Vad är LangChain? En nybörjarguide med exempel

Nuförtiden måste appar vara supersmarta när det kommer till att förstå språk, och det är där LangChain kommer in! Det gör det enkelt att koppla ihop AI-modeller med alla typer av olika datakällor så att du kan lägga vantarna på helt anpassade NLP-lösningar (natural language processing).

LangChain är ett intuitivt ramverk med öppen källkod skapat för att förenkla utvecklingen av applikationer med hjälp av stora språkmodeller (LLMs), som eller Hugging Face. Detta gör att du kan bygga dynamiska, datakänsliga applikationer som utnyttjar de senaste genombrotten inom naturlig språkbehandling.

I den här artikeln kommer vi att täcka de viktigaste funktionerna hos LangChain, inklusive dess AI-kapacitet, de typer av datakällor den kan ansluta till och utbudet av NLP-lösningar som det kan erbjuda. Vi kommer också att dyka ner i några potentiella användningsfall för LangChain, från sentimentanalys till chatbots och mer.

Oavsett om du är en utvecklare, en dataforskare eller bara nyfiken på den senaste utvecklingen inom NLP-teknik, är den här artikeln för dig. Så om du vill lära dig mer om LangChain och hur det kan hjälpa dig att låsa upp språkets kraft i ditt företag eller organisation, fortsätt läsa!

Innehållsförteckning

• Vad är LangChain?
• Vilka är kärnkomponenterna i LangChain?
  • 1. Stora språkmodeller och API:er
  • 2. Ramverk och bibliotek
  • 3. Dokumentation och moduler
• Installation och installation av LangChain
  • Steg 1: Skaffa en API-nyckel från OpenAI-plattformen.
  • Steg 2: Ställ in OpenAI API-nyckeln som en miljövariabel i ditt projekt för att säkerställa säker åtkomst utan att hårdkoda nyckeln i din kod. Till exempel, i en .env-fil, lägg till följande rad:
  • Steg 3: I ditt Python-skript, importera de nödvändiga biblioteken och ladda miljövariabeln:
  • Steg 4: Nu kan du använda LangChain för att interagera med OpenAI API. Till exempel, för att generera ett textsvar med GPT-3:
• Hur man utvecklar applikationer med LangChain
• 3 Applikationsexempel på LangChain
  • 1. Textsammanfattning (förstärkt datagenerering)
  • 2. Besvara frågor
  • 3. Chatbots (språkmodell)
• Vad är integrationer i LangChain?
• Avancerade funktioner och anpassning av LangChain
• Resurser och support för LangChain
• Slutgiltiga tankar

Vad är LangChain?

LangChain är ett kraftfullt ramverk med öppen källkod designat för att hjälpa dig att utveckla applikationer som drivs av en språkmodell, särskilt en stor språkmodell (LLM).

Det går utöver vanliga API-anrop genom att vara datamedveten och agent, vilket möjliggör kopplingar med olika datakällor för rikare, personliga upplevelser. Det kan också ge en språkmodell möjlighet att interagera dynamiskt med sin omgivning.

LangChain effektiviserar utvecklingen av olika applikationer, såsom chatbots, Generative Question-Answering (GQA) och sammanfattningar. Genom att "kedja" komponenter från flera moduler möjliggör det skapande av unika applikationer byggda kring en LLM.

Nu när du förstår vad LangChain är och varför det är viktigt, låt oss utforska kärnkomponenterna i LangChain i nästa avsnitt.

Vilka är kärnkomponenterna i LangChain?

För att till fullo kunna tolka hur LangChain fungerar är det viktigt att förstå dess kärnkomponenter.

Det här avsnittet täcker de primära aspekterna av LangChain: språkmodeller och API:er, ramverk och bibliotek samt dokumentation och moduler.

Låt oss gå in i det!

1. Stora språkmodeller och API:er

LangChain stöder språkmodeller, inklusive de från framstående AI-plattformar som OpenAI, som är företaget bakom den revolutionerande chatboten. Dessa modeller är grunden för att skapa kraftfulla, språkdrivna applikationer.

LangChain tillhandahåller ett applikationsprogrammeringsgränssnitt (API) för att komma åt och interagera med dem och underlätta sömlös integration, vilket gör att du kan utnyttja den fulla potentialen hos LLM:er för olika användningsfall.

Till exempel kan du skapa en chatbot som genererar personliga resplaner baserat på användarens intressen och tidigare erfarenheter.

2. Ramverk och bibliotek

LangChain-ramverket består av en rad verktyg, komponenter och gränssnitt som förenklar utvecklingsprocessen för språkmodelldrivna applikationer.

Det erbjuder Python-bibliotek för att effektivisera rika, datadrivna interaktioner med AI-modellerna genom att koppla ihop olika komponenter.

Några fördelar med LangChain-ramverket inkluderar följande:

• Effektiv integration med populära AI-plattformar som och Hugging Face

• Tillgång till språkdrivna datamedvetna applikationer genom att koppla modellerna till andra datakällor

• Agility genom att göra det möjligt för en språkmodell att interagera dynamiskt med sin omgivning

3. Dokumentation och moduler

För att göra det enklare för dig att utveckla applikationer med LangChain har ramverket omfattande dokumentation .

Den här guiden täcker olika aspekter av utveckling, såsom:

1. Konfigurera din utvecklingsmiljö

2. Integrering av föredragna AI-modeller

3. Skapa avancerade användningsfall som stöds av LangChain

Dessutom underlättar modulär konstruktion höga nivåer av anpassning för dina applikationer. Du kan välja och kombinera moduler efter dina behov, vilket ytterligare förbättrar LangChains mångsidighet.

Installation och installation av LangChain

För att börja använda LangChain i ditt projekt, se först till att Python är installerat på ditt system. LangChain kan enkelt installeras med pip, Pythons standardpakethanterare.

Öppna helt enkelt din terminal eller kommandotolk och skriv in:

pip install langchain

Detta kommando installerar LangChain och dess nödvändiga beroenden i din Python- miljö. Nu är du redo att utnyttja kraften i LangChain för språkmodelldrivna applikationer.

Under hela ditt projekt kan du behöva koppla LangChain med olika modellleverantörer, datalager och API:er. Till exempel, för att använda OpenAI:s, installera deras SDK:

pip install openai

Efter installation av OpenAI SDK kan du ansluta den till LangChain genom att följa dessa steg:

Steg 1: Skaffa en API-nyckel från OpenAI-plattformen.

Registrera dig eller logga in på ditt konto på , och navigera sedan till avsnittet API-nycklar.

Klicka på Skapa ny hemlig nyckel .

Ge din nyckel ett unikt namn och klicka på Skapa ny nyckel.

Nu kan du kopiera din nygenererade hemliga nyckel och använda den i dina applikationer.

Steg 2: Ställ in OpenAI API-nyckeln som en miljövariabel i ditt projekt för att säkerställa säker åtkomst utan att hårdkoda nyckeln i din kod. Till exempel, i en .env-fil, lägg till följande rad:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Steg 3: I ditt Python-skript, importera de nödvändiga biblioteken och ladda miljövariabeln:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Steg 4: Nu kan du använda LangChain för att interagera med OpenAI API. Till exempel, för att generera ett textsvar med GPT-3:

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

Nu när du vet hur du ställer in din utvecklingsmiljö med OpenAI API-nyckeln tar vi upp hur du kan utveckla appar med LangChain i nästa avsnitt.

Hur man utvecklar applikationer med LangChain

LangChain är ett ramverk med öppen källkod designat för att utveckla applikationer som drivs av en språkmodell.

Du kan använda dess kapacitet för att bygga kraftfulla applikationer som använder AI-modeller som när du integrerar med externa källor som Google Drive, Notion och Wikipedia.

Att utveckla applikationer med LangChain är en enkel process som innefattar följande steg.

1. Definiera ditt användningsfall : Först måste du definiera ditt användningsfall och krav, vilket hjälper dig att välja lämpliga komponenter och LLM:er att använda.

2. Bygg logiken: Därefter kan du använda LangChains flexibla uppmaningar och kedjor för att bygga logiken i din applikation. Du kan också använda LangChains kod för att skapa anpassad funktionalitet skräddarsydd för ditt användningsfall. När du har byggt upp applikationens logik kan du använda LangChains komponenter för att lägga till specifika funktioner, såsom dataextraktion eller språköversättning.

3. Ställ in och manipulera sammanhang: Slutligen kan du ställa in och manipulera sammanhang för att styra din applikations beteende och förbättra dess prestanda. Med LangChain har du kraften att skapa mycket anpassade och funktionsrika applikationer med hjälp av LLM:er med lätthet.

Ovanstående bör ge dig en grundläggande förståelse för hur man utvecklar applikationer med LangChain. I nästa avsnitt kommer vi att utforska de olika applikationerna som hittar omfattande användningsfall för LangChain.

3 Applikationsexempel på LangChain

LangChain låter dig bygga avancerade applikationer med hjälp av en stor språkmodell (LLM). Med sin flexibilitet, anpassningsmöjligheter och kraftfulla komponenter kan LangChain användas för att skapa en mängd olika applikationer inom olika branscher.

Följande är några av exemplen där LangChain används flitigt:

1. Textsammanfattning (förstärkt datagenerering)

Med LangChain kan du utveckla applikationer som hanterar textsammanfattningsuppgifter effektivt .

Genom att utnyttja kraftfulla språkmodeller som ChatGPT kommer din applikation att kunna generera korrekta och koncisa sammanfattningar av stora texter, vilket gör att dina användare snabbt kan förstå huvudpunkterna i komplexa dokument.

2. Besvara frågor

Ett annat användningsfall för LangChain är att bygga applikationer som ger möjlighet att svara på frågor.

Genom att integrera med en stor språkmodell kan din applikation ta emot användarinmatad textdata och extrahera relevanta svar från en mängd olika källor, som Wikipedia, Notion eller Apify Actors. Denna funktion kan vara fördelaktig för användare som söker snabb och tillförlitlig information om olika ämnen.

3. Chatbots (språkmodell)

LangChain är ett värdefullt verktyg för att skapa chatbots som drivs av språkmodeller. Genom att dra nytta av LangChains ramverk och komponenter kan dina chatbot-applikationer ge en mer naturlig och engagerande användarupplevelse.

Användare kan interagera med dina chatbots för allmänna samtal, supportförfrågningar eller andra specifika syften, och språkmodellen kommer att generera sammanhangsmedvetna svar.

Dessa applikationsexempel är bara några få sätt på vilka du kan använda LangChain för att bygga kraftfulla och mångsidiga applikationer. Genom att förstå styrkorna med språkmodeller kan du skapa innovativa lösningar som tillgodoser dina användares behov.

För att se en exempelapplikation för att bygga applikationer med Python, kolla in följande video:

Vad är integrationer i LangChain?

LangChain tillhandahåller end-to-end-kedjor-integration för att göra arbetet med olika programmeringsspråk, plattformar och datakällor enklare för dig.

Detta säkerställer att du sömlöst kan bygga applikationer med hjälp av en språkmodell i den miljö du väljer.

När det gäller programmeringsspråk ger LangChain stöd för både JavaScript och TypeScript, du kan utnyttja kraften hos LangChain i webbaserade och Node.js-applikationer och dra nytta av de robusta typsäkerhetsfunktionerna TypeScript ger.

Här är en kort lista över viktiga integrationer som LangChain har att erbjuda:

• Stora språkmodeller (LLMs): OpenAI, Hugging Face, Anthropic och mer.

• Molnplattformar: Azure, Amazon, Google Cloud och andra populära molnleverantörer

• Datakällor: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors och mer.

Genom att använda dessa integrationer kan du skapa mer avancerade och mångsidiga applikationer centrerade kring en språkmodell.

Detta kommer att hjälpa dig att utveckla och distribuera dina projekt snabbt och effektivt, med hjälp av rätt verktyg och resurser för dina behov.

Avancerade funktioner och anpassning av LangChain

LangChain erbjuder avancerade funktioner och anpassningsalternativ för att skapa kraftfulla applikationer med hjälp av LLM.

Du kan skräddarsy din applikations beteende och bygga sofistikerade användningsfall som Generative Question-Answering (GQA) eller chatbots.

Följande är några av de viktigaste funktionerna i LangChain:

1. Anpassningsbara uppmaningar för att passa dina behov

2. Bygger kedjelänkkomponenter för avancerade användningsfall

3. Kodanpassning för att utveckla unika applikationer

4. Modellintegration för utökad datagenerering och åtkomst till högkvalitativa språkmodellapplikationer som text-davinci-003

5. Flexibla komponenter för att blanda och matcha komponenter för specifika krav

6. Kontextmanipulation för att ställa in och vägleda sammanhang för förbättrad noggrannhet och användarupplevelse

Med LangChain kan du skapa funktionsrika applikationer som sticker ut från mängden, tack vare dess avancerade anpassningsalternativ.

För att hjälpa dig att dra full nytta av LangChains funktioner, låt oss ta en titt på några värdefulla resurser du kan använda i nästa avsnitt!

Resurser och support för LangChain

LangChain kommer med olika resurser och support för att hjälpa dig att utveckla kraftfulla språkmodelldrivna applikationer.

Följande är några av de viktigaste resurserna som du kan använda när du arbetar med LangChain:

1. AI-bibliotek som OpenAI och Hugging Face för AI-modeller

2. Externa källor som Notion, Wikipedia och Google Drive för riktad data

3. LangChain-dokumentation för guider om anslutning och kedja av komponenter

   • Officiell dokumentation

   • GitHub Repository

   • PyPI Package Repository

4. Dataökning för att förbättra kontextmedvetna resultat genom externa datakällor, indexering och vektorrepresentationer

Slutligen kan det vara fördelaktigt att engagera sig i LangChain-communityt och en dedikerad slack-kanal för support om du stöter på utmaningar eller vill lära dig av andras erfarenheter. Från forum till onlinegrupper, kontakt med andra utvecklare kommer att berika din resa med LangChain.

Slutgiltiga tankar

LangChain erbjuder ett heltäckande tillvägagångssätt för att utveckla applikationer som drivs av generativa modeller och LLM. Genom att integrera kärnkoncept från datavetenskap kan utvecklare utnyttja flera komponenter, snabbmallar och vektordatabaser för att skapa innovativa lösningar utöver traditionella mått.

I takt med att tekniken utvecklas involverar agenter mer sofistikerade element, inklusive chattgränssnitt, som erbjuder mer omfattande stöd i olika användningsfall.

Oavsett om du utvecklar chatbots, sentimentanalysverktyg eller någon annan NLP-applikation, kan LangChain hjälpa dig att låsa upp din datas fulla potential. När NLP-tekniken fortsätter att utvecklas och växa i betydelse kommer plattformar som LangChain bara att bli mer värdefulla.

Så om du vill ligga steget före i NLP-världen, se till att kolla in LangChain och se vad den kan göra för dig!