Mi az a LangChain? Útmutató kezdőknek példákkal

Manapság az alkalmazásoknak szuper okosnak kell lenniük a nyelv megértéséhez, és itt jön a képbe a LangChain! Lehetővé teszi a mesterséges intelligencia modellek és a különféle adatforrások összekapcsolását, így teljesen testreszabott természetes nyelvi feldolgozási (NLP) megoldásokat vehet igénybe.

A LangChain egy intuitív, nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet a nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) használó alkalmazások fejlesztésének egyszerűsítésére hoztak létre, mint például a Hugging Face. Ez lehetővé teszi dinamikus, adatérzékeny alkalmazások létrehozását, amelyek kihasználják a természetes nyelvi feldolgozás legújabb áttöréseit.

Ebben a cikkben bemutatjuk a LangChain főbb funkcióit, beleértve az AI-képességeket, az adatforrások típusait, amelyekhez csatlakozhat, és az általa kínált NLP-megoldásokat. Kitérünk a LangChain néhány lehetséges felhasználási esetére is, a hangulatelemzéstől a chatbotokig és azon túl.

Legyen szó fejlesztőről, adatkutatóról, vagy egyszerűen csak kíváncsi az NLP technológia legújabb fejlesztéseire, ez a cikk neked szól. Tehát, ha többet szeretne megtudni a LangChainről, és arról, hogy miként segíthet felszabadítani a nyelv erejét vállalkozásában vagy szervezetében, olvasson tovább!

Tartalomjegyzék

• Mi az a LangChain?
• Melyek a LangChain fő összetevői?
  • 1. Nagy nyelvi modellek és API-k
  • 2. Keretrendszer és könyvtárak
  • 3. Dokumentáció és modulok
• A LangChain telepítése és beállítása
  • 1. lépés: Szerezzen be egy API-kulcsot az OpenAI platformról.
  • 2. lépés: Állítsa be az OpenAI API-kulcsot környezeti változóként a projektben, hogy biztonságos hozzáférést biztosítson a kulcs kódja kódolása nélkül. Például egy .env fájlban adja hozzá a következő sort:
  • 3. lépés: A Python-szkriptben importálja a szükséges könyvtárakat, és töltse be a környezeti változót:
  • 4. lépés: Most már használhatja a LangChaint az OpenAI API-val való interakcióhoz. Például szöveges válasz generálásához a GPT-3 használatával:
• Alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével
• 3 Példák a LangChain alkalmazására
  • 1. Szövegösszegzés (Adatok kiterjesztett generálása)
  • 2. Kérdés megválaszolása
  • 3. Chatbotok (nyelvi modell)
• Mik azok az integrációk a LangChainben?
• A LangChain speciális funkciói és testreszabása
• Erőforrások és támogatás a LangChain számára
• Végső gondolatok

Mi az a LangChain?

A LangChain egy hatékony, nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet arra terveztek, hogy segítséget nyújtson nyelvi modellel hajtott alkalmazások fejlesztésében, különösen egy nagy nyelvi modellben (LLM).

A szabványos API-hívásokon túlmutat azáltal, hogy adattudatos és ügynökös, lehetővé téve a különféle adatforrásokkal való kapcsolatokat a gazdagabb, személyre szabott élmények érdekében. Arra is képessé teheti a nyelvi modellt, hogy dinamikusan kölcsönhatásba lépjen a környezetével.

A LangChain leegyszerűsíti a különféle alkalmazások fejlesztését, mint például a chatbotok, a generatív kérdés-válaszolás (GQA) és az összegzés. A több modulból származó komponensek „láncolásával” lehetővé teszi egyedi alkalmazások létrehozását, amelyek egy LLM köré épülnek.

Most, hogy megértette, mi az a LangChain, és miért fontos, a következő részben fedezzük fel a LangChain alapvető összetevőit.

Melyek a LangChain fő összetevői?

A LangChain működésének teljes értelmezéséhez fontos megérteni a fő összetevőit.

Ez a rész a LangChain elsődleges szempontjait tárgyalja: nyelvi modellek és API-k, keretrendszer és könyvtárak, valamint dokumentáció és modulok.

Menjünk bele!

1. Nagy nyelvi modellek és API-k

A LangChain támogatja a nyelvi modelleket, beleértve a prominens mesterséges intelligencia platformok, például az OpenAI modelljeit, amely a forradalmi chatbot mögött álló vállalat. Ezek a modellek jelentik az alapját a hatékony, nyelvvezérelt alkalmazások létrehozásának.

A LangChain egy alkalmazásprogramozási felületet (API-kat) biztosít a hozzáféréshez és a velük való interakcióhoz, valamint megkönnyíti a zökkenőmentes integrációt, lehetővé téve az LLM-ekben rejlő lehetőségek teljes kihasználását különböző felhasználási esetekben.

Létrehozhat például egy chatbotot, amely személyre szabott utazási útvonalakat generál a felhasználó érdeklődése és korábbi tapasztalatai alapján.

2. Keretrendszer és könyvtárak

A LangChain keretrendszer számos eszközből, összetevőből és interfészből áll, amelyek leegyszerűsítik a nyelvi modellel hajtott alkalmazások fejlesztési folyamatát.

Python-könyvtárakat kínál az AI-modellekkel való gazdag, adatvezérelt interakciók egyszerűsítésére a különböző összetevők összekapcsolásával.

A LangChain keretrendszer néhány előnye a következők:

• Hatékony integráció olyan népszerű mesterséges intelligencia platformokkal, mint a Hugging Face

• Hozzáférés a nyelvvezérelt adattudatos alkalmazásokhoz a modellek más adatforrásokhoz való csatlakoztatásával

• Agilitás azáltal, hogy lehetővé teszi a nyelvi modell számára, hogy dinamikusan kommunikáljon a környezetével

3. Dokumentáció és modulok

A keretrendszer kiterjedt dokumentációval rendelkezik, hogy megkönnyítse az alkalmazások LangChain használatával történő fejlesztését .

Ez az útmutató a fejlesztés különböző aspektusait fedi le, mint például:

1. A fejlesztői környezet beállítása

2. A preferált AI-modellek integrálása

3. A LangChain által támogatott speciális használati esetek létrehozása

Ezenkívül a moduláris felépítés lehetővé teszi az alkalmazások magas szintű testreszabását. Igényei szerint választhat és kombinálhat modulokat, tovább növelve a LangChain sokoldalúságát.

A LangChain telepítése és beállítása

A LangChain használatának megkezdéséhez először győződjön meg arról, hogy a Python telepítve van a rendszeren. A LangChain könnyedén telepíthető a pip-vel, a Python alapértelmezett csomagkezelőjével.

Egyszerűen nyissa meg a terminált vagy a parancssort, és írja be:

pip install langchain

Ez a parancs telepíti a LangChaint és a szükséges függőségeit a Python- környezetbe. Most készen áll arra, hogy a LangChain erejét nyelvi modell-vezérelt alkalmazásokhoz használja.

A projekt során előfordulhat, hogy a LangChaint különféle modellszolgáltatókkal, adattárolókkal és API-kkal kell összekapcsolnia. Például az OpenAI használatához telepítse az SDK-t:

pip install openai

Az OpenAI SDK telepítése után az alábbi lépéseket követve csatlakoztathatja a LangChainhez:

1. lépés: Szerezzen be egy API-kulcsot az OpenAI platformról.

Regisztráljon vagy jelentkezzen be fiókjába a webhelyen, majd navigáljon az API-kulcsok részhez.

Kattintson az Új titkos kulcs létrehozása elemre .

Adjon egyedi nevet a kulcsának, majd kattintson az Új kulcs létrehozása gombra.

Most már lemásolhatja az újonnan generált titkos kulcsot, és felhasználhatja az alkalmazásaiban.

2. lépés: Állítsa be az OpenAI API-kulcsot környezeti változóként a projektben, hogy biztonságos hozzáférést biztosítson a kulcs kódja kódolása nélkül. Például egy .env fájlban adja hozzá a következő sort:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

3. lépés: A Python-szkriptben importálja a szükséges könyvtárakat, és töltse be a környezeti változót:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

4. lépés: Most már használhatja a LangChaint az OpenAI API-val való interakcióhoz. Például szöveges válasz generálásához a GPT-3 használatával:

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

Most, hogy tudja, hogyan állíthatja be fejlesztői környezetét az OpenAI API-kulcs használatával, a következő részben megvizsgáljuk, hogyan fejleszthet alkalmazásokat a LangChain használatával.

Alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével

A LangChain egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet nyelvi modellel hajtott alkalmazások fejlesztésére terveztek.

Képességeit kihasználva olyan hatékony alkalmazásokat készíthet, amelyek kihasználják az AI-modelleket, például miközben integrálják a külső forrásokat, például a Google Drive-ot, a Notiont és a Wikipédia-t.

Az alkalmazások LangChain segítségével történő fejlesztése egy egyszerű folyamat, amely a következő lépéseket tartalmazza.

1. Határozza meg a használati esetet : Először is meg kell határoznia a használati esetet és a követelményeket, amelyek segítenek kiválasztani a megfelelő összetevőket és LLM-eket.

2. Építsd fel a logikát: Ezután a LangChain rugalmas promptjaival és láncaival építheted fel az alkalmazás logikáját. A LangChain kódjával az Ön használati esetére szabott egyedi funkciókat is létrehozhat. Miután felépítette az alkalmazás logikáját, a LangChain összetevőivel speciális funkciókat adhat hozzá, például adatkinyerést vagy nyelvi fordítást.

3. Kontextus beállítása és kezelése: Végül beállíthatja és manipulálhatja a környezetet, hogy irányítsa az alkalmazás viselkedését és javítsa a teljesítményét. A LangChain segítségével könnyedén hozhat létre nagymértékben testreszabott és funkciókban gazdag alkalmazásokat LLM-ek segítségével.

A fentiek alapvető ismereteket nyújtanak arról, hogyan lehet alkalmazásokat fejleszteni a LangChain használatával. A következő részben megvizsgáljuk azokat a különböző alkalmazásokat, amelyek széleskörű felhasználási eseteket találnak a LangChain számára.

3 Példák a LangChain alkalmazására

A LangChain lehetővé teszi fejlett alkalmazások létrehozását nagy nyelvi modell (LLM) használatával. Rugalmasságának, testreszabási lehetőségeinek és nagy teljesítményű összetevőinek köszönhetően a LangChain számos alkalmazás létrehozására használható a különböző iparágakban.

Íme néhány példa, ahol a LangChaint széles körben használják:

1. Szövegösszegzés (Adatok kiterjesztett generálása)

A LangChain segítségével olyan alkalmazásokat fejleszthet, amelyek hatékonyan kezelik a szövegösszegzési feladatokat .

A hatékony nyelvi modellek, például a ChatGPT felhasználásával az alkalmazás képes lesz pontos és tömör összefoglalásokat készíteni nagy szövegekről, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy gyorsan megértsék az összetett dokumentumok főbb pontjait.

2. Kérdés megválaszolása

A LangChain másik felhasználási példája olyan alkalmazások készítése, amelyek kérdések megválaszolását biztosítják.

A nagy nyelvi modellel való integráció révén az alkalmazás felhasználói szöveges adatokat fogadhat, és releváns válaszokat nyerhet ki különféle forrásokból, például a Wikipédiából, a Notionból vagy az Apify Actorsból. Ez a funkció hasznos lehet azoknak a felhasználóknak, akik gyors és megbízható információkat keresnek különböző témákban.

3. Chatbotok (nyelvi modell)

A LangChain értékes eszköz a nyelvi modelleken alapuló chatbotok létrehozásához. A LangChain keretrendszerének és összetevőinek kihasználásával a chatbot alkalmazásai természetesebb és vonzóbb felhasználói élményt nyújthatnak.

A felhasználók interakcióba léphetnek az Ön chatbotjaival általános beszélgetések, támogatási kérdések vagy más konkrét célok érdekében, és a nyelvi modell környezettudatos válaszokat generál.

Ezek az alkalmazáspéldák csak néhány módja annak, hogyan használhatja fel a LangChaint hatékony és sokoldalú alkalmazásokat. A nyelvi modellek erősségeinek megértésével innovatív megoldásokat hozhat létre, amelyek megfelelnek a felhasználók igényeinek.

Ha szeretne példát látni alkalmazások Python segítségével történő építésére, nézze meg a következő videót:

Mik azok az integrációk a LangChainben?

A LangChain végpontok közötti láncintegrációt biztosít, hogy megkönnyítse a különböző programozási nyelvekkel, platformokkal és adatforrásokkal való munkát.

Ez biztosítja, hogy zökkenőmentesen készítsen alkalmazásokat nyelvi modellt használva az Ön által választott környezetben.

Ami a programozási nyelveket illeti, a LangChain támogatja a JavaScriptet és a TypeScriptet is, kiaknázhatja a LangChain erejét webalapú és Node.js alkalmazásokban, és kihasználhatja a TypeScript által nyújtott robusztus típusbiztonsági funkciókat.

Íme egy rövid lista a LangChain által kínált legfontosabb integrációkról:

• Nagy nyelvi modellek (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic és így tovább.

• Felhőplatformok: Azure, Amazon, Google Cloud és más népszerű felhőszolgáltatók

• Adatforrások: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors és még sok más.

Ezen integrációk felhasználásával fejlettebb és sokoldalúbb alkalmazásokat hozhat létre, amelyek egy nyelvi modell köré épülnek.

Ez segít a projektek gyors és hatékony fejlesztésében és üzembe helyezésében, az igényeinek megfelelő eszközök és erőforrások kihasználásával.

A LangChain speciális funkciói és testreszabása

A LangChain fejlett funkciókat és testreszabási lehetőségeket kínál az LLM-ek segítségével hatékony alkalmazások létrehozásához.

Testreszabhatja alkalmazásai viselkedését, és olyan kifinomult használati eseteket építhet, mint például a generatív kérdés-válaszolás (GQA) vagy a chatbotok.

Íme a LangChain néhány fő funkciója:

1. Testreszabható promptok az Ön igényei szerint

2. Láncszem alkatrészek építése haladó felhasználási esetekhez

3. Kód testreszabása egyedi alkalmazások fejlesztéséhez

4. Modellintegráció az adatok bővített generálásához és a kiváló minőségű nyelvi modellalkalmazások eléréséhez, mint például a text-davinci-003

5. Rugalmas komponensek az összetevők speciális igényekhez való keveréséhez és összeillesztéséhez

6. Kontextus-manipuláció a kontextus beállításához és irányításához a jobb pontosság és a felhasználói élmény érdekében

A LangChain segítségével olyan funkciókban gazdag alkalmazásokat hozhat létre, amelyek kitűnnek a tömegből a fejlett testreszabási lehetőségeknek köszönhetően.

A LangChain funkcióinak teljes kihasználása érdekében vessünk egy pillantást néhány értékes forrásra, amelyeket felhasználhat a következő részben!

Erőforrások és támogatás a LangChain számára

A LangChain különféle erőforrásokkal és támogatással érkezik, hogy segítsen hatékony nyelvi modellen alapuló alkalmazások fejlesztésében.

Az alábbiakban felsorolunk néhány kulcsfontosságú erőforrást, amelyeket a LangChain használata során használhat:

1. AI-könyvtárak, például az OpenAI és a Hugging Face a mesterséges intelligencia modellekhez

2. Külső források, például a Notion, a Wikipédia és a Google Drive a célzott adatokhoz

3. LangChain dokumentáció az alkatrészek csatlakoztatására és láncolására vonatkozó útmutatókhoz

   • Hivatalos dokumentáció

   • GitHub Repository

   • PyPI csomagtár

4. Adatbővítés a környezettudatos eredmények javítása érdekében külső adatforrásokon, indexelésen és vektoros ábrázoláson keresztül

Végül, a LangChain közösséggel és a dedikált támogatási csatornával való kapcsolatfelvétel hasznos lehet, ha kihívásokkal találkozik, vagy tanulni szeretne mások tapasztalataiból. A fórumoktól az online csoportokig, a fejlesztőtársaival való kapcsolattartás gazdagítja utazását a LangChain segítségével.

Végső gondolatok

A LangChain átfogó megközelítést kínál a generatív modelleken és LLM-eken alapuló alkalmazások fejlesztéséhez. Az adattudományi alapkoncepciók integrálásával a fejlesztők több összetevőt, prompt sablonokat és vektoradatbázisokat használhatnak fel a hagyományos mérőszámokon túlmutató innovatív megoldások létrehozásához.

A technológia fejlődésével az ügynökök egyre kifinomultabb elemeket tartalmaznak, beleértve a csevegőfelületeket is, amelyek átfogóbb támogatást kínálnak a különböző használati esetekben.

Függetlenül attól, hogy chatbotokat, hangulatelemző eszközöket vagy bármilyen más NLP-alkalmazást fejleszt, a LangChain segíthet az adatokban rejlő lehetőségek teljes kihasználásában. Ahogy az NLP technológia folyamatosan fejlődik és egyre fontosabbá válik, az olyan platformok, mint a LangChain, csak egyre értékesebbek lesznek.

Tehát, ha az NLP világának élén szeretne maradni, feltétlenül nézze meg a LangChaint, és nézze meg, mit tud az Ön számára!