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?
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:
A fejlesztői környezet beállítása
A preferált AI-modellek integrálása
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 langchainEz 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 openaiAz 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_here3. 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.
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.
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.
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:
Testreszabható promptok az Ön igényei szerint
Láncszem alkatrészek építése haladó felhasználási esetekhez
Kód testreszabása egyedi alkalmazások fejlesztéséhez
Modellintegráció az adatok bővített generálásához és a kiváló minőségű nyelvi modellalkalmazások eléréséhez, mint például a text-davinci-003
Rugalmas komponensek az összetevők speciális igényekhez való keveréséhez és összeillesztéséhez
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:
AI-könyvtárak, például az OpenAI és a Hugging Face a mesterséges intelligencia modellekhez
Külső források, például a Notion, a Wikipédia és a Google Drive a célzott adatokhoz
LangChain dokumentáció az alkatrészek csatlakoztatására és láncolására vonatkozó útmutatókhoz
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!
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.
A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023
Ismerje meg, hogyan hozhat létre <strong>Power Automate</strong> folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.
4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal
Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.
Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.
Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
