Hva er LangChain? En nybegynnerguide med eksempler

Nå for tiden må apper være supersmarte når det kommer til å forstå språk, og det er her LangChain kommer inn! Det gjør det enkelt å koble AI-modeller med alle slags forskjellige datakilder, slik at du kan få tak i helt tilpassede løsninger for naturlig språkbehandling (NLP).

LangChain er et intuitivt rammeverk med åpen kildekode laget for å forenkle utviklingen av applikasjoner ved å bruke store språkmodeller (LLM), som for eksempel Hugging Face. Dette lar deg bygge dynamiske, dataresponsive applikasjoner som utnytter de siste gjennombruddene innen naturlig språkbehandling.

I denne artikkelen vil vi dekke nøkkelfunksjonene til LangChain, inkludert AI-funksjonene, typene datakilder den kan koble seg til, og utvalget av NLP-løsninger den kan tilby. Vi vil også dykke inn i noen potensielle brukssaker for LangChain, fra sentimentanalyse til chatbots og mer.

Enten du er en utvikler, en dataforsker eller bare er nysgjerrig på den siste utviklingen innen NLP-teknologi, er denne artikkelen for deg. Så hvis du ønsker å lære mer om LangChain og hvordan det kan hjelpe deg å låse opp språkets kraft i virksomheten eller organisasjonen din, fortsett å lese!

Innholdsfortegnelse

• Hva er LangChain?
• Hva er kjernekomponentene til LangChain?
  • 1. Store språkmodeller og APIer
  • 2. Rammeverk og biblioteker
  • 3. Dokumentasjon og moduler
• Installasjon og oppsett av LangChain
  • Trinn 1: Skaff en API-nøkkel fra OpenAI-plattformen.
  • Trinn 2: Sett opp OpenAI API-nøkkelen som en miljøvariabel i prosjektet ditt for å sikre sikker tilgang uten å hardkode nøkkelen i koden din. For eksempel, i en .env-fil, legg til følgende linje:
  • Trinn 3: Importer de nødvendige bibliotekene i Python-skriptet og last inn miljøvariabelen:
  • Trinn 4: Nå kan du bruke LangChain til å samhandle med OpenAI API. For eksempel, for å generere et tekstsvar ved å bruke GPT-3:
• Hvordan utvikle applikasjoner med LangChain
• 3 Brukseksempler på LangChain
  • 1. Tekstoppsummering (datautvidet generering)
  • 2. Spørsmålssvar
  • 3. Chatbots (språkmodell)
• Hva er integrasjoner i LangChain?
• Avanserte funksjoner og tilpasning av LangChain
• Ressurser og støtte for LangChain
• Siste tanker

Hva er LangChain?

LangChain er et kraftig rammeverk med åpen kildekode designet for å hjelpe deg med å utvikle applikasjoner drevet av en språkmodell, spesielt en stor språkmodell (LLM).

Det går utover standard API-kall ved å være databevisst og agent, og muliggjøre tilkoblinger med ulike datakilder for rikere, personlig tilpassede opplevelser. Det kan også gi en språkmodell mulighet til å samhandle dynamisk med omgivelsene.

LangChain effektiviserer utviklingen av ulike applikasjoner, som chatbots, Generative Question-Answering (GQA) og oppsummering. Ved å "kjede" komponenter fra flere moduler, tillater det å lage unike applikasjoner bygget rundt en LLM.

Nå som du forstår hva LangChain er og hvorfor det er viktig, la oss utforske kjernekomponentene til LangChain i neste avsnitt.

Hva er kjernekomponentene til LangChain?

For å kunne tolke funksjonene til LangChain fullt ut, er det viktig å forstå dens kjernekomponenter.

Denne delen dekker de primære aspektene ved LangChain: språkmodeller og APIer, rammeverk og biblioteker, og dokumentasjon og moduler.

La oss komme inn i det!

1. Store språkmodeller og APIer

LangChain støtter språkmodeller, inkludert de fra fremtredende AI-plattformer som OpenAI, som er selskapet bak den revolusjonerende chatboten. Disse modellene er grunnlaget for å lage kraftige, språkdrevne applikasjoner.

LangChain tilbyr et applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (API) for å få tilgang til og samhandle med dem og forenkle sømløs integrasjon, slik at du kan utnytte det fulle potensialet til LLM-er for ulike brukstilfeller.

Du kan for eksempel lage en chatbot som genererer personlige reiseruter basert på brukerens interesser og tidligere erfaringer.

2. Rammeverk og biblioteker

LangChain-rammeverket består av en rekke verktøy, komponenter og grensesnitt som forenkler utviklingsprosessen for språkmodelldrevne applikasjoner.

Det tilbyr Python-biblioteker for å effektivisere rike, datadrevne interaksjoner med AI-modellene ved å lenke forskjellige komponenter sammen.

Noen fordeler med LangChain-rammeverket inkluderer følgende:

• Effektiv integrasjon med populære AI-plattformer som og Hugging Face

• Tilgang til språkdrevne databevisste applikasjoner ved å koble modellene til andre datakilder

• Smidighet gjennom å gjøre det mulig for en språkmodell å samhandle dynamisk med omgivelsene

3. Dokumentasjon og moduler

For å gjøre det enklere for deg å utvikle applikasjoner ved hjelp av LangChain, har rammeverket omfattende dokumentasjon .

Denne veiledningen dekker ulike aspekter ved utvikling, for eksempel:

1. Sette opp utviklingsmiljøet ditt

2. Integrering av foretrukne AI-modeller

3. Opprette avanserte brukstilfeller støttet av LangChain

I tillegg letter modulkonstruksjonen høye nivåer av tilpasning for dine applikasjoner. Du kan velge og kombinere moduler etter dine behov, noe som ytterligere forbedrer LangChains allsidighet.

Installasjon og oppsett av LangChain

For å begynne å bruke LangChain i prosjektet ditt, sørg først for at Python er installert på systemet ditt. LangChain kan enkelt installeres med pip, Pythons standard pakkebehandling.

Bare åpne terminalen eller ledeteksten og skriv inn:

pip install langchain

Denne kommandoen installerer LangChain og dets nødvendige avhengigheter i ditt Python- miljø. Nå er du klar til å utnytte kraften til LangChain for språkmodelldrevne applikasjoner.

Gjennom hele prosjektet må du kanskje koble LangChain med ulike modellleverandører, datalagre og APIer. For å bruke OpenAI, installer for eksempel deres SDK:

pip install openai

Etter å ha installert OpenAI SDK, kan du koble den til LangChain ved å følge disse trinnene:

Trinn 1: Skaff en API-nøkkel fra OpenAI-plattformen.

Registrer deg eller logg på kontoen din på , og naviger deretter til delen API-nøkler.

Klikk på Opprett ny hemmelig nøkkel .

Gi nøkkelen et unikt navn og klikk på Opprett ny nøkkel.

Nå kan du kopiere den nylig genererte hemmelige nøkkelen og bruke den i applikasjonene dine.

Trinn 2: Sett opp OpenAI API-nøkkelen som en miljøvariabel i prosjektet ditt for å sikre sikker tilgang uten å hardkode nøkkelen i koden din. For eksempel, i en .env-fil, legg til følgende linje:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Trinn 3: Importer de nødvendige bibliotekene i Python-skriptet og last inn miljøvariabelen:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Trinn 4: Nå kan du bruke LangChain til å samhandle med OpenAI API. For eksempel, for å generere et tekstsvar ved å bruke GPT-3:

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

Nå som du vet hvordan du setter opp utviklingsmiljøet ditt ved hjelp av OpenAI API-nøkkelen, ser vi på hvordan du kan utvikle apper ved hjelp av LangChain i neste avsnitt.

Hvordan utvikle applikasjoner med LangChain

LangChain er et åpen kildekode-rammeverk designet for å utvikle applikasjoner drevet av en språkmodell.

Du kan bruke egenskapene til å bygge kraftige applikasjoner som bruker AI-modeller, for eksempel ved integrering med eksterne kilder som Google Drive, Notion og Wikipedia.

Å utvikle applikasjoner med LangChain er en enkel prosess som involverer følgende trinn.

1. Definer din brukstilfelle : Først må du definere brukstilfellet og kravene, som vil hjelpe deg å velge de riktige komponentene og LLM-ene du vil bruke.

2. Bygg logikken: Deretter kan du bruke LangChains fleksible meldinger og kjeder for å bygge logikken til applikasjonen din. Du kan også bruke LangChain sin kode for å lage tilpasset funksjonalitet skreddersydd for ditt bruksområde. Når du har bygget applikasjonens logikk, kan du bruke LangChains komponenter til å legge til spesifikke funksjoner, for eksempel datautvinning eller språkoversettelse.

3. Angi og manipuler kontekst: Til slutt kan du angi og manipulere kontekst for å veilede programmets oppførsel og forbedre ytelsen. Med LangChain har du muligheten til å lage svært tilpassede og funksjonsrike applikasjoner ved hjelp av LLM-er med letthet.

Ovennevnte skal gi deg en grunnleggende forståelse av hvordan du utvikler applikasjoner ved hjelp av LangChain. I neste avsnitt vil vi utforske de forskjellige applikasjonene som finner omfattende brukstilfeller for LangChain.

3 Brukseksempler på LangChain

LangChain lar deg bygge avanserte applikasjoner ved hjelp av en stor språkmodell (LLM). Med sin fleksibilitet, tilpasningsmuligheter og kraftige komponenter, kan LangChain brukes til å lage en lang rekke applikasjoner på tvers av ulike bransjer.

Følgende er noen av eksemplene der LangChain er mye brukt:

1. Tekstoppsummering (datautvidet generering)

Med LangChain kan du utvikle applikasjoner som håndterer tekstoppsummeringsoppgaver effektivt .

Ved å utnytte kraftige språkmodeller som ChatGPT, vil applikasjonen din kunne generere nøyaktige og konsise sammendrag av store tekster, slik at brukerne dine raskt kan forstå hovedpoengene i komplekse dokumenter.

2. Spørsmålssvar

En annen brukssak for LangChain er å bygge applikasjoner som gir svar på spørsmål.

Ved å integrere med en stor språkmodell kan applikasjonen din motta brukerinnlagte tekstdata og trekke ut relevante svar fra en rekke kilder, som Wikipedia, Notion eller Apify Actors. Denne funksjonaliteten kan være fordelaktig for brukere som søker rask og pålitelig informasjon om forskjellige emner.

3. Chatbots (språkmodell)

LangChain er et verdifullt verktøy for å lage chatbots drevet av språkmodeller. Ved å dra nytte av LangChains rammeverk og komponenter, kan chatbot-applikasjonene dine gi en mer naturlig og engasjerende brukeropplevelse.

Brukere kan samhandle med chatbotene dine for generell samtale, støtteforespørsler eller andre spesifikke formål, og språkmodellen vil generere kontekstbevisste svar.

Disse applikasjonseksemplene er bare noen få måter du kan bruke LangChain til å bygge kraftige og allsidige applikasjoner. Ved å forstå styrken til språkmodeller kan du lage innovative løsninger som imøtekommer behovene til brukerne dine.

For å se et eksempel på bruk av byggeapplikasjoner med Python, sjekk følgende video:

Hva er integrasjoner i LangChain?

LangChain gir ende-til-ende kjeder integrasjon for å gjøre arbeidet med ulike programmeringsspråk, plattformer og datakilder enklere for deg.

Dette sikrer at du sømløst kan bygge applikasjoner ved å bruke en språkmodell i det miljøet du velger.

Når det gjelder programmeringsspråk, gir LangChain støtte for både JavaScript og TypeScript, du kan utnytte kraften til LangChain i nettbaserte og Node.js-applikasjoner og dra nytte av de robuste typesikkerhetsfunksjonene TypeScript gir.

Her er en kort liste over viktige integrasjoner LangChain har å tilby:

• Store språkmodeller (LLMs): OpenAI, Hugging Face, Anthropic og mer.

• Cloud Platforms: Azure, Amazon, Google Cloud og andre populære skyleverandører

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

Ved å bruke disse integrasjonene kan du lage mer avanserte og allsidige applikasjoner sentrert rundt en språkmodell.

Dette vil hjelpe deg med å utvikle og distribuere prosjektene dine raskt og effektivt, og utnytte de riktige verktøyene og ressursene for dine behov.

Avanserte funksjoner og tilpasning av LangChain

LangChain tilbyr avanserte funksjoner og tilpasningsmuligheter for å lage kraftige applikasjoner ved hjelp av LLM-er.

Du kan skreddersy applikasjonens oppførsel og bygge sofistikerte brukstilfeller som Generative Question-Answering (GQA) eller chatbots.

Følgende er noen av nøkkelfunksjonene til LangChain:

1. Tilpassbare spørsmål som passer dine behov

2. Bygge kjettingleddkomponenter for avansert bruk

3. Kodetilpasning for å utvikle unike applikasjoner

4. Modellintegrasjon for datautvidet generering og tilgang til høykvalitets språkmodellapplikasjoner som text-davinci-003

5. Fleksible komponenter for å blande og matche komponenter for spesifikke krav

6. Kontekstmanipulering for å sette og veilede kontekst for forbedret nøyaktighet og brukeropplevelse

Med LangChain kan du lage funksjonsrike applikasjoner som skiller seg ut fra mengden, takket være avanserte tilpasningsmuligheter.

For å hjelpe deg å dra full nytte av LangChains funksjoner, la oss ta en titt på noen verdifulle ressurser du kan bruke i neste seksjon!

Ressurser og støtte for LangChain

LangChain kommer med ulike ressurser og støtte for å hjelpe deg med å utvikle kraftige språkmodelldrevne applikasjoner.

Følgende er noen av nøkkelressursene du kan bruke når du arbeider med LangChain:

1. AI-biblioteker som OpenAI og Hugging Face for AI-modeller

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

3. LangChain dokumentasjon for veiledninger om tilkobling og kjetting av komponenter

   • Offisiell dokumentasjon

   • GitHub Repository

   • PyPI Package Repository

4. Dataforsterkning for å forbedre kontekstbevisste resultater gjennom eksterne datakilder, indeksering og vektorrepresentasjoner

Til slutt, å engasjere seg med LangChain-fellesskapet og dedikert støtte slack channel kan være fordelaktig hvis du støter på utfordringer eller ønsker å lære av andres erfaringer. Fra fora til nettgrupper, kontakt med andre utviklere vil berike reisen din med LangChain.

Siste tanker

LangChain tilbyr en omfattende tilnærming til utvikling av applikasjoner drevet av generative modeller og LLM-er. Ved å integrere kjernekonsepter fra datavitenskap, kan utviklere utnytte flere komponenter, spørremaler og vektordatabaser for å lage innovative løsninger utover tradisjonelle beregninger.

Etter hvert som teknologien utvikler seg, involverer agenter mer sofistikerte elementer, inkludert chat-grensesnitt, og tilbyr mer omfattende støtte i ulike brukstilfeller.

Enten du utvikler chatbots, sentimentanalyseverktøy eller andre NLP-applikasjoner, kan LangChain hjelpe deg med å låse opp det fulle potensialet til dataene dine. Ettersom NLP-teknologien fortsetter å utvikle seg og vokse i betydning, vil plattformer som LangChain bare bli mer verdifulle.

Så hvis du ønsker å ligge i forkant av NLP-verdenen, sørg for å sjekke ut LangChain og se hva den kan gjøre for deg!