Cosè LangChain? Una guida per principianti con esempi

Al giorno d'oggi, le app devono essere super intelligenti quando si tratta di comprendere il linguaggio, ed è qui che entra in gioco LangChain! Semplifica la connessione dei modelli di intelligenza artificiale con tutti i tipi di fonti di dati diverse in modo da poter mettere le mani su soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) totalmente personalizzate.

LangChain è un framework open source intuitivo creato per semplificare lo sviluppo di applicazioni utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come OpenAI o Hugging Face. Ciò ti consente di creare applicazioni dinamiche e sensibili ai dati che sfruttano le scoperte più recenti nell'elaborazione del linguaggio naturale.

In questo articolo tratteremo le caratteristiche chiave di LangChain, comprese le sue capacità di intelligenza artificiale, i tipi di fonti di dati con cui può connettersi e la gamma di soluzioni NLP che può offrire. Ci immergeremo anche in alcuni potenziali casi d'uso per LangChain, dall'analisi del sentiment ai chatbot e oltre.

Che tu sia uno sviluppatore, un data scientist o semplicemente curioso degli ultimi sviluppi della tecnologia NLP, questo articolo è per te. Quindi, se vuoi saperne di più su LangChain e su come può aiutarti a sbloccare il potere del linguaggio nella tua azienda o organizzazione, continua a leggere!

Sommario

• Cos'è LangChain?
• Quali sono i componenti principali di LangChain?
  • 1. API e modelli di linguaggi di grandi dimensioni
  • 2. Framework e librerie
  • 3. Documentazione e Moduli
• Installazione e configurazione di LangChain
  • Passaggio 1: ottieni una chiave API dalla piattaforma OpenAI.
  • Passaggio 2: imposta la chiave API OpenAI come variabile di ambiente nel tuo progetto per garantire un accesso sicuro senza codificare la chiave nel tuo codice. Ad esempio, in un file .env, aggiungi la seguente riga:
  • Passaggio 3: nello script Python, importa le librerie necessarie e carica la variabile d'ambiente:
  • Passaggio 4: ora puoi utilizzare LangChain per interagire con l'API OpenAI. Ad esempio, per generare una risposta di testo utilizzando GPT-3:
• Come sviluppare applicazioni con LangChain
• 3 Esempi applicativi di LangChain
  • 1. Riepilogo del testo (generazione aumentata di dati)
  • 2. Risposta alle domande
  • 3. Chatbot (modello linguistico)
• Cosa sono le integrazioni in LangChain?
• Funzionalità avanzate e personalizzazione di LangChain
• Risorse e supporto per LangChain
• Pensieri finali

Cos'è LangChain?

LangChain è un potente framework open source progettato per aiutarti a sviluppare applicazioni basate su un modello linguistico, in particolare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM).

Va oltre le chiamate API standard essendo data-aware e agente, consentendo connessioni con varie fonti di dati per esperienze più ricche e personalizzate. Può anche consentire a un modello linguistico di interagire dinamicamente con il suo ambiente.

LangChain semplifica lo sviluppo di diverse applicazioni, come i chatbot, il Generative Question-Answering (GQA) e il riepilogo. "Concatenando" componenti da più moduli, consente la creazione di applicazioni uniche costruite attorno a un LLM.

Ora che hai capito cos'è LangChain e perché è importante, esploriamo i componenti principali di LangChain nella prossima sezione.

Quali sono i componenti principali di LangChain?

Per essere in grado di interpretare completamente il funzionamento di LangChain, è importante comprenderne i componenti principali.

Questa sezione copre gli aspetti principali di LangChain: modelli linguistici e API, framework e librerie, documentazione e moduli.

Entriamo in esso!

1. API e modelli di linguaggi di grandi dimensioni

LangChain supporta i modelli linguistici, compresi quelli di importanti piattaforme AI come OpenAI, che è la società dietro il rivoluzionario chatbot ChatGPT . Questi modelli sono la base per la creazione di potenti applicazioni basate sul linguaggio.

LangChain fornisce un'interfaccia di programmazione dell'applicazione (API) per accedervi e interagire con essi e facilitare l'integrazione senza soluzione di continuità, consentendo di sfruttare tutto il potenziale degli LLM per vari casi d'uso.

Ad esempio, puoi creare un chatbot che genera itinerari di viaggio personalizzati in base agli interessi dell'utente e alle esperienze passate.

2. Framework e librerie

Il framework LangChain è costituito da una serie di strumenti, componenti e interfacce che semplificano il processo di sviluppo per applicazioni basate su modelli linguistici.

Offre librerie Python per aiutare a semplificare le interazioni ricche e guidate dai dati con i modelli di intelligenza artificiale concatenando insieme diversi componenti.

Alcuni vantaggi del framework LangChain includono quanto segue:

• Integrazione efficiente con piattaforme IA popolari come OpenAI e Hugging Face

• Accesso ad applicazioni in grado di riconoscere i dati basate sulla lingua collegando i modelli ad altre origini dati

• Agilità consentendo a un modello linguistico di interagire dinamicamente con il proprio ambiente

3. Documentazione e Moduli

Per semplificare lo sviluppo di applicazioni utilizzando LangChain, il framework dispone di un'ampia documentazione .

Questa guida copre diversi aspetti dello sviluppo, come ad esempio:

1. Configurazione dell'ambiente di sviluppo

2. Integrazione dei modelli AI preferiti

3. Creazione di casi d'uso avanzati supportati da LangChain

Inoltre, la costruzione modulare facilita alti livelli di personalizzazione per le vostre applicazioni. Puoi scegliere e combinare i moduli in base alle tue esigenze, aumentando ulteriormente la versatilità di LangChain.

Installazione e configurazione di LangChain

Per iniziare a utilizzare LangChain nel tuo progetto, assicurati innanzitutto che Python sia installato sul tuo sistema. LangChain può essere facilmente installato con pip, il gestore di pacchetti predefinito di Python.

Basta aprire il terminale o il prompt dei comandi e inserire:

pip install langchain

Questo comando installa LangChain e le sue dipendenze richieste nel tuo ambiente Python . Ora sei pronto per sfruttare la potenza di LangChain per applicazioni basate su modelli linguistici.

Durante il tuo progetto, potresti dover connettere LangChain con vari fornitori di modelli, data store e API. Ad esempio, per utilizzare le API di OpenAI , installa il loro SDK:

pip install openai

Dopo aver installato OpenAI SDK, puoi collegarlo a LangChain seguendo questi passaggi:

Passaggio 1: ottieni una chiave API dalla piattaforma OpenAI.

Registrati o accedi al tuo account sul sito Web di OpenAI , quindi vai alla sezione Chiavi API.

Fare clic su Crea nuova chiave segreta .

Assegna alla tua chiave un nome univoco e fai clic su Crea nuova chiave.

Ora puoi copiare la tua chiave segreta appena generata e utilizzarla nelle tue applicazioni.

Passaggio 2: imposta la chiave API OpenAI come variabile di ambiente nel tuo progetto per garantire un accesso sicuro senza codificare la chiave nel tuo codice. Ad esempio, in un file .env, aggiungi la seguente riga:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Passaggio 3: nello script Python, importa le librerie necessarie e carica la variabile d'ambiente:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Passaggio 4: ora puoi utilizzare LangChain per interagire con l'API OpenAI. Ad esempio, per generare una risposta di testo utilizzando GPT-3:

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

Ora che sai come configurare il tuo ambiente di sviluppo utilizzando la chiave API OpenAI, esaminiamo come sviluppare app utilizzando LangChain nella sezione successiva.

Come sviluppare applicazioni con LangChain

LangChain è un framework open source progettato per lo sviluppo di applicazioni basate su un modello linguistico.

Puoi utilizzare le sue capacità per creare potenti applicazioni che utilizzano modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT durante l'integrazione con fonti esterne come Google Drive, Notion e Wikipedia.

Lo sviluppo di applicazioni con LangChain è un processo semplice che prevede i seguenti passaggi.

1. Definisci il tuo caso d'uso : in primo luogo, devi definire il tuo caso d'uso e i requisiti, che ti aiuteranno a selezionare i componenti e gli LLM appropriati da utilizzare.

2. Costruisci la logica: Successivamente, puoi utilizzare i prompt e le catene flessibili di LangChain per creare la logica della tua applicazione. Puoi anche utilizzare il codice di LangChain per creare funzionalità personalizzate su misura per il tuo caso d'uso. Dopo aver creato la logica dell'applicazione, puoi utilizzare i componenti di LangChain per aggiungere funzionalità specifiche, come l'estrazione dei dati o la traduzione della lingua.

3. Impostare e manipolare il contesto: infine, puoi impostare e manipolare il contesto per guidare il comportamento della tua applicazione e migliorarne le prestazioni. Con LangChain, hai il potere di creare facilmente applicazioni altamente personalizzate e ricche di funzionalità utilizzando LLM.

Quanto sopra dovrebbe darti una comprensione di base di come sviluppare applicazioni utilizzando LangChain. Nella prossima sezione, esploreremo le diverse applicazioni che trovano ampi casi d'uso per LangChain.

3 Esempi applicativi di LangChain

LangChain ti consente di creare applicazioni avanzate utilizzando un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Con la sua flessibilità, le opzioni di personalizzazione e i potenti componenti, LangChain può essere utilizzato per creare un'ampia varietà di applicazioni in diversi settori.

Di seguito sono riportati alcuni degli esempi in cui LangChain è ampiamente utilizzato:

1. Riepilogo del testo (generazione aumentata di dati)

Con LangChain puoi sviluppare applicazioni che gestiscono in modo efficiente le attività di riepilogo del testo .

Sfruttando potenti modelli linguistici come ChatGPT, la tua applicazione sarà in grado di generare riepiloghi accurati e concisi di testi di grandi dimensioni, consentendo ai tuoi utenti di cogliere rapidamente i punti principali di documenti complessi.

2. Risposta alle domande

Un altro caso d'uso per LangChain è la creazione di applicazioni che forniscono funzionalità di risposta alle domande.

Grazie all'integrazione con un modello di linguaggio di grandi dimensioni, la tua applicazione può ricevere dati di testo immessi dall'utente ed estrarre risposte pertinenti da una varietà di fonti, come Wikipedia, Notion o Apify Actors. Questa funzionalità può essere vantaggiosa per gli utenti che cercano informazioni rapide e affidabili su diversi argomenti.

3. Chatbot (modello linguistico)

LangChain è uno strumento prezioso per la creazione di chatbot alimentati da modelli linguistici. Sfruttando il framework e i componenti di LangChain, le tue applicazioni chatbot possono fornire un'esperienza utente più naturale e coinvolgente.

Gli utenti possono interagire con i tuoi chatbot per conversazioni generali, richieste di supporto o altri scopi specifici e il modello linguistico genererà risposte sensibili al contesto.

Questi esempi di applicazioni sono solo alcuni dei modi in cui puoi utilizzare LangChain per creare applicazioni potenti e versatili. Comprendendo i punti di forza dei modelli linguistici, puoi creare soluzioni innovative che soddisfano le esigenze dei tuoi utenti.

Per vedere un'applicazione di esempio della creazione di applicazioni con Python, guarda il seguente video:

Cosa sono le integrazioni in LangChain?

LangChain fornisce l'integrazione di catene end-to-end per semplificare il lavoro con vari linguaggi di programmazione, piattaforme e origini dati.

Ciò garantisce la possibilità di creare senza problemi applicazioni utilizzando un modello di linguaggio nell'ambiente di propria scelta.

In termini di linguaggi di programmazione, LangChain fornisce supporto sia per JavaScript che per TypeScript, puoi sfruttare la potenza di LangChain nelle applicazioni basate sul Web e Node.js e sfruttare le robuste funzionalità di sicurezza del tipo fornite da TypeScript.

Ecco un breve elenco di integrazioni chiave che LangChain ha da offrire:

• Large Language Models (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic e altro.

• Piattaforme cloud: Azure, Amazon, Google Cloud e altri popolari provider di servizi cloud

• Fonti di dati: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors e altro ancora.

Utilizzando queste integrazioni, puoi creare applicazioni più avanzate e versatili incentrate su un modello linguistico.

Questo ti aiuterà a sviluppare e implementare i tuoi progetti in modo rapido ed efficiente, sfruttando gli strumenti e le risorse giuste per le tue esigenze.

Funzionalità avanzate e personalizzazione di LangChain

LangChain offre funzionalità avanzate e opzioni di personalizzazione per la creazione di potenti applicazioni utilizzando LLM.

Puoi personalizzare il comportamento della tua applicazione e creare casi d'uso sofisticati come Generative Question-Answering (GQA) o chatbot.

Di seguito sono riportate alcune delle caratteristiche principali di LangChain:

1. Prompt personalizzabili per soddisfare le tue esigenze

2. Creazione di componenti di collegamenti a catena per casi d'uso avanzati

3. Personalizzazione del codice per lo sviluppo di applicazioni uniche

4. Integrazione del modello per la generazione aumentata di dati e l'accesso all'applicazione del modello linguistico di alta qualità come text-davinci-003

5. Componenti flessibili per combinare e abbinare i componenti per requisiti specifici

6. Manipolazione del contesto per impostare e guidare il contesto per migliorare la precisione e l'esperienza dell'utente

Con LangChain puoi creare applicazioni ricche di funzionalità che si distinguono dalla massa, grazie alle sue opzioni di personalizzazione avanzate.

Per aiutarti a sfruttare appieno le funzionalità di LangChain, diamo un'occhiata ad alcune preziose risorse che potresti utilizzare nella prossima sezione!

Risorse e supporto per LangChain

LangChain viene fornito con varie risorse e supporto per aiutarti a sviluppare potenti applicazioni basate su modelli linguistici.

Di seguito sono riportate alcune delle risorse chiave che puoi utilizzare quando lavori con LangChain:

1. Librerie AI come OpenAI e Hugging Face per i modelli AI

2. Fonti esterne come Notion, Wikipedia e Google Drive per dati mirati

3. Documentazione LangChain per guide su componenti di collegamento e concatenamento

   • Documentazione ufficiale

   • Repository GitHub

   • Repository dei pacchetti PyPI

4. Aumento dei dati per migliorare i risultati sensibili al contesto tramite origini dati esterne, indicizzazione e rappresentazioni vettoriali

Infine, l'interazione con la comunità di LangChain e il canale slack di supporto dedicato può essere utile se incontri sfide o vuoi imparare dalle esperienze degli altri. Dai forum ai gruppi online, entrare in contatto con altri sviluppatori arricchirà il tuo viaggio con LangChain.

Pensieri finali

LangChain offre un approccio completo allo sviluppo di applicazioni basate su modelli generativi e LLM. Integrando i concetti fondamentali della scienza dei dati, gli sviluppatori possono sfruttare più componenti, modelli di prompt e database vettoriali per creare soluzioni innovative oltre le metriche tradizionali.

Man mano che la tecnologia si evolve, gli agenti coinvolgono elementi più sofisticati, comprese le interfacce di chat, offrendo un supporto più completo in vari casi d'uso.

Che tu stia sviluppando chatbot, strumenti di analisi del sentiment o qualsiasi altra applicazione NLP, LangChain può aiutarti a sbloccare il pieno potenziale dei tuoi dati. Man mano che la tecnologia NLP continua ad evolversi e ad aumentare di importanza, piattaforme come LangChain diventeranno sempre più preziose.

Quindi, se stai cercando di stare al passo con la curva nel mondo della PNL, assicurati di dare un'occhiata a LangChain e vedere cosa può fare per te!