Що таке LangChain? Посібник для початківців із прикладами

У наш час додатки мають бути надрозумними, коли мова заходить про розуміння мови, і тут на допомогу приходить LangChain! Це спрощує підключення моделей штучного інтелекту до різноманітних джерел даних, щоб ви могли отримати повністю персоналізовані рішення для обробки природної мови (NLP).

LangChain — це інтуїтивно зрозумілий фреймворк із відкритим кодом, створений для спрощення розробки програм із використанням великих мовних моделей (LLM), таких як Hugging Face. Це дозволяє створювати динамічні додатки, що реагують на дані, які використовують найновіші досягнення в обробці природної мови.

У цій статті ми розглянемо ключові особливості LangChain, включаючи його можливості штучного інтелекту, типи джерел даних, з якими він може підключатися, і діапазон рішень NLP, які він може запропонувати. Ми також зануримося в деякі потенційні випадки використання LangChain, від аналізу настроїв до чат-ботів і не тільки.

Незалежно від того, чи ви розробник, дослідник даних або просто цікавитеся останніми розробками в технології НЛП, ця стаття для вас. Отже, якщо ви хочете дізнатися більше про LangChain і про те, як він може допомогти вам розкрити силу мови у вашому бізнесі чи організації, продовжуйте читати!

Зміст

• Що таке LangChain?
• Які основні компоненти LangChain?
  • 1. Великі мовні моделі та API
  • 2. Фреймворк і бібліотеки
  • 3. Документація та модулі
• Встановлення та налаштування LangChain
  • Крок 1. Отримайте ключ API від платформи OpenAI.
  • Крок 2. Налаштуйте ключ OpenAI API як змінну середовища у вашому проекті, щоб забезпечити безпечний доступ без жорсткого кодування ключа у вашому коді. Наприклад, у файлі .env додайте такий рядок:
  • Крок 3. Імпортуйте необхідні бібліотеки у свій сценарій Python і завантажте змінну середовища:
  • Крок 4. Тепер ви можете використовувати LangChain для взаємодії з OpenAI API. Наприклад, щоб створити текстову відповідь за допомогою GPT-3:
• Як розробляти програми за допомогою LangChain
• 3 приклади застосування LangChain
  • 1. Узагальнення тексту (доповнена генерація даних)
  • 2. Відповідь на питання
  • 3. Чат-боти (мовна модель)
• Що таке інтеграції в LangChain?
• Розширені функції та налаштування LangChain
• Ресурси та підтримка для LangChain
• Заключні думки

Що таке LangChain?

LangChain — це потужна платформа з відкритим вихідним кодом, розроблена, щоб допомогти вам розробляти програми на основі мовної моделі, зокрема великої мовної моделі (LLM).

Він виходить за рамки стандартних викликів API, будучи обізнаним з даними та агентським, уможливлюючи з’єднання з різними джерелами даних для багатшого, персоналізованого досвіду. Це також може надати мовній моделі можливість динамічно взаємодіяти з її середовищем.

LangChain спрощує розробку різноманітних додатків, таких як чат-боти, Generative Question-Answering (GQA) і резюмування. Завдяки «ланцюжку» компонентів із кількох модулів це дозволяє створювати унікальні програми, побудовані навколо LLM.

Тепер, коли ви розумієте, що таке LangChain і чому він важливий, давайте вивчимо основні компоненти LangChain у наступному розділі.

Які основні компоненти LangChain?

Щоб мати можливість повністю інтерпретувати роботу LangChain, важливо розуміти його основні компоненти.

У цьому розділі розглядаються основні аспекти LangChain: мовні моделі та API, фреймворк і бібліотеки, а також документація та модулі.

Давайте потрапимо в це!

1. Великі мовні моделі та API

LangChain підтримує мовні моделі, включно з моделями відомих платформ штучного інтелекту, таких як OpenAI, яка є компанією, що стоїть за революційним чат-ботом. Ці моделі є основою для створення потужних програм, що керуються мовою.

LangChain надає інтерфейс прикладного програмування (API) для доступу до них і взаємодії з ними, а також для бездоганної інтеграції, що дозволяє використовувати весь потенціал LLM для різних випадків використання.

Наприклад, ви можете створити чат-бота, який генерує персоналізовані маршрути подорожей на основі інтересів користувачів і минулого досвіду.

2. Фреймворк і бібліотеки

Фреймворк LangChain складається з низки інструментів, компонентів та інтерфейсів, які спрощують процес розробки додатків на основі мовної моделі.

Він пропонує бібліотеки Python, які допомагають оптимізувати взаємодію з моделями штучного інтелекту, керовану даними, шляхом об’єднання різних компонентів.

Деякі переваги фреймворку LangChain включають наступне:

• Ефективна інтеграція з такими популярними платформами AI, як Hugging Face

• Доступ до мовних програм із підтримкою даних шляхом підключення моделей до інших джерел даних

• Гнучкість завдяки можливості мовної моделі динамічно взаємодіяти з їхнім середовищем

3. Документація та модулі

Щоб полегшити вам розробку додатків за допомогою LangChain, платформа має розширену документацію .

Цей посібник охоплює різні аспекти розробки, такі як:

1. Налаштування середовища розробки

2. Інтеграція бажаних моделей ШІ

3. Створення розширених випадків використання, які підтримує LangChain

Крім того, модульна конструкція забезпечує високий рівень налаштування для ваших програм. Ви можете вибирати та комбінувати модулі відповідно до своїх потреб, ще більше підвищуючи універсальність LangChain.

Встановлення та налаштування LangChain

Щоб почати використовувати LangChain у своєму проекті, спочатку переконайтеся, що у вашій системі встановлено Python . LangChain можна легко встановити за допомогою pip, стандартного менеджера пакетів Python.

Просто відкрийте термінал або командний рядок і введіть:

pip install langchain

Ця команда встановлює LangChain і його необхідні залежності у вашому середовищі Python . Тепер ви готові використовувати потужність LangChain для додатків, керованих моделлю мови.

Протягом усього проекту вам може знадобитися підключити LangChain до різних постачальників моделей, сховищ даних і API. Наприклад, щоб використовувати OpenAI, установіть їхній SDK:

pip install openai

Після встановлення OpenAI SDK ви можете підключити його до LangChain, виконавши такі дії:

Крок 1. Отримайте ключ API від платформи OpenAI.

Зареєструйтеся або увійдіть у свій обліковий запис на сторінці , а потім перейдіть до розділу Ключі API.

Натисніть «Створити новий секретний ключ» .

Дайте своєму ключу унікальну назву та натисніть «Створити новий ключ».

Тепер ви можете скопіювати свій щойно згенерований секретний ключ і використовувати його у своїх програмах.

Крок 2. Налаштуйте ключ OpenAI API як змінну середовища у вашому проекті, щоб забезпечити безпечний доступ без жорсткого кодування ключа у вашому коді. Наприклад, у файлі .env додайте такий рядок:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Крок 3. Імпортуйте необхідні бібліотеки у свій сценарій Python і завантажте змінну середовища:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Крок 4. Тепер ви можете використовувати LangChain для взаємодії з OpenAI API. Наприклад, щоб створити текстову відповідь за допомогою GPT-3:

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

Тепер, коли ви знаєте, як налаштувати середовище розробки за допомогою ключа API OpenAI, у наступному розділі ми розглянемо, як ви можете розробляти програми за допомогою LangChain.

Як розробляти програми за допомогою LangChain

LangChain — це фреймворк із відкритим вихідним кодом, призначений для розробки додатків на основі мовної моделі.

Ви можете використовувати його можливості для створення потужних програм, які використовують моделі ШІ, наприклад, під час інтеграції із зовнішніми джерелами, такими як Google Drive, Notion і Wikipedia.

Розробка додатків за допомогою LangChain — це простий процес, який включає наступні кроки.

1. Визначте свій варіант використання : спочатку вам потрібно визначити свій варіант використання та вимоги, що допоможе вам вибрати відповідні компоненти та LLM для використання.

2. Побудуйте логіку: далі ви можете використовувати гнучкі підказки та ланцюжки LangChain, щоб побудувати логіку вашої програми. Ви також можете використовувати код LangChain для створення спеціальної функції, адаптованої до вашого випадку використання. Після створення логіки програми ви можете використовувати компоненти LangChain для додавання певних функцій, таких як вилучення даних або переклад мови.

3. Встановлюйте контекст і керуйте ним: нарешті, ви можете встановлювати контекст і керувати ним, щоб керувати поведінкою програми та покращувати її продуктивність. З LangChain у вас є можливість легко створювати налаштовані та багатофункціональні програми за допомогою LLM.

Наведене вище має дати вам базове розуміння того, як розробляти програми за допомогою LangChain. У наступному розділі ми вивчимо різні програми, які знаходять широкі варіанти використання LangChain.

3 приклади застосування LangChain

LangChain дозволяє створювати розширені програми за допомогою великої мовної моделі (LLM). Завдяки своїй гнучкості, можливостям налаштування та потужним компонентам LangChain можна використовувати для створення різноманітних додатків у різних галузях.

Нижче наведено кілька прикладів широкого використання LangChain:

1. Узагальнення тексту (доповнена генерація даних)

За допомогою LangChain ви можете розробляти програми, які ефективно вирішують завдання підсумовування тексту.

Використовуючи такі потужні мовні моделі, як ChatGPT, ваша програма зможе генерувати точні та лаконічні резюме великих текстів, що дозволить вашим користувачам швидко зрозуміти основні моменти складних документів.

2. Відповідь на питання

Ще один варіант використання LangChain — створення програм, які надають можливість відповідати на запитання.

Завдяки інтеграції з великою мовною моделлю ваша програма може отримувати введені користувачем текстові дані та витягувати релевантні відповіді з різних джерел, таких як Wikipedia, Notion або Apify Actors. Ця функція може бути корисною для користувачів, яким потрібна швидка та надійна інформація з різних тем.

3. Чат-боти (мовна модель)

LangChain є цінним інструментом для створення чат-ботів на основі мовних моделей. Використовуючи переваги інфраструктури та компонентів LangChain, ваші додатки чат-ботів можуть забезпечувати більш природний і привабливий досвід користувача.

Користувачі можуть взаємодіяти з вашими чат-ботами для загальної розмови, запитів у службу підтримки чи інших конкретних цілей, а мовна модель генеруватиме відповіді з урахуванням контексту.

Ці приклади програм — це лише кілька способів використання LangChain для створення потужних і універсальних програм. Розуміючи сильні сторони мовних моделей, ви можете створювати інноваційні рішення, які задовольнятимуть потреби ваших користувачів.

Щоб побачити приклад створення програм за допомогою Python, перегляньте таке відео:

Що таке інтеграції в LangChain?

LangChain забезпечує наскрізну інтеграцію ланцюжків, щоб полегшити роботу з різними мовами програмування, платформами та джерелами даних.

Це гарантує, що ви можете легко створювати програми, використовуючи мовну модель у середовищі за вашим вибором.

З точки зору мов програмування, LangChain підтримує як JavaScript, так і TypeScript, ви можете використовувати потужність LangChain у веб-додатках і програмах Node.js і скористатися надійними функціями безпеки типів, які надає TypeScript.

Ось короткий список ключових інтеграцій, які може запропонувати LangChain:

• Великі мовні моделі (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic тощо.

• Хмарні платформи: Azure, Amazon, Google Cloud та інші популярні хмарні постачальники

• Джерела даних: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors тощо.

Використовуючи ці інтеграції, ви можете створювати більш просунуті та універсальні програми, зосереджені навколо мовної моделі.

Це допоможе вам швидко та ефективно розробляти та розгортати ваші проекти, використовуючи правильні інструменти та ресурси для ваших потреб.

Розширені функції та налаштування LangChain

LangChain пропонує розширені функції та параметри налаштування для створення потужних програм за допомогою LLM.

Ви можете адаптувати поведінку своєї програми та створювати складні варіанти використання, такі як Generative Question-Answering (GQA) або чат-боти.

Нижче наведено деякі з ключових функцій LangChain:

1. Настроювані підказки відповідно до ваших потреб

2. Створення компонентів ланцюга для складних випадків використання

3. Налаштування коду для розробки унікальних програм

4. Інтеграція моделі для генерації доповнених даних і доступу до високоякісної програми мовної моделі, як-от text-davinci-003

5. Гнучкі компоненти для змішування та підбору компонентів відповідно до конкретних вимог

6. Маніпуляція контекстом для встановлення та керування контекстом для покращення точності та покращення взаємодії з користувачем

За допомогою LangChain ви можете створювати багатофункціональні програми, які виділяються з натовпу завдяки розширеним можливостям налаштування.

Щоб допомогти вам скористатися всіма перевагами функцій LangChain, давайте розглянемо деякі цінні ресурси, якими ви можете скористатися в наступному розділі!

Ресурси та підтримка для LangChain

LangChain постачається з різними ресурсами та підтримкою, щоб допомогти вам розробити потужні програми на основі мовної моделі.

Нижче наведено деякі з ключових ресурсів, які можна використовувати під час роботи з LangChain:

1. Бібліотеки ШІ, такі як OpenAI та Hugging Face для моделей ШІ

2. Зовнішні джерела, такі як Notion, Wikipedia та Google Drive для цільових даних

3. Документація LangChain для посібників із підключення та з’єднання компонентів

   • Офіційна документація

   • Репозиторій GitHub

   • Репозиторій пакетів PyPI

4. Збільшення даних для покращення контекстно-залежних результатів за допомогою зовнішніх джерел даних, індексування та векторних представлень

Нарешті, взаємодія зі спільнотою LangChain і спеціальний канал підтримки можуть бути корисними, якщо ви стикаєтеся з труднощами або хочете навчитися на досвіді інших. Від форумів до онлайн-груп, спілкування з іншими розробниками збагатить вашу подорож з LangChain.

Заключні думки

LangChain пропонує комплексний підхід до розробки програм на основі генеративних моделей і LLM. Інтегруючи основні концепції науки про дані, розробники можуть використовувати численні компоненти, шаблони підказок і векторні бази даних для створення інноваційних рішень, окрім традиційних показників.

З розвитком технологій агенти включають більш складні елементи, включаючи інтерфейси чату, пропонуючи більш повну підтримку в різних випадках використання.

Незалежно від того, розробляєте ви чат-ботів, інструменти аналізу настроїв чи будь-які інші програми NLP, LangChain допоможе вам розкрити весь потенціал ваших даних. У міру того, як технологія НЛП продовжує розвиватися та зростати, важливість таких платформ, як LangChain, ставатиме лише більшою.

Отже, якщо ви прагнете бути попереду у світі НЛП, обов’язково перевірте LangChain і подивіться, що він може для вас зробити!