Was ist LangChain? Ein Leitfaden für Anfänger mit Beispielen

Heutzutage müssen Apps superintelligent sein, wenn es darum geht, Sprache zu verstehen, und hier kommt LangChain ins Spiel! Es macht es einfach, KI-Modelle mit den unterschiedlichsten Datenquellen zu verbinden, sodass Sie völlig maßgeschneiderte NLP-Lösungen (Natural Language Processing) erhalten.

LangChain ist ein intuitives Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um die Entwicklung von Anwendungen mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAI oder Hugging Face zu vereinfachen. Auf diese Weise können Sie dynamische, auf Daten reagierende Anwendungen erstellen, die die neuesten Durchbrüche in der Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Funktionen von LangChain behandeln, einschließlich seiner KI-Funktionen, der Arten von Datenquellen, mit denen es eine Verbindung herstellen kann, und der Palette der NLP-Lösungen, die es anbieten kann. Wir werden uns auch mit einigen möglichen Anwendungsfällen für LangChain befassen, von der Stimmungsanalyse bis hin zu Chatbots und darüber hinaus.

Egal, ob Sie Entwickler, Datenwissenschaftler oder einfach nur neugierig auf die neuesten Entwicklungen in der NLP-Technologie sind, dieser Artikel ist genau das Richtige für Sie. Wenn Sie also mehr über LangChain erfahren möchten und erfahren möchten, wie es Ihnen dabei helfen kann, die Macht der Sprache in Ihrem Unternehmen oder Ihrer Organisation freizusetzen, lesen Sie weiter!

Inhaltsverzeichnis

• Was ist LangChain?
• Was sind die Kernkomponenten von LangChain?
  • 1. Große Sprachmodelle und APIs
  • 2. Framework und Bibliotheken
  • 3. Dokumentation und Module
• Installation und Einrichtung von LangChain
  • Schritt 1: Besorgen Sie sich einen API-Schlüssel von der OpenAI-Plattform.
  • Schritt 2: Richten Sie den OpenAI-API-Schlüssel als Umgebungsvariable in Ihrem Projekt ein, um einen sicheren Zugriff zu gewährleisten, ohne den Schlüssel in Ihrem Code fest zu codieren. Fügen Sie beispielsweise in einer .env-Datei die folgende Zeile hinzu:
  • Schritt 3: Importieren Sie in Ihrem Python-Skript die erforderlichen Bibliotheken und laden Sie die Umgebungsvariable:
  • Schritt 4: Jetzt können Sie LangChain verwenden, um mit der OpenAI-API zu interagieren. So generieren Sie beispielsweise eine Textantwort mit GPT-3:
• So entwickeln Sie Anwendungen mit LangChain
• 3 Anwendungsbeispiele von LangChain
  • 1. Textzusammenfassung (Data Augmented Generation)
  • 2. Beantwortung von Fragen
  • 3. Chatbots (Sprachmodell)
• Was sind Integrationen in LangChain?
• Erweiterte Funktionen und Anpassung von LangChain
• Ressourcen und Support für LangChain
• Abschließende Gedanken

Was ist LangChain?

LangChain ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework, das Sie bei der Entwicklung von Anwendungen unterstützen soll, die auf einem Sprachmodell, insbesondere einem großen Sprachmodell (LLM), basieren.

Es geht über Standard-API-Aufrufe hinaus, indem es datenbewusst und agentenbasiert ist und Verbindungen mit verschiedenen Datenquellen für umfassendere, personalisierte Erlebnisse ermöglicht. Es kann einem Sprachmodell auch ermöglichen, dynamisch mit seiner Umgebung zu interagieren.

LangChain optimiert die Entwicklung verschiedener Anwendungen wie Chatbots, Generative Question-Answering (GQA) und Zusammenfassung. Durch die „Verkettung“ von Komponenten aus mehreren Modulen können einzigartige Anwendungen erstellt werden, die auf einem LLM basieren.

Nachdem Sie nun verstanden haben, was LangChain ist und warum es wichtig ist, wollen wir im nächsten Abschnitt die Kernkomponenten von LangChain untersuchen.

Was sind die Kernkomponenten von LangChain?

Um die Funktionsweise von LangChain vollständig interpretieren zu können, ist es wichtig, seine Kernkomponenten zu verstehen.

In diesem Abschnitt werden die Hauptaspekte von LangChain behandelt: Sprachmodelle und APIs, Framework und Bibliotheken sowie Dokumentation und Module.

Lasst uns loslegen!

1. Große Sprachmodelle und APIs

LangChain unterstützt Sprachmodelle, darunter auch solche von bekannten KI-Plattformen wie OpenAI, dem Unternehmen hinter dem revolutionären Chatbot ChatGPT . Diese Modelle bilden die Grundlage für die Erstellung leistungsstarker, sprachgesteuerter Anwendungen.

LangChain bietet eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIs), um auf sie zuzugreifen und mit ihnen zu interagieren und eine nahtlose Integration zu ermöglichen, sodass Sie das volle Potenzial von LLMs für verschiedene Anwendungsfälle nutzen können.

Sie können beispielsweise einen Chatbot erstellen, der personalisierte Reiserouten basierend auf den Interessen und früheren Erfahrungen des Benutzers generiert.

2. Framework und Bibliotheken

Das LangChain-Framework besteht aus einer Reihe von Tools, Komponenten und Schnittstellen, die den Entwicklungsprozess für sprachmodellbasierte Anwendungen vereinfachen.

Es bietet Python-Bibliotheken, um umfangreiche, datengesteuerte Interaktionen mit den KI-Modellen durch die Verkettung verschiedener Komponenten zu optimieren.

Zu den Vorteilen des LangChain-Frameworks gehören:

• Effiziente Integration mit beliebten KI-Plattformen wie OpenAI und Hugging Face

• Zugriff auf sprachgesteuerte, datenbewusste Anwendungen durch Verbindung der Modelle mit anderen Datenquellen

• Agilität durch Ermöglichung einer dynamischen Interaktion eines Sprachmodells mit seiner Umgebung

3. Dokumentation und Module

Um Ihnen die Entwicklung von Anwendungen mit LangChain zu erleichtern, verfügt das Framework über eine umfangreiche Dokumentation .

Dieser Leitfaden behandelt verschiedene Aspekte der Entwicklung, wie zum Beispiel:

1. Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung

2. Integration bevorzugter KI-Modelle

3. Erstellen erweiterter Anwendungsfälle, die von LangChain unterstützt werden

Darüber hinaus ermöglicht der modulare Aufbau ein hohes Maß an Individualisierung für Ihre Anwendungen. Sie können Module nach Ihren Bedürfnissen auswählen und kombinieren und so die Vielseitigkeit von LangChain weiter steigern.

Installation und Einrichtung von LangChain

Um LangChain in Ihrem Projekt zu verwenden, stellen Sie zunächst sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist. LangChain kann mühelos mit pip, dem Standardpaketmanager von Python, installiert werden.

Öffnen Sie einfach Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und geben Sie Folgendes ein:

pip install langchain

Dieser Befehl installiert LangChain und seine erforderlichen Abhängigkeiten in Ihrer Python- Umgebung. Jetzt können Sie die Leistungsfähigkeit von LangChain für sprachmodellgesteuerte Anwendungen nutzen.

Im Laufe Ihres Projekts müssen Sie LangChain möglicherweise mit verschiedenen Modellanbietern, Datenspeichern und APIs verbinden. Um beispielsweise die APIs von OpenAI zu nutzen , installieren Sie deren SDK:

pip install openai

Nach der Installation des OpenAI SDK können Sie es mit LangChain verbinden, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

Schritt 1: Besorgen Sie sich einen API-Schlüssel von der OpenAI-Plattform.

Registrieren Sie sich oder melden Sie sich bei Ihrem Konto auf der OpenAI-Website an und navigieren Sie dann zum Abschnitt API-Schlüssel.

Klicken Sie auf Neuen geheimen Schlüssel erstellen .

Geben Sie Ihrem Schlüssel einen eindeutigen Namen und klicken Sie auf Neuen Schlüssel erstellen.

Jetzt können Sie Ihren neu generierten geheimen Schlüssel kopieren und in Ihren Anwendungen verwenden.

Schritt 2: Richten Sie den OpenAI-API-Schlüssel als Umgebungsvariable in Ihrem Projekt ein, um einen sicheren Zugriff zu gewährleisten, ohne den Schlüssel in Ihrem Code fest zu codieren. Fügen Sie beispielsweise in einer .env-Datei die folgende Zeile hinzu:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Schritt 3: Importieren Sie in Ihrem Python-Skript die erforderlichen Bibliotheken und laden Sie die Umgebungsvariable:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Schritt 4: Jetzt können Sie LangChain verwenden, um mit der OpenAI-API zu interagieren. So generieren Sie beispielsweise eine Textantwort mit GPT-3:

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

Nachdem Sie nun wissen, wie Sie Ihre Entwicklungsumgebung mit dem OpenAI-API-Schlüssel einrichten, gehen wir im nächsten Abschnitt darauf ein, wie Sie Apps mit LangChain entwickeln können.

So entwickeln Sie Anwendungen mit LangChain

LangChain ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf einem Sprachmodell basieren.

Sie können seine Fähigkeiten nutzen, um leistungsstarke Anwendungen zu erstellen, die KI-Modelle wie ChatGPT nutzen und gleichzeitig in externe Quellen wie Google Drive, Notion und Wikipedia integrieren.

Die Entwicklung von Anwendungen mit LangChain ist ein unkomplizierter Prozess, der die folgenden Schritte umfasst.

1. Definieren Sie Ihren Anwendungsfall : Zunächst müssen Sie Ihren Anwendungsfall und Ihre Anforderungen definieren, die Ihnen bei der Auswahl der geeigneten Komponenten und LLMs zur Verwendung helfen.

2. Erstellen Sie die Logik: Als Nächstes können Sie die flexiblen Eingabeaufforderungen und Ketten von LangChain verwenden, um die Logik Ihrer Anwendung zu erstellen. Sie können den Code von LangChain auch verwenden, um benutzerdefinierte Funktionen zu erstellen, die auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind. Sobald Sie die Logik der Anwendung erstellt haben, können Sie die Komponenten von LangChain verwenden, um bestimmte Funktionen hinzuzufügen, beispielsweise Datenextraktion oder Sprachübersetzung.

3. Kontext festlegen und bearbeiten: Schließlich können Sie den Kontext festlegen und bearbeiten, um das Verhalten Ihrer Anwendung zu steuern und ihre Leistung zu verbessern. Mit LangChain haben Sie die Möglichkeit, mithilfe von LLMs ganz einfach hochgradig individuelle und funktionsreiche Anwendungen zu erstellen.

Das Obige soll Ihnen ein grundlegendes Verständnis dafür vermitteln, wie Sie Anwendungen mit LangChain entwickeln. Im nächsten Abschnitt werden wir die verschiedenen Anwendungen untersuchen, die umfangreiche Anwendungsfälle für LangChain bieten.

3 Anwendungsbeispiele von LangChain

Mit LangChain können Sie erweiterte Anwendungen mithilfe eines großen Sprachmodells (LLM) erstellen. Dank seiner Flexibilität, Anpassungsmöglichkeiten und leistungsstarken Komponenten kann LangChain zur Erstellung einer Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Im Folgenden sind einige Beispiele aufgeführt, bei denen LangChain häufig verwendet wird:

1. Textzusammenfassung (Data Augmented Generation)

Mit LangChain können Sie Anwendungen entwickeln, die Textzusammenfassungsaufgaben effizient erledigen .

Durch die Nutzung leistungsstarker Sprachmodelle wie ChatGPT ist Ihre Anwendung in der Lage, genaue und prägnante Zusammenfassungen umfangreicher Texte zu erstellen, sodass Ihre Benutzer die Hauptpunkte komplexer Dokumente schnell erfassen können.

2. Beantwortung von Fragen

Ein weiterer Anwendungsfall für LangChain ist die Erstellung von Anwendungen, die Funktionen zur Beantwortung von Fragen bieten.

Durch die Integration in ein großes Sprachmodell kann Ihre Anwendung vom Benutzer eingegebene Textdaten empfangen und relevante Antworten aus verschiedenen Quellen wie Wikipedia, Notion oder Apify Actors extrahieren. Diese Funktionalität kann für Benutzer von Vorteil sein, die schnelle und zuverlässige Informationen zu verschiedenen Themen suchen.

3. Chatbots (Sprachmodell)

LangChain ist ein wertvolles Tool zum Erstellen von Chatbots , die auf Sprachmodellen basieren. Durch die Nutzung des Frameworks und der Komponenten von LangChain können Ihre Chatbot-Anwendungen ein natürlicheres und ansprechenderes Benutzererlebnis bieten.

Benutzer können mit Ihren Chatbots für allgemeine Gespräche, Supportanfragen oder andere spezifische Zwecke interagieren, und das Sprachmodell generiert kontextbezogene Antworten.

Diese Anwendungsbeispiele sind nur einige Möglichkeiten, wie Sie LangChain nutzen können, um leistungsstarke und vielseitige Anwendungen zu erstellen. Indem Sie die Stärken von Sprachmodellen verstehen, können Sie innovative Lösungen entwickeln, die auf die Bedürfnisse Ihrer Benutzer zugeschnitten sind.

Um eine Beispielanwendung zum Erstellen von Anwendungen mit Python zu sehen, schauen Sie sich das folgende Video an:

Was sind Integrationen in LangChain?

LangChain bietet eine End-to-End-Kettenintegration, um Ihnen die Arbeit mit verschiedenen Programmiersprachen, Plattformen und Datenquellen zu erleichtern.

Dadurch wird sichergestellt, dass Sie Anwendungen mithilfe eines Sprachmodells in der Umgebung Ihrer Wahl nahtlos erstellen können.

In Bezug auf Programmiersprachen bietet LangChain Unterstützung für JavaScript und TypeScript. Sie können die Leistungsfähigkeit von LangChain in webbasierten und Node.js-Anwendungen nutzen und die robusten Typsicherheitsfunktionen nutzen, die TypeScript bietet.

Hier ist eine kurze Liste der wichtigsten Integrationen, die LangChain zu bieten hat:

• Große Sprachmodelle (LLMs): OpenAI, Hugging Face, Anthropic und mehr.

• Cloud-Plattformen: Azure, Amazon, Google Cloud und andere beliebte Cloud-Anbieter

• Datenquellen: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors und mehr.

Durch die Nutzung dieser Integrationen können Sie fortschrittlichere und vielseitigere Anwendungen erstellen, die auf einem Sprachmodell basieren.

Dies wird Ihnen helfen, Ihre Projekte schnell und effizient zu entwickeln und umzusetzen und dabei die richtigen Tools und Ressourcen für Ihre Anforderungen zu nutzen.

Erweiterte Funktionen und Anpassung von LangChain

LangChain bietet erweiterte Funktionen und Anpassungsoptionen für die Erstellung leistungsstarker Anwendungen mithilfe von LLMs.

Sie können das Verhalten Ihrer Anwendung anpassen und anspruchsvolle Anwendungsfälle wie Generative Question-Answering (GQA) oder Chatbots erstellen.

Im Folgenden sind einige der Hauptfunktionen von LangChain aufgeführt:

1. Anpassbare Eingabeaufforderungen, die Ihren Anforderungen entsprechen

2. Erstellen von Kettengliedkomponenten für fortgeschrittene Anwendungsfälle

3. Codeanpassung für die Entwicklung einzigartiger Anwendungen

4. Modellintegration für die datenerweiterte Generierung und den Zugriff auf hochwertige Sprachmodellanwendungen wie text-davinci-003

5. Flexible Komponenten zum Kombinieren und Anpassen von Komponenten für spezifische Anforderungen

6. Kontextmanipulation zum Festlegen und Leiten des Kontexts für verbesserte Genauigkeit und Benutzererfahrung

Mit LangChain können Sie funktionsreiche Anwendungen erstellen, die sich dank erweiterter Anpassungsoptionen von der Masse abheben.

Damit Sie die Funktionen von LangChain optimal nutzen können, werfen wir im nächsten Abschnitt einen Blick auf einige wertvolle Ressourcen, die Sie nutzen können!

Ressourcen und Support für LangChain

LangChain bietet verschiedene Ressourcen und Unterstützung, die Sie bei der Entwicklung leistungsstarker sprachmodellbasierter Anwendungen unterstützen.

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Ressourcen aufgeführt, die Sie bei der Arbeit mit LangChain verwenden können:

1. KI-Bibliotheken wie OpenAI und Hugging Face für KI-Modelle

2. Externe Quellen wie Notion, Wikipedia und Google Drive für gezielte Daten

3. LangChain-Dokumentation für Anleitungen zum Verbinden und Verketten von Komponenten

   • Offizielle Dokumentation

   • GitHub-Repository

   • PyPI-Paket-Repository

4. Datenerweiterung zur Verbesserung kontextbezogener Ergebnisse durch externe Datenquellen, Indizierung und Vektordarstellungen

Schließlich kann die Zusammenarbeit mit der LangChain-Community und dem speziellen Support-Slack-Kanal von Vorteil sein, wenn Sie auf Herausforderungen stoßen oder aus den Erfahrungen anderer lernen möchten. Von Foren bis hin zu Online-Gruppen: Die Verbindung mit anderen Entwicklern wird Ihre Reise mit LangChain bereichern.

Abschließende Gedanken

LangChain bietet einen umfassenden Ansatz zur Entwicklung von Anwendungen, die auf generativen Modellen und LLMs basieren. Durch die Integration von Kernkonzepten aus der Datenwissenschaft können Entwickler mehrere Komponenten, Eingabeaufforderungsvorlagen und Vektordatenbanken nutzen, um innovative Lösungen zu schaffen, die über herkömmliche Metriken hinausgehen.

Da sich die Technologie weiterentwickelt, umfassen Agenten immer ausgefeiltere Elemente, einschließlich Chat-Schnittstellen, die umfassendere Unterstützung in verschiedenen Anwendungsfällen bieten.

Ganz gleich, ob Sie Chatbots, Sentiment-Analyse-Tools oder andere NLP-Anwendungen entwickeln, LangChain kann Ihnen dabei helfen, das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen. Da sich die NLP-Technologie ständig weiterentwickelt und an Bedeutung gewinnt, werden Plattformen wie LangChain nur noch wertvoller.

Wenn Sie also in der NLP-Welt immer einen Schritt voraus sein möchten, schauen Sie sich unbedingt LangChain an und sehen Sie, was es für Sie tun kann!