andre datakilder

• Agilitet ved at gøre det muligt for en sprogmodel at interagere dynamisk med deres omgivelser

3. Dokumentation og moduler

For at gøre det nemmere for dig at udvikle applikationer ved hjælp af LangChain, har rammeværket omfattende dokumentation .

Denne vejledning dækker forskellige aspekter af udvikling, såsom:

1. Opsætning af dit udviklingsmiljø

2. Integrering af foretrukne AI-modeller

3. Oprettelse af avancerede use cases understøttet af LangChain

Derudover letter modulopbygningen høje niveauer af tilpasning til dine applikationer. Du kan vælge og kombinere moduler efter dine behov, hvilket yderligere forbedrer LangChains alsidighed.

Installation og opsætning af LangChain

For at begynde at bruge LangChain i dit projekt, skal du først sikre dig, at Python er installeret på dit system. LangChain kan nemt installeres med pip, Pythons standardpakkemanager.

Du skal blot åbne din terminal eller kommandoprompt og indtaste:

pip install langchain

Denne kommando installerer LangChain og dets nødvendige afhængigheder i dit Python- miljø. Nu er du klar til at udnytte styrken fra LangChain til sprogmodeldrevne applikationer.

Igennem dit projekt skal du muligvis forbinde LangChain med forskellige modeludbydere, datalagre og API'er. For at bruge OpenAI'er skal du for eksempel installere deres SDK:

pip install openai

Efter installation af OpenAI SDK, kan du forbinde den med LangChain ved at følge disse trin:

Trin 1: Få en API-nøgle fra OpenAI-platformen.

Tilmeld dig eller log ind på din konto på , og naviger derefter til afsnittet API-nøgler.

Klik på Opret ny hemmelig nøgle .

Giv din nøgle et unikt navn, og klik på Opret ny nøgle.

Nu kan du kopiere din nyligt genererede hemmelige nøgle og bruge den i dine applikationer.

Trin 2: Konfigurer OpenAI API-nøglen som en miljøvariabel i dit projekt for at sikre sikker adgang uden hardkodning af nøglen i din kode. Tilføj f.eks. følgende linje i en .env-fil:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Trin 3: I dit Python-script skal du importere de nødvendige biblioteker og indlæse miljøvariablen:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Trin 4: Nu kan du bruge LangChain til at interagere med OpenAI API. For eksempel, for at generere et tekstsvar ved hjælp af GPT-3:

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

Nu hvor du ved, hvordan du konfigurerer dit udviklingsmiljø ved hjælp af OpenAI API-nøglen, ser vi på, hvordan du kan udvikle apps ved hjælp af LangChain i næste afsnit.

Sådan udvikler du applikationer med LangChain

LangChain er en open source-ramme designet til at udvikle applikationer drevet af en sprogmodel.

Du kan bruge dens muligheder til at bygge kraftfulde applikationer, der gør brug af AI-modeller, f.eks. mens du integrerer med eksterne kilder som Google Drive, Notion og Wikipedia.

Udvikling af applikationer med LangChain er en ligetil proces, der involverer følgende trin.

1. Definer din use case : Først skal du definere din use case og dine krav, som vil hjælpe dig med at vælge de relevante komponenter og LLM'er til brug.

2. Byg logikken: Dernæst kan du bruge LangChains fleksible prompter og kæder til at bygge logikken i din applikation. Du kan også bruge LangChains kode til at skabe brugerdefineret funktionalitet skræddersyet til din use case. Når du har bygget applikationens logik, kan du bruge LangChains komponenter til at tilføje specifikke funktioner, såsom dataudtræk eller sprogoversættelse.

3. Indstil og manipuler kontekst: Endelig kan du indstille og manipulere kontekst for at guide din applikations adfærd og forbedre dens ydeevne. Med LangChain har du magten til at skabe meget tilpassede og funktionsrige applikationer ved hjælp af LLM'er med lethed.

Ovenstående skulle give dig en grundlæggende forståelse af, hvordan du udvikler applikationer ved hjælp af LangChain. I det næste afsnit vil vi udforske de forskellige applikationer, der finder omfattende use cases for LangChain.

3 Anvendelseseksempler på LangChain

LangChain giver dig mulighed for at bygge avancerede applikationer ved hjælp af en stor sprogmodel (LLM). Med sin fleksibilitet, tilpasningsmuligheder og kraftfulde komponenter kan LangChain bruges til at skabe en bred vifte af applikationer på tværs af forskellige industrier.

Følgende er nogle af eksemplerne, hvor LangChain er meget brugt:

1. Tekstopsummering (Data Augmented Generation)

Med LangChain kan du udvikle applikationer, der håndterer tekstresuméopgaver effektivt .

Ved at udnytte kraftfulde sprogmodeller som ChatGPT, vil din applikation være i stand til at generere nøjagtige og kortfattede opsummeringer af store tekster, så dine brugere hurtigt kan forstå hovedpunkterne i komplekse dokumenter.

2. Besvarelse af spørgsmål

En anden use case for LangChain er at bygge applikationer, der giver mulighed for at besvare spørgsmål.

Ved at integrere med en stor sprogmodel kan din applikation modtage brugerinputtet tekstdata og udtrække relevante svar fra en række forskellige kilder, såsom Wikipedia, Notion eller Apify Actors. Denne funktionalitet kan være gavnlig for brugere, der søger hurtig og pålidelig information om forskellige emner.

3. Chatbots (sprogmodel)

LangChain er et værdifuldt værktøj til at skabe chatbots drevet af sprogmodeller. Ved at udnytte LangChains rammer og komponenter kan dine chatbot-applikationer give en mere naturlig og engagerende brugeroplevelse.

Brugere kan interagere med dine chatbots til generel samtale, supportforespørgsler eller andre specifikke formål, og sprogmodellen vil generere kontekstbevidste svar.

Disse applikationseksempler er blot nogle få måder, hvorpå du kan bruge LangChain til at bygge kraftfulde og alsidige applikationer. Ved at forstå styrkerne ved sprogmodeller kan du skabe innovative løsninger, der imødekommer dine brugeres behov.

For at se et eksempel på anvendelse af bygningsapplikationer med Python, tjek følgende video:

Hvad er integrationer i LangChain?

LangChain giver ende-til-ende kæder integration for at gøre arbejdet med forskellige programmeringssprog, platforme og datakilder lettere for dig.

Dette sikrer, at du problemfrit kan bygge applikationer ved hjælp af en sprogmodel i det miljø, du vælger.

Med hensyn til programmeringssprog giver LangChain understøttelse af både JavaScript og TypeScript, du kan udnytte styrken af ​​LangChain i webbaserede og Node.js applikationer og drage fordel af de robuste typesikkerhedsfunktioner TypeScript giver.

Her er en kort liste over vigtige integrationer LangChain har at tilbyde:

• Store sprogmodeller (LLM'er): OpenAI, Hugging Face, Anthropic og mere.

• Cloud-platforme: Azure, Amazon, Google Cloud og andre populære cloud-udbydere

• Datakilder: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors og mere.

Ved at bruge disse integrationer kan du skabe mere avancerede og alsidige applikationer centreret omkring en sprogmodel.

Dette vil hjælpe dig med at udvikle og implementere dine projekter hurtigt og effektivt ved at udnytte de rigtige værktøjer og ressourcer til dine behov.

Avancerede funktioner og tilpasning af LangChain

LangChain tilbyder avancerede funktioner og tilpasningsmuligheder til at skabe kraftfulde applikationer ved hjælp af LLM'er.

Du kan skræddersy din applikations adfærd og bygge sofistikerede use cases såsom Generative Question-Answering (GQA) eller chatbots.

Følgende er nogle af de vigtigste funktioner i LangChain:

1. Tilpasbare prompter, der passer til dine behov

2. Opbygning af kædeledskomponenter til avancerede anvendelsestilfælde

3. Kodetilpasning til udvikling af unikke applikationer

4. Modelintegration til dataudvidet generering og adgang til højkvalitets sprogmodelapplikation som text-davinci-003

5. Fleksible komponenter til at blande og matche komponenter til specifikke krav

6. Kontekstmanipulation for at indstille og vejlede kontekst for forbedret nøjagtighed og brugeroplevelse

Med LangChain kan du skabe funktionsrige applikationer, der skiller sig ud fra mængden, takket være dens avancerede tilpasningsmuligheder.

For at hjælpe dig med at få det fulde udbytte af LangChains funktioner, lad os tage et kig på nogle værdifulde ressourcer, du kan bruge i næste afsnit!

Ressourcer og support til LangChain

LangChain kommer med forskellige ressourcer og support til at hjælpe dig med at udvikle kraftfulde sprogmodeldrevne applikationer.

Følgende er nogle af de vigtigste ressourcer, som du kan bruge, når du arbejder med LangChain:

1. AI-biblioteker såsom OpenAI og Hugging Face til AI-modeller

2. Eksterne kilder som Notion, Wikipedia og Google Drive til målrettede data

3. LangChain dokumentation til vejledninger om tilslutning og kæde af komponenter

   • Officiel dokumentation

   • GitHub Repository

   • PyPI Package Repository

4. Dataforøgelse for at forbedre kontekstbevidste resultater gennem eksterne datakilder, indeksering og vektorrepræsentationer

Endelig kan det være en fordel at engagere sig i LangChain-fællesskabet og en dedikeret support-slack-kanal, hvis du støder på udfordringer eller ønsker at lære af andres erfaringer. Fra fora til onlinegrupper vil forbindelse med andre udviklere berige din rejse med LangChain.

Afsluttende tanker

LangChain tilbyder en omfattende tilgang til udvikling af applikationer drevet af generative modeller og LLM'er. Ved at integrere kernekoncepter fra datavidenskab kan udviklere udnytte flere komponenter, promptskabeloner og vektordatabaser til at skabe innovative løsninger ud over traditionelle metrikker.

Efterhånden som teknologien udvikler sig, involverer agenter mere sofistikerede elementer, herunder chat-grænseflader, der tilbyder mere omfattende support i forskellige brugssager.

Uanset om du udvikler chatbots, sentimentanalyseværktøjer eller enhver anden NLP-applikation, kan LangChain hjælpe dig med at låse op for det fulde potentiale af dine data. Efterhånden som NLP-teknologien fortsætter med at udvikle sig og vokse i betydning, vil platforme som LangChain kun blive mere værdifulde.

Så hvis du ønsker at være på forkant med NLP-verdenen, så sørg for at tjekke LangChain ud og se, hvad det kan gøre for dig!