¿Qué es LangChain? Una guía para principiantes con ejemplos

Hoy en día, las aplicaciones deben ser súper inteligentes cuando se trata de comprender el lenguaje, ¡y ahí es donde entra en juego LangChain! Facilita la conexión de modelos de IA con todo tipo de fuentes de datos diferentes para que pueda tener en sus manos soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) totalmente personalizadas.

LangChain es un marco intuitivo de código abierto creado para simplificar el desarrollo de aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM), como OpenAI o Hugging Face. Esto le permite crear aplicaciones dinámicas que responden a los datos que aprovechan los avances más recientes en el procesamiento del lenguaje natural.

En este artículo, cubriremos las características clave de LangChain, incluidas sus capacidades de inteligencia artificial, los tipos de fuentes de datos con las que se puede conectar y la gama de soluciones de PNL que puede ofrecer. También nos sumergiremos en algunos casos de uso potenciales para LangChain, desde el análisis de sentimientos hasta los chatbots y más.

Ya sea que sea un desarrollador, un científico de datos o simplemente sienta curiosidad por los últimos desarrollos en tecnología NLP, este artículo es para usted. Entonces, si desea obtener más información sobre LangChain y cómo puede ayudarlo a desbloquear el poder del lenguaje en su empresa u organización, ¡siga leyendo!

Tabla de contenido

• ¿Qué es LangChain?
• ¿Cuáles son los componentes principales de LangChain?
  • 1. Modelos de lenguaje grande y API
  • 2. Marco y bibliotecas
  • 3. Documentación y Módulos
• Instalación y configuración de LangChain
  • Paso 1: obtenga una clave API de la plataforma OpenAI.
  • Paso 2: configure la clave API de OpenAI como una variable de entorno en su proyecto para garantizar un acceso seguro sin codificar la clave en su código. Por ejemplo, en un archivo .env, agregue la siguiente línea:
  • Paso 3: en su secuencia de comandos de Python, importe las bibliotecas necesarias y cargue la variable de entorno:
  • Paso 4: Ahora, puede usar LangChain para interactuar con la API de OpenAI. Por ejemplo, para generar una respuesta de texto usando GPT-3:
• Cómo desarrollar aplicaciones con LangChain
• 3 ejemplos de aplicación de LangChain
  • 1. Resumen de texto (generación aumentada de datos)
  • 2. Respuesta a preguntas
  • 3. Chatbots (modelo de lenguaje)
• ¿Qué son las integraciones en LangChain?
• Funciones avanzadas y personalización de LangChain
• Recursos y soporte para LangChain
• Pensamientos finales

¿Qué es LangChain?

LangChain es un poderoso marco de código abierto diseñado para ayudarlo a desarrollar aplicaciones impulsadas por un modelo de lenguaje, particularmente un modelo de lenguaje grande (LLM).

Va más allá de las llamadas API estándar al ser consciente de los datos y agente, lo que permite conexiones con varias fuentes de datos para experiencias más ricas y personalizadas. También puede potenciar un modelo de lenguaje para interactuar dinámicamente con su entorno.

LangChain agiliza el desarrollo de diversas aplicaciones, como chatbots, respuesta generativa de preguntas (GQA) y resumen. Al "encadenar" componentes de múltiples módulos, permite la creación de aplicaciones únicas construidas alrededor de un LLM.

Ahora que comprende qué es LangChain y por qué es importante, exploremos los componentes principales de LangChain en la siguiente sección.

¿Cuáles son los componentes principales de LangChain?

Para poder interpretar completamente el funcionamiento de LangChain, es importante comprender sus componentes principales.

Esta sección cubre los aspectos principales de LangChain: modelos de lenguaje y API, marco y bibliotecas, y documentación y módulos.

¡Entremos en ello!

1. Modelos de lenguaje grande y API

LangChain admite modelos de lenguaje, incluidos los de plataformas de inteligencia artificial destacadas como OpenAI, que es la empresa detrás del revolucionario chatbot ChatGPT . Estos modelos son la base para crear aplicaciones poderosas basadas en lenguaje.

LangChain proporciona una interfaz de programación de aplicaciones (API) para acceder e interactuar con ellos y facilitar una integración perfecta, lo que le permite aprovechar todo el potencial de los LLM para varios casos de uso.

Por ejemplo, puede crear un chatbot que genere itinerarios de viaje personalizados en función de los intereses y experiencias pasadas del usuario.

2. Marco y bibliotecas

El marco LangChain consiste en una variedad de herramientas, componentes e interfaces que simplifican el proceso de desarrollo para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.

Ofrece bibliotecas de Python para ayudar a optimizar las interacciones ricas basadas en datos con los modelos de IA al encadenar diferentes componentes.

Algunas ventajas del marco LangChain incluyen las siguientes:

• Integración eficiente con plataformas populares de IA como OpenAI y Hugging Face

• Acceda a aplicaciones basadas en el idioma que reconocen los datos mediante la conexión de los modelos a otras fuentes de datos

• Agilidad al permitir que un modelo de lenguaje interactúe dinámicamente con su entorno

3. Documentación y Módulos

Para facilitarle el desarrollo de aplicaciones usando LangChain, el marco tiene una extensa documentación .

Esta guía cubre diferentes aspectos del desarrollo, tales como:

1. Configuración de su entorno de desarrollo

2. Integración de modelos de IA preferidos

3. Creación de casos de uso avanzados compatibles con LangChain

Además, la construcción modular facilita altos niveles de personalización para sus aplicaciones. Puede elegir y combinar módulos según sus necesidades, mejorando aún más la versatilidad de LangChain.

Instalación y configuración de LangChain

Para comenzar a usar LangChain en su proyecto, primero asegúrese de que Python esté instalado en su sistema. LangChain se puede instalar sin esfuerzo con pip, el administrador de paquetes predeterminado de Python.

Simplemente abra su terminal o símbolo del sistema e ingrese:

pip install langchain

Este comando instala LangChain y sus dependencias requeridas en su entorno de Python . Ahora, está listo para aprovechar el poder de LangChain para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.

A lo largo de su proyecto, es posible que deba conectar LangChain con varios proveedores de modelos, almacenes de datos y API. Por ejemplo, para utilizar las API de OpenAI , instale su SDK:

pip install openai

Después de instalar OpenAI SDK, puede conectarlo con LangChain siguiendo estos pasos:

Paso 1: obtenga una clave API de la plataforma OpenAI.

Regístrese o inicie sesión en su cuenta en el sitio web de OpenAI , luego navegue a la sección Claves API.

Haga clic en Crear nueva clave secreta .

Asigne a su clave un nombre único y haga clic en Crear nueva clave.

Ahora puede copiar su clave secreta recién generada y usarla en sus aplicaciones.

Paso 2: configure la clave API de OpenAI como una variable de entorno en su proyecto para garantizar un acceso seguro sin codificar la clave en su código. Por ejemplo, en un archivo .env, agregue la siguiente línea:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Paso 3: en su secuencia de comandos de Python, importe las bibliotecas necesarias y cargue la variable de entorno:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Paso 4: Ahora, puede usar LangChain para interactuar con la API de OpenAI. Por ejemplo, para generar una respuesta de texto usando GPT-3:

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

Ahora que sabe cómo configurar su entorno de desarrollo con la clave API de OpenAI, veremos cómo puede desarrollar aplicaciones con LangChain en la siguiente sección.

Cómo desarrollar aplicaciones con LangChain

LangChain es un marco de código abierto diseñado para desarrollar aplicaciones basadas en un modelo de lenguaje.

You can utilize its capabilities to build powerful applications that make use of AI models like ChatGPT while integrating with external sources such as Google Drive, Notion, and Wikipedia.

Developing applications with LangChain is a straightforward process that involves the following steps.

1. Define your use case: First, you need to define your use case and requirements, which will help you select the appropriate components and LLMs to use.

2. Build the logic: Next, you can use LangChain’s flexible prompts and chains to build the logic of your application. You can also use LangChain’s code to create custom functionality tailored to your use case. Once you have built the application’s logic, you can use LangChain’s components to add specific features, such as data extraction or language translation.

3. Set and manipulate context: Finally, you can set and manipulate context to guide your application’s behavior and improve its performance. With LangChain, you have the power to create highly customized and feature-rich applications using LLMs with ease.

The above should give you a basic understanding of how to develop applications using LangChain. In the next section, we’ll explore the different applications that find extensive use cases for LangChain.

3 ejemplos de aplicación de LangChain

LangChain le permite crear aplicaciones avanzadas utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM). Con su flexibilidad, opciones de personalización y potentes componentes, LangChain se puede utilizar para crear una amplia variedad de aplicaciones en diferentes industrias.

Los siguientes son algunos de los ejemplos en los que LangChain se usa ampliamente:

1. Resumen de texto (generación aumentada de datos)

Con LangChain, puede desarrollar aplicaciones que manejen tareas de resumen de texto de manera eficiente.

Al aprovechar modelos de lenguaje potentes como ChatGPT, su aplicación podrá generar resúmenes precisos y concisos de textos grandes, lo que permitirá a sus usuarios comprender rápidamente los puntos principales de documentos complejos.

2. Respuesta a preguntas

Otro caso de uso para LangChain es la creación de aplicaciones que brindan capacidades de respuesta a preguntas.

Al integrarse con un modelo de lenguaje grande, su aplicación puede recibir datos de texto ingresados ​​por el usuario y extraer respuestas relevantes de una variedad de fuentes, como Wikipedia, Notion o Apify Actors. Esta funcionalidad puede ser beneficiosa para los usuarios que buscan información rápida y confiable sobre diferentes temas.

3. Chatbots (modelo de lenguaje)

LangChain es una herramienta valiosa para crear chatbots basados ​​en modelos de lenguaje. Al aprovechar el marco y los componentes de LangChain, sus aplicaciones de chatbot pueden brindar una experiencia de usuario más natural y atractiva.

Los usuarios pueden interactuar con sus chatbots para conversaciones generales, consultas de soporte u otros propósitos específicos, y el modelo de lenguaje generará respuestas sensibles al contexto.

Estos ejemplos de aplicaciones son solo algunas de las formas en que puede utilizar LangChain para crear aplicaciones potentes y versátiles. Al comprender las fortalezas de los modelos de lenguaje, puede crear soluciones innovadoras que satisfagan las necesidades de sus usuarios.

Para ver un ejemplo de aplicación de creación de aplicaciones con Python, vea el siguiente video:

¿Qué son las integraciones en LangChain?

LangChain proporciona integración de cadenas de extremo a extremo para facilitarle el trabajo con varios lenguajes de programación, plataformas y fuentes de datos.

Esto garantiza que pueda crear aplicaciones sin problemas utilizando un modelo de lenguaje en el entorno de su elección.

En términos de lenguajes de programación, LangChain brinda soporte tanto para JavaScript como para TypeScript, puede aprovechar el poder de LangChain en aplicaciones basadas en web y Node.js y aprovechar las sólidas funciones de seguridad de tipos que proporciona TypeScript.

Aquí hay una breve lista de integraciones clave que LangChain tiene para ofrecer:

• Modelos de lenguaje grande (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic y más.

• Plataformas en la nube: Azure, Amazon, Google Cloud y otros proveedores de nube populares

• Fuentes de datos: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors y más.

Al utilizar estas integraciones, puede crear aplicaciones más avanzadas y versátiles centradas en un modelo de lenguaje.

Esto lo ayudará a desarrollar e implementar sus proyectos de manera rápida y eficiente, aprovechando las herramientas y los recursos adecuados para sus necesidades.

Funciones avanzadas y personalización de LangChain

LangChain ofrece funciones avanzadas y opciones de personalización para crear aplicaciones potentes utilizando LLM.

Puede adaptar el comportamiento de su aplicación y crear casos de uso sofisticados, como la respuesta generativa a preguntas (GQA) o los chatbots.

Las siguientes son algunas de las características clave de LangChain:

1. Indicaciones personalizables para satisfacer sus necesidades

2. Creación de componentes de eslabones de cadena para casos de uso avanzados

3. Personalización de código para desarrollar aplicaciones únicas

4. Integración de modelos para generación aumentada de datos y acceso a aplicaciones de modelos de lenguaje de alta calidad como text-davinci-003

5. Componentes flexibles para mezclar y combinar componentes para requisitos específicos

6. Manipulación del contexto para establecer y guiar el contexto para mejorar la precisión y la experiencia del usuario

Con LangChain, puede crear aplicaciones ricas en funciones que se destacan entre la multitud, gracias a sus opciones de personalización avanzadas.

Para ayudarlo a aprovechar al máximo las características de LangChain, echemos un vistazo a algunos recursos valiosos que podría usar en la siguiente sección.

Recursos y soporte para LangChain

LangChain viene con varios recursos y soporte para ayudarlo a desarrollar aplicaciones potentes basadas en modelos de lenguaje.

Los siguientes son algunos de los recursos clave que puede usar cuando trabaja con LangChain:

1. Bibliotecas de IA como OpenAI y Hugging Face para modelos de IA

2. Fuentes externas como Notion, Wikipedia y Google Drive para datos específicos

3. Documentación de LangChain para guías sobre la conexión y el encadenamiento de componentes

   • Documentación Oficial

   • Repositorio GitHub

   • Repositorio de paquetes PyPI

4. Aumento de datos para mejorar los resultados sensibles al contexto a través de fuentes de datos externas, indexación y representaciones vectoriales

Por último, interactuar con la comunidad de LangChain y el canal de Slack de soporte dedicado puede ser beneficioso si enfrenta desafíos o desea aprender de las experiencias de otros. Desde foros hasta grupos en línea, conectarse con otros desarrolladores enriquecerá su viaje con LangChain.

Pensamientos finales

LangChain ofrece un enfoque integral para el desarrollo de aplicaciones impulsadas por modelos generativos y LLM. Al integrar conceptos básicos de la ciencia de datos, los desarrolladores pueden aprovechar múltiples componentes, plantillas de avisos y bases de datos vectoriales para crear soluciones innovadoras más allá de las métricas tradicionales.

A medida que evoluciona la tecnología, los agentes involucran elementos más sofisticados, incluidas las interfaces de chat, que ofrecen un soporte más completo en varios casos de uso.

Ya sea que esté desarrollando chatbots, herramientas de análisis de sentimientos o cualquier otra aplicación de NLP, LangChain puede ayudarlo a desbloquear todo el potencial de sus datos. A medida que la tecnología NLP continúa evolucionando y creciendo en importancia, las plataformas como LangChain solo se volverán más valiosas.

Entonces, si está buscando mantenerse a la vanguardia en el mundo de la PNL, ¡asegúrese de consultar LangChain y ver qué puede hacer por usted!