Apakah LangChain? Panduan Pemula Dengan Contoh

Pada masa kini, apl perlu sangat pintar dalam memahami bahasa, dan di situlah LangChain masuk! Ia memudahkan untuk menyambungkan model AI dengan semua jenis sumber data yang berbeza supaya anda boleh mendapatkan penyelesaian pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang disesuaikan sepenuhnya.

LangChain ialah rangka kerja sumber terbuka intuitif yang dicipta untuk memudahkan pembangunan aplikasi menggunakan model bahasa besar (LLM), seperti OpenAI atau Hugging Face. Ini membolehkan anda membina aplikasi dinamik dan responsif data yang memanfaatkan penemuan terbaru dalam pemprosesan bahasa semula jadi.

Dalam artikel ini, kami akan merangkumi ciri utama LangChain, termasuk keupayaan AInya, jenis sumber data yang boleh disambungkan dengannya dan julat penyelesaian NLP yang boleh ditawarkannya. Kami juga akan menyelami beberapa kes penggunaan yang berpotensi untuk LangChain, daripada analisis sentimen kepada chatbots dan seterusnya.

Sama ada anda seorang pembangun, seorang saintis data, atau hanya ingin tahu tentang perkembangan terkini dalam teknologi NLP, artikel ini adalah untuk anda. Jadi, jika anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang LangChain dan cara ia boleh membantu anda membuka kunci kuasa bahasa dalam perniagaan atau organisasi anda, teruskan membaca!

Isi kandungan

• Apa itu LangChain?
• Apakah Komponen Teras LangChain?
  • 1. Model dan API Bahasa Besar
  • 2. Rangka Kerja dan Perpustakaan
  • 3. Dokumentasi dan Modul
• Pemasangan dan Persediaan LangChain
  • Langkah 1: Dapatkan kunci API daripada platform OpenAI.
  • Langkah 2: Sediakan kunci API OpenAI sebagai pembolehubah persekitaran dalam projek anda untuk memastikan akses selamat tanpa pengekodan keras kunci dalam kod anda. Sebagai contoh, dalam fail .env, tambah baris berikut:
  • Langkah 3: Dalam skrip Python anda, import perpustakaan yang diperlukan dan muatkan pembolehubah persekitaran:
  • Langkah 4: Kini, anda boleh menggunakan LangChain untuk berinteraksi dengan OpenAI API. Contohnya, untuk menjana respons teks menggunakan GPT-3:
• Bagaimana untuk Membangunkan Aplikasi dengan LangChain
• 3 Contoh Aplikasi LangChain
  • 1. Ringkasan Teks (Penjanaan Ditambah Data)
  • 2. Menjawab Soalan
  • 3. Chatbots (Model Bahasa)
• Apakah Integrasi dalam LangChain?
• Ciri Lanjutan dan Penyesuaian LangChain
• Sumber dan Sokongan untuk LangChain
• Fikiran Akhir

Apa itu LangChain?

LangChain ialah rangka kerja sumber terbuka yang berkuasa yang direka untuk membantu anda membangunkan aplikasi yang dikuasakan oleh model bahasa, terutamanya model bahasa besar (LLM).

Ia melangkaui panggilan API standard dengan menyedari data dan agenik, membolehkan sambungan dengan pelbagai sumber data untuk pengalaman yang lebih kaya dan diperibadikan. Ia juga boleh memperkasakan model bahasa untuk berinteraksi secara dinamik dengan persekitarannya.

LangChain menyelaraskan pembangunan aplikasi yang pelbagai, seperti chatbots, Generative Question-Answering (GQA), dan ringkasan. Dengan "merantai" komponen daripada berbilang modul, ia membolehkan penciptaan aplikasi unik yang dibina di sekeliling LLM.

Sekarang setelah anda memahami apa itu LangChain dan mengapa ia penting, mari kita terokai komponen teras LangChain dalam bahagian seterusnya.

Apakah Komponen Teras LangChain?

Untuk dapat mentafsir sepenuhnya cara kerja LangChain, adalah penting untuk memahami komponen terasnya.

Bahagian ini merangkumi aspek utama LangChain: model bahasa dan API, rangka kerja dan perpustakaan, serta dokumentasi dan modul.

Mari kita masuk ke dalamnya!

1. Model dan API Bahasa Besar

LangChain menyokong model bahasa, termasuk daripada platform AI yang terkenal seperti OpenAI, yang merupakan syarikat di sebalik chatbot revolusioner ChatGPT . Model ini adalah asas untuk mencipta aplikasi berasaskan bahasa yang berkuasa.

LangChain menyediakan antara muka pengaturcaraan aplikasi (API) untuk mengakses dan berinteraksi dengannya serta memudahkan penyepaduan yang lancar, membolehkan anda memanfaatkan potensi penuh LLM untuk pelbagai kes penggunaan.

Contohnya, anda boleh membuat chatbot yang menjana jadual perjalanan yang diperibadikan berdasarkan minat pengguna dan pengalaman lalu.

2. Rangka Kerja dan Perpustakaan

Rangka kerja LangChain terdiri daripada pelbagai alatan, komponen dan antara muka yang memudahkan proses pembangunan untuk aplikasi berkuasa model bahasa.

Ia menawarkan perpustakaan Python untuk membantu menyelaraskan interaksi yang kaya dan dipacu data dengan model AI dengan merantai komponen yang berbeza bersama-sama.

Beberapa kelebihan rangka kerja LangChain termasuk yang berikut:

• Penyepaduan yang cekap dengan platform AI yang popular seperti OpenAI dan Hugging Face

• Akses kepada aplikasi sedar data dipacu bahasa dengan menyambungkan model ke sumber data lain

• Ketangkasan melalui membolehkan model bahasa berinteraksi secara dinamik dengan persekitaran mereka

3. Dokumentasi dan Modul

Untuk memudahkan anda membangunkan aplikasi menggunakan LangChain, rangka kerja tersebut mempunyai dokumentasi yang luas .

Panduan ini merangkumi pelbagai aspek pembangunan, seperti:

1. Menyediakan persekitaran pembangunan anda

2. Mengintegrasikan model AI pilihan

3. Mencipta kes penggunaan lanjutan yang disokong oleh LangChain

Di samping itu, pembinaan modular memudahkan penyesuaian tahap tinggi untuk aplikasi anda. Anda boleh memilih dan menggabungkan modul mengikut keperluan anda, meningkatkan lagi kepelbagaian LangChain.

Pemasangan dan Persediaan LangChain

Untuk mula menggunakan LangChain dalam projek anda, pastikan Python dipasang pada sistem anda terlebih dahulu. LangChain boleh dipasang dengan mudah dengan pip, pengurus pakej lalai Python.

Hanya buka terminal atau command prompt anda dan masukkan:

pip install langchain

Perintah ini memasang LangChain dan kebergantungannya yang diperlukan dalam persekitaran Python anda . Kini, anda sudah bersedia untuk memanfaatkan kuasa LangChain untuk aplikasi dipacu model bahasa.

Sepanjang projek anda, anda mungkin perlu menyambungkan LangChain dengan pelbagai pembekal model, stor data dan API. Contohnya, untuk menggunakan OpenAI's API , pasang SDK mereka:

pip install openai

Selepas memasang OpenAI SDK, anda boleh menyambungkannya dengan LangChain dengan mengikut langkah berikut:

Langkah 1: Dapatkan kunci API daripada platform OpenAI.

Daftar atau log masuk ke akaun anda di tapak web OpenAI , kemudian navigasi ke bahagian Kunci API.

Klik pada Cipta Kunci Rahsia Baharu .

Berikan kunci anda nama yang unik dan klik Cipta Kunci Baharu.

Kini anda boleh menyalin kunci rahsia anda yang baru dijana dan menggunakannya dalam aplikasi anda.

Langkah 2: Sediakan kunci API OpenAI sebagai pembolehubah persekitaran dalam projek anda untuk memastikan akses selamat tanpa pengekodan keras kunci dalam kod anda. Sebagai contoh, dalam fail .env, tambah baris berikut:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Langkah 3: Dalam skrip Python anda, import perpustakaan yang diperlukan dan muatkan pembolehubah persekitaran:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Langkah 4: Kini, anda boleh menggunakan LangChain untuk berinteraksi dengan OpenAI API. Contohnya, untuk menjana respons teks menggunakan GPT-3:

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

Kini setelah anda tahu cara menyediakan persekitaran pembangunan anda menggunakan kunci API OpenAI, kami akan membincangkan cara anda boleh membangunkan aplikasi menggunakan LangChain dalam bahagian seterusnya.

Bagaimana untuk Membangunkan Aplikasi dengan LangChain

LangChain ialah rangka kerja sumber terbuka yang direka untuk membangunkan aplikasi yang dikuasakan oleh model bahasa.

Anda boleh menggunakan keupayaannya untuk membina aplikasi berkuasa yang menggunakan model AI seperti ChatGPT sambil menyepadukan dengan sumber luaran seperti Google Drive, Notion dan Wikipedia.

Membangunkan aplikasi dengan LangChain ialah proses mudah yang melibatkan langkah-langkah berikut.

1. Tentukan kes penggunaan anda : Pertama, anda perlu menentukan kes penggunaan dan keperluan anda, yang akan membantu anda memilih komponen dan LLM yang sesuai untuk digunakan.

2. Bina logik: Seterusnya, anda boleh menggunakan gesaan dan rantaian fleksibel LangChain untuk membina logik aplikasi anda. Anda juga boleh menggunakan kod LangChain untuk mencipta fungsi tersuai yang disesuaikan dengan kes penggunaan anda. Setelah anda membina logik aplikasi, anda boleh menggunakan komponen LangChain untuk menambah ciri khusus, seperti pengekstrakan data atau terjemahan bahasa.

3. Tetapkan dan manipulasi konteks: Akhir sekali, anda boleh menetapkan dan memanipulasi konteks untuk membimbing tingkah laku aplikasi anda dan meningkatkan prestasinya. Dengan LangChain, anda mempunyai kuasa untuk mencipta aplikasi yang sangat disesuaikan dan kaya dengan ciri menggunakan LLM dengan mudah.

Perkara di atas sepatutnya memberi anda pemahaman asas tentang cara membangunkan aplikasi menggunakan LangChain. Dalam bahagian seterusnya, kami akan meneroka aplikasi berbeza yang mencari kes penggunaan yang meluas untuk LangChain.

3 Contoh Aplikasi LangChain

LangChain membolehkan anda membina aplikasi lanjutan menggunakan model bahasa besar (LLM). Dengan fleksibiliti, pilihan penyesuaian dan komponen yang berkuasa, LangChain boleh digunakan untuk mencipta pelbagai jenis aplikasi merentas industri yang berbeza.

Berikut ialah beberapa contoh di mana LangChain digunakan secara meluas:

1. Ringkasan Teks (Penjanaan Ditambah Data)

Dengan LangChain, anda boleh membangunkan aplikasi yang mengendalikan tugas ringkasan teks dengan cekap.

Dengan memanfaatkan model bahasa yang berkuasa seperti ChatGPT, aplikasi anda akan dapat menjana ringkasan teks besar yang tepat dan padat, membolehkan pengguna anda memahami perkara utama dokumen kompleks dengan cepat.

2. Menjawab Soalan

Satu lagi kes penggunaan untuk LangChain ialah membina aplikasi yang menyediakan keupayaan menjawab soalan.

Dengan menyepadukan dengan model bahasa yang besar, aplikasi anda boleh menerima data teks yang dimasukkan pengguna dan mengekstrak jawapan yang berkaitan daripada pelbagai sumber, seperti Wikipedia, Notion atau Apify Actors. Fungsi ini boleh memberi manfaat kepada pengguna yang mencari maklumat yang cepat dan boleh dipercayai mengenai topik yang berbeza.

3. Chatbots (Model Bahasa)

LangChain ialah alat yang berharga untuk mencipta chatbot yang dikuasakan oleh model bahasa. Dengan memanfaatkan rangka kerja dan komponen LangChain, aplikasi chatbot anda boleh memberikan pengalaman pengguna yang lebih semula jadi dan menarik.

Pengguna boleh berinteraksi dengan bot sembang anda untuk perbualan umum, pertanyaan sokongan atau tujuan khusus lain, dan model bahasa akan menjana respons sedar konteks.

Contoh-contoh aplikasi ini hanyalah beberapa cara di mana anda boleh menggunakan LangChain untuk membina aplikasi yang berkuasa dan serba boleh. Dengan memahami kekuatan model bahasa, anda boleh mencipta penyelesaian inovatif yang memenuhi keperluan pengguna anda.

Untuk melihat contoh aplikasi membina aplikasi dengan Python, semak video berikut:

Apakah Integrasi dalam LangChain?

LangChain menyediakan integrasi rantaian hujung ke hujung untuk memudahkan anda bekerja dengan pelbagai bahasa pengaturcaraan, platform dan sumber data.

Ini memastikan anda boleh membina aplikasi dengan lancar menggunakan model bahasa dalam persekitaran pilihan anda.

Dari segi bahasa pengaturcaraan, LangChain menyediakan sokongan untuk kedua-dua JavaScript dan TypeScript, anda boleh memanfaatkan kuasa LangChain dalam aplikasi berasaskan web dan Node.js serta memanfaatkan ciri keselamatan jenis yang mantap yang disediakan TypeScript.

Berikut ialah senarai pendek integrasi utama yang ditawarkan oleh LangChain:

• Model Bahasa Besar (LLM): OpenAI, Memeluk Muka, Anthropic dan banyak lagi.

• Platform Awan: Azure, Amazon, Google Cloud dan penyedia awan popular yang lain

• Sumber Data: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors dan banyak lagi.

Dengan menggunakan penyepaduan ini, anda boleh mencipta aplikasi yang lebih maju dan serba boleh berpusat di sekitar model bahasa.

Ini akan membantu anda membangunkan dan menggunakan projek anda dengan cepat dan cekap, memanfaatkan alatan dan sumber yang sesuai untuk keperluan anda.

Ciri Lanjutan dan Penyesuaian LangChain

LangChain menawarkan ciri lanjutan dan pilihan penyesuaian untuk mencipta aplikasi berkuasa menggunakan LLM.

Anda boleh menyesuaikan gelagat aplikasi anda dan membina kes penggunaan yang canggih seperti Generative Question-Answering (GQA) atau chatbots.

Berikut adalah beberapa ciri utama LangChain:

1. Gesaan disesuaikan untuk memenuhi keperluan anda

2. Membina komponen pautan rantaian untuk kes penggunaan lanjutan

3. Penyesuaian kod untuk membangunkan aplikasi unik

4. Penyepaduan model untuk penjanaan tambahan data dan mengakses aplikasi model bahasa berkualiti tinggi seperti text-davinci-003

5. Komponen fleksibel untuk mencampur dan memadankan komponen untuk keperluan khusus

6. Manipulasi konteks untuk menetapkan dan membimbing konteks untuk ketepatan yang dipertingkatkan dan pengalaman pengguna

Dengan LangChain, anda boleh mencipta aplikasi kaya ciri yang menonjol daripada orang ramai, terima kasih kepada pilihan penyesuaian lanjutannya.

Untuk membantu anda memanfaatkan sepenuhnya ciri LangChain, mari lihat beberapa sumber berharga yang boleh anda gunakan dalam bahagian seterusnya!

Sumber dan Sokongan untuk LangChain

LangChain datang dengan pelbagai sumber dan sokongan untuk membantu anda membangunkan aplikasi berkuasa model bahasa yang berkuasa.

Berikut ialah beberapa sumber utama yang boleh anda gunakan semasa bekerja dengan LangChain:

1. Perpustakaan AI seperti OpenAI dan Hugging Face untuk model AI

2. Sumber luaran seperti Notion, Wikipedia dan Google Drive untuk data disasarkan

3. Dokumentasi LangChain untuk panduan menyambung dan merantai komponen

   • Dokumentasi Rasmi

   • Repositori GitHub

   • Repositori Pakej PyPI

4. Penambahan data untuk memperbaik hasil yang sedar konteks melalui sumber data luaran, pengindeksan dan perwakilan vektor

Akhir sekali, melibatkan diri dengan komuniti LangChain dan saluran slack sokongan yang berdedikasi boleh memberi manfaat jika anda menghadapi cabaran atau ingin belajar daripada pengalaman orang lain. Daripada forum ke kumpulan dalam talian, berhubung dengan rakan pembangun akan memperkayakan perjalanan anda dengan LangChain.

Fikiran Akhir

LangChain menawarkan pendekatan komprehensif untuk membangunkan aplikasi yang dikuasakan oleh model generatif dan LLM. Dengan menyepadukan konsep teras daripada sains data, pembangun boleh memanfaatkan berbilang komponen, templat segera dan pangkalan data vektor untuk mencipta penyelesaian inovatif melangkaui metrik tradisional.

Apabila teknologi berkembang, ejen melibatkan elemen yang lebih canggih, termasuk antara muka sembang, menawarkan sokongan yang lebih komprehensif dalam pelbagai kes penggunaan.

Sama ada anda sedang membangunkan chatbots, alat analisis sentimen atau mana-mana aplikasi NLP lain, LangChain boleh membantu anda membuka kunci potensi penuh data anda. Memandangkan teknologi NLP terus berkembang dan semakin penting, platform seperti LangChain hanya akan menjadi lebih berharga.

Jadi, jika anda ingin kekal di hadapan dalam dunia NLP, pastikan anda menyemak LangChain dan lihat apa yang ia boleh lakukan untuk anda!