Mikä on LangChain? Aloittelijan opas esimerkkeineen

Nykyään sovellusten on oltava erittäin älykkäitä kielen ymmärtämisessä, ja siinä LangChain tulee käyttöön! Sen avulla on helppo yhdistää tekoälymalleja kaikenlaisiin tietolähteisiin, jotta saat käsiisi täysin räätälöityjä luonnollisen kielen käsittelyratkaisuja (NLP).

LangChain on intuitiivinen avoimen lähdekoodin kehys, joka on luotu yksinkertaistamaan sovellusten kehitystä käyttämällä suuria kielimalleja (LLM), kuten Hugging Facea. Tämän avulla voit rakentaa dynaamisia, tietoihin reagoivia sovelluksia, jotka hyödyntävät viimeisimmät läpimurrot luonnollisen kielen käsittelyssä.

Tässä artikkelissa käsittelemme LangChainin tärkeimmät ominaisuudet, mukaan lukien sen AI-ominaisuudet, tietolähteet, joihin se voi muodostaa yhteyden, ja valikoiman NLP-ratkaisuja, joita se voi tarjota. Sukellaan myös joihinkin mahdollisiin LangChainin käyttötapauksiin mielipideanalyysistä chatboteihin ja muihin.

Oletpa sitten kehittäjä, tietotieteilijä tai vain utelias NLP-tekniikan viimeisimmästä kehityksestä, tämä artikkeli on sinua varten. Joten jos haluat oppia lisää LangChainista ja siitä, kuinka se voi auttaa sinua vapauttamaan kielen voimat yrityksessäsi tai organisaatiossasi, jatka lukemista!

Sisällysluettelo

• Mikä on LangChain?
• Mitkä ovat LangChainin ydinkomponentit?
  • 1. Suuret kielimallit ja sovellusliittymät
  • 2. Framework ja kirjastot
  • 3. Dokumentaatio ja moduulit
• LangChainin asennus ja asennus
  • Vaihe 1: Hanki API-avain OpenAI-alustalta.
  • Vaihe 2: Aseta OpenAI API -avain ympäristömuuttujaksi projektiisi varmistaaksesi turvallisen pääsyn ilman koodin koodausta. Lisää esimerkiksi .env-tiedostoon seuraava rivi:
  • Vaihe 3: Tuo Python-skriptissä tarvittavat kirjastot ja lataa ympäristömuuttuja:
  • Vaihe 4: Nyt voit käyttää LangChainia vuorovaikutuksessa OpenAI API:n kanssa. Voit esimerkiksi luoda tekstivastauksen GPT-3:lla:
• Sovellusten kehittäminen LangChainilla
• 3 LangChainin sovellusesimerkkejä
  • 1. Tekstin yhteenveto (tietojen lisätty sukupolvi)
  • 2. Kysymykseen vastaaminen
  • 3. Chatbotit (kielimalli)
• Mitä integraatiot LangChainissa ovat?
• LangChainin lisäominaisuudet ja mukauttaminen
• LangChainin resurssit ja tuki
• Lopulliset ajatukset

Mikä on LangChain?

LangChain on tehokas avoimen lähdekoodin kehys, joka on suunniteltu auttamaan sinua kehittämään kielimallilla toimivia sovelluksia, erityisesti suuria kielimalleja (LLM).

Se ylittää tavanomaiset API-kutsut, sillä se on tietoinen ja agentti mahdollistaen yhteydet eri tietolähteisiin rikkaampien, yksilöllisempien kokemusten saamiseksi. Se voi myös antaa kielimallille mahdollisuuden olla dynaamisesti vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa.

LangChain virtaviivaistaa erilaisten sovellusten, kuten chatbottien, GQA:n (Generative Question-Answering) ja yhteenvetojen kehittämistä. "Ketjaamalla" komponentteja useista moduuleista se mahdollistaa ainutlaatuisten sovellusten luomisen LLM:n ympärille.

Nyt kun ymmärrät mitä LangChain on ja miksi se on tärkeä, tutkitaan LangChainin ydinkomponentteja seuraavassa osiossa.

Mitkä ovat LangChainin ydinkomponentit?

LangChainin toiminnan täysin tulkitsemiseksi on tärkeää ymmärtää sen ydinkomponentit.

Tämä osio kattaa LangChainin ensisijaiset näkökohdat: kielimallit ja API:t, puitteet ja kirjastot sekä dokumentaation ja moduulit.

Mennään asiaan!

1. Suuret kielimallit ja sovellusliittymät

LangChain tukee kielimalleja, mukaan lukien selkeiden tekoälyalustojen, kuten OpenAI:n, kielimallit, joka on vallankumouksellisen chatbotin takana oleva yritys. Nämä mallit ovat perusta tehokkaiden, kielipohjaisten sovellusten luomiselle.

LangChain tarjoaa sovellusohjelmointirajapinnan (API), jonka avulla voit käyttää niitä ja olla vuorovaikutuksessa niiden kanssa ja helpottaa saumatonta integrointia, jolloin voit hyödyntää LLM:ien täyden potentiaalin eri käyttötapauksissa.

Voit esimerkiksi luoda chatbotin, joka luo henkilökohtaisia ​​matkasuunnitelmia käyttäjän kiinnostuksen kohteiden ja aiempien kokemusten perusteella.

2. Framework ja kirjastot

LangChain-kehys koostuu joukosta työkaluja, komponentteja ja rajapintoja, jotka yksinkertaistavat kielimallipohjaisten sovellusten kehitysprosessia.

Se tarjoaa Python-kirjastoja, jotka auttavat virtaviivaistamaan monipuolista, tietopohjaista vuorovaikutusta tekoälymallien kanssa ketjuttamalla eri komponentit yhteen.

Joitakin LangChain-kehyksen etuja ovat seuraavat:

• Tehokas integraatio suosittujen tekoälyalustojen, kuten ja Hugging Facen, kanssa

• Pääsy kielilähtöisiin datatietoisiin sovelluksiin yhdistämällä mallit muihin tietolähteisiin

• Ketteryyttä mahdollistamalla kielimallin dynaaminen vuorovaikutus ympäristönsä kanssa

3. Dokumentaatio ja moduulit

Jotta voit helpommin kehittää sovelluksia LangChainilla, viitekehyksessä on laaja dokumentaatio .

Tämä opas kattaa eri kehitysnäkökohtia, kuten:

1. Kehitysympäristösi luominen

2. Ensisijaisten AI-mallien integrointi

3. LangChainin tukemien edistyneiden käyttötapausten luominen

Lisäksi modulaarinen rakenne mahdollistaa korkean tason mukauttamisen sovelluksiisi. Voit valita ja yhdistellä moduuleja tarpeidesi mukaan, mikä lisää LangChainin monipuolisuutta entisestään.

LangChainin asennus ja asennus

Aloita LangChainin käyttö projektissasi varmistamalla, että Python on asennettu järjestelmääsi. LangChain voidaan asentaa vaivattomasti pip, Pythonin oletuspakettien hallinnan avulla.

Avaa vain terminaali tai komentokehote ja kirjoita:

pip install langchain

Tämä komento asentaa LangChainin ja sen tarvittavat riippuvuudet Python- ympäristöösi. Nyt olet valmis valjastamaan LangChainin tehon kielimallipohjaisiin sovelluksiin.

Koko projektin ajan saatat joutua yhdistämään LangChainin useisiin mallintarjoajiin, tietovarastoihin ja API:ihin. Jos esimerkiksi haluat käyttää OpenAI:ta, asenna niiden SDK:

pip install openai

Kun olet asentanut OpenAI SDK:n, voit yhdistää sen LangChainiin seuraavasti:

Vaihe 1: Hanki API-avain OpenAI-alustalta.

Rekisteröidy tai kirjaudu sisään tilillesi osoitteessa ja siirry sitten API Keys -osioon.

Napsauta Luo uusi salainen avain .

Anna avaimellesi yksilöllinen nimi ja napsauta Luo uusi avain.

Nyt voit kopioida juuri luomasi salaisen avaimesi ja käyttää sitä sovelluksissasi.

Vaihe 2: Aseta OpenAI API -avain ympäristömuuttujaksi projektiisi varmistaaksesi turvallisen pääsyn ilman koodin koodausta. Lisää esimerkiksi .env-tiedostoon seuraava rivi:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Vaihe 3: Tuo Python-skriptissä tarvittavat kirjastot ja lataa ympäristömuuttuja:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Vaihe 4: Nyt voit käyttää LangChainia vuorovaikutuksessa OpenAI API:n kanssa. Voit esimerkiksi luoda tekstivastauksen GPT-3:lla:

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

Nyt kun tiedät kuinka määrittää kehitysympäristösi OpenAI API-avaimen avulla, seuraavassa osiossa tarkastellaan, kuinka voit kehittää sovelluksia LangChainilla.

Sovellusten kehittäminen LangChainilla

LangChain on avoimen lähdekoodin kehys, joka on suunniteltu kielimallilla toimivien sovellusten kehittämiseen.

Voit hyödyntää sen ominaisuuksia rakentaaksesi tehokkaita sovelluksia, jotka hyödyntävät tekoälymalleja, kuten integroitaessa ulkoisiin lähteisiin, kuten Google Driveen, Notioniin ja Wikipediaan.

Sovellusten kehittäminen LangChainilla on suoraviivainen prosessi, joka sisältää seuraavat vaiheet.

1. Määritä käyttötapaus : Ensin sinun on määriteltävä käyttötapasi ja vaatimukset, jotka auttavat sinua valitsemaan sopivat komponentit ja LLM:t käytettäväksi.

2. Rakenna logiikka: Seuraavaksi voit käyttää LangChainin joustavia kehotteita ja ketjuja rakentaaksesi sovelluksesi logiikkaa. LangChainin koodin avulla voit myös luoda mukautettuja toimintoja, jotka on räätälöity käyttötapaukseesi. Kun olet rakentanut sovelluksen logiikan, voit käyttää LangChainin komponentteja erityisominaisuuksien lisäämiseen, kuten tiedon poimimiseen tai kielen kääntämiseen.

3. Kontekstin asettaminen ja muokkaaminen: Lopuksi voit määrittää ja muokata kontekstia ohjataksesi sovelluksesi toimintaa ja parantaaksesi sen suorituskykyä. LangChainin avulla voit luoda helposti räätälöityjä ja monipuolisia sovelluksia LLM:ien avulla.

Yllä olevan pitäisi antaa sinulle perustiedot sovellusten kehittämisestä LangChainilla. Seuraavassa osiossa tutkimme erilaisia ​​sovelluksia, jotka löytävät laajoja käyttötapoja LangChainille.

3 LangChainin sovellusesimerkkejä

LangChainin avulla voit rakentaa edistyneitä sovelluksia käyttämällä suurta kielimallia (LLM). Joustavuuden, räätälöintimahdollisuuksien ja tehokkaiden komponenttien ansiosta LangChainilla voidaan luoda laaja valikoima sovelluksia eri toimialoille.

Seuraavassa on joitain esimerkkejä, joissa LangChainia käytetään laajasti:

1. Tekstin yhteenveto (tietojen lisätty sukupolvi)

LangChainin avulla voit kehittää sovelluksia, jotka käsittelevät tekstin yhteenvetotehtäviä tehokkaasti.

Hyödyntämällä tehokkaita kielimalleja, kuten ChatGPT:tä, sovelluksesi pystyy luomaan tarkkoja ja ytimekkäitä tiivistelmiä suurista teksteistä, jolloin käyttäjät voivat nopeasti ymmärtää monimutkaisten asiakirjojen pääkohdat.

2. Kysymykseen vastaaminen

Toinen LangChainin käyttötapa on rakentaa sovelluksia, jotka tarjoavat kysymyksiin vastausominaisuudet.

Integroitumalla suureen kielimalliin sovelluksesi voi vastaanottaa käyttäjän syöttämää tekstidataa ja poimia asiaankuuluvia vastauksia useista lähteistä, kuten Wikipediasta, Notionista tai Apify Actorsista. Tämä toiminto voi olla hyödyllinen käyttäjille, jotka etsivät nopeaa ja luotettavaa tietoa eri aiheista.

3. Chatbotit (kielimalli)

LangChain on arvokas työkalu kielimallien avulla toimivien chatbottien luomiseen . Hyödyntämällä LangChainin kehystä ja komponentteja chatbot-sovelluksesi voivat tarjota luonnollisemman ja kiinnostavamman käyttökokemuksen.

Käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa chatbottesi kanssa yleiseen keskusteluun, tukikyselyihin tai muihin erityistarkoituksiin, ja kielimalli tuottaa kontekstitietoisia vastauksia.

Nämä sovellusesimerkit ovat vain muutamia tapoja, joilla voit hyödyntää LangChainia tehokkaiden ja monipuolisten sovellusten rakentamiseen. Ymmärtämällä kielimallien vahvuudet voit luoda innovatiivisia ratkaisuja, jotka vastaavat käyttäjiesi tarpeita.

Jos haluat nähdä esimerkkisovelluksen sovellusten rakentamisesta Pythonilla, katso seuraava video:

Mitä integraatiot LangChainissa ovat?

LangChain tarjoaa päästä päähän -ketjujen integroinnin helpottaakseen työskentelyä eri ohjelmointikielten, -alustojen ja tietolähteiden kanssa.

Tämä varmistaa, että voit rakentaa saumattomasti sovelluksia käyttämällä kielimallia valitsemassasi ympäristössä.

Ohjelmointikielten osalta LangChain tukee sekä JavaScriptiä että TypeScriptiä, voit hyödyntää LangChainin tehoa verkkopohjaisissa ja Node.js-sovelluksissa ja hyödyntää TypeScriptin tarjoamia vankkoja tyyppiturvaominaisuuksia.

Tässä on lyhyt luettelo tärkeimmistä integraatioista, joita LangChainilla on tarjota:

• Suuret kielimallit (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic ja paljon muuta.

• Pilviympäristöt: Azure, Amazon, Google Cloud ja muut suositut pilvipalveluntarjoajat

• Tietolähteet: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors ja paljon muuta.

Näitä integraatioita hyödyntämällä voit luoda kehittyneempiä ja monipuolisempia kielimallin ympärille keskittyviä sovelluksia.

Tämä auttaa sinua kehittämään ja ottamaan projektejasi käyttöön nopeasti ja tehokkaasti hyödyntäen oikeat työkalut ja resurssit tarpeisiisi.

LangChainin lisäominaisuudet ja mukauttaminen

LangChain tarjoaa edistyneitä ominaisuuksia ja mukautusvaihtoehtoja tehokkaiden sovellusten luomiseen LLM:ien avulla.

Voit räätälöidä sovelluksesi toimintaa ja rakentaa kehittyneitä käyttötapauksia, kuten Generatiivinen kysymys-vastaus (GQA) tai chatbotit.

Seuraavassa on joitain LangChainin tärkeimmistä ominaisuuksista:

1. Mukautettavat kehotteet tarpeidesi mukaan

2. Ketjulinkkikomponenttien rakentaminen edistyneisiin käyttötapauksiin

3. Koodin mukauttaminen ainutlaatuisten sovellusten kehittämiseen

4. Mallin integraatio tietojen lisätyn sukupolven luomiseen ja korkealaatuisten kielimallisovellusten, kuten text-davinci-003, käyttöön

5. Joustavat komponentit komponenttien sekoittamiseen ja sovittamiseen erityisvaatimuksiin

6. Kontekstin manipulointi kontekstin määrittämiseksi ja ohjaamiseksi tarkkuuden ja käyttökokemuksen parantamiseksi

LangChainin avulla voit luoda monipuolisia sovelluksia, jotka erottuvat joukosta edistyneiden mukautusvaihtoehtojen ansiosta.

Jotta voit hyödyntää LangChainin ominaisuuksia täysimääräisesti, katsotaanpa joitain arvokkaita resursseja, joita voit käyttää seuraavassa osiossa!

LangChainin resurssit ja tuki

LangChainin mukana tulee erilaisia ​​resursseja ja tukea, jotka auttavat sinua kehittämään tehokkaita kielimallipohjaisia ​​sovelluksia.

Seuraavassa on joitakin tärkeimpiä resursseja, joita voit käyttää työskennellessäsi LangChainin kanssa:

1. AI-kirjastot, kuten OpenAI ja Hugging Face tekoälymalleille

2. Ulkoiset lähteet, kuten Notion, Wikipedia ja Google Drive kohdistetuille tiedoille

3. LangChain-dokumentaatio komponenttien liittämiseen ja ketjuttamiseen liittyvistä oppaista

   • Virallinen dokumentaatio

   • GitHub-arkisto

   • PyPI-pakettivarasto

4. Tietojen lisäys kontekstitietoisten tulosten parantamiseksi ulkoisten tietolähteiden, indeksoinnin ja vektoriesitysten avulla

Lopuksi, LangChain-yhteisön ja omistautuneen tukikanavan kanssa tekeminen voi olla hyödyllistä, jos kohtaat haasteita tai haluat oppia muiden kokemuksista. Foorumeista verkkoryhmiin yhteydenpito muiden kehittäjien kanssa rikastuttaa matkaasi LangChainin avulla.

Lopulliset ajatukset

LangChain tarjoaa kattavan lähestymistavan generatiivisten mallien ja LLM:ien tuottamien sovellusten kehittämiseen. Integroimalla datatieteen ydinkonsepteja kehittäjät voivat hyödyntää useita komponentteja, kehotemalleja ja vektoritietokantoja luodakseen innovatiivisia ratkaisuja perinteisten mittareiden lisäksi.

Teknologian kehittyessä agentit sisältävät entistä kehittyneempiä elementtejä, kuten chat-rajapintoja, jotka tarjoavat kattavampaa tukea erilaisissa käyttötapauksissa.

Kehitätpä sitten chatbotteja, mielialan analysointityökaluja tai mitä tahansa muuta NLP-sovellusta, LangChain voi auttaa sinua hyödyntämään tietojesi täyden potentiaalin. NLP-teknologian kehittyessä ja merkityksen kasvaessa LangChainin kaltaiset alustat tulevat vain arvokkaammiksi.

Joten jos haluat pysyä NLP-maailman kärjessä, muista käydä LangChainissa ja katso, mitä se voi auttaa sinua!