Wat is LangChain? Een beginnershandleiding met voorbeelden

Tegenwoordig moeten apps superslim zijn als het gaat om het begrijpen van taal, en dat is waar LangChain om de hoek komt kijken! Het maakt het gemakkelijk om AI-modellen te verbinden met allerlei verschillende gegevensbronnen, zodat je volledig op maat gemaakte natuurlijke taalverwerkingsoplossingen (NLP) kunt bemachtigen.

LangChain is een intuïtief open-source framework dat is gemaakt om de ontwikkeling van applicaties te vereenvoudigen met behulp van grote taalmodellen (LLM's), zoals OpenAI of Hugging Face. Hierdoor kunt u dynamische, data-responsieve applicaties bouwen die gebruik maken van de meest recente doorbraken in natuurlijke taalverwerking.

In dit artikel behandelen we de belangrijkste kenmerken van LangChain, inclusief de AI-mogelijkheden, de soorten gegevensbronnen waarmee het verbinding kan maken en het scala aan NLP-oplossingen dat het kan bieden. We zullen ook ingaan op enkele mogelijke use-cases voor LangChain, van sentimentanalyse tot chatbots en meer.

Of je nu een ontwikkelaar bent, een datawetenschapper of gewoon nieuwsgierig bent naar de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van NLP-technologie, dit artikel is voor jou. Dus als u meer wilt weten over LangChain en hoe het u kan helpen de kracht van taal in uw bedrijf of organisatie te ontsluiten, lees dan verder!

Inhoudsopgave

• Wat is LangChain?
• Wat zijn de kerncomponenten van LangChain?
  • 1. Grote taalmodellen en API's
  • 2. Framework en bibliotheken
  • 3. Documentatie en modules
• Installatie en configuratie van LangChain
  • Stap 1: verkrijg een API-sleutel van het OpenAI-platform.
  • Stap 2: Stel de OpenAI API-sleutel in als een omgevingsvariabele in uw project om veilige toegang te garanderen zonder de sleutel in uw code hard te coderen. Voeg bijvoorbeeld in een .env-bestand de volgende regel toe:
  • Stap 3: Importeer in uw Python-script de benodigde bibliotheken en laad de omgevingsvariabele:
  • Stap 4: Nu kunt u LangChain gebruiken om te communiceren met de OpenAI API. Om bijvoorbeeld een tekstreactie te genereren met GPT-3:
• Applicaties ontwikkelen met LangChain
• 3 Toepassingsvoorbeelden van LangChain
  • 1. Tekstsamenvatting (Data Augmented Generation)
  • 2. Vraag beantwoorden
  • 3. Chatbots (Taalmodel)
• Wat zijn integraties in LangChain?
• Geavanceerde functies en aanpassing van LangChain
• Bronnen en ondersteuning voor LangChain
• Laatste gedachten

Wat is LangChain?

LangChain is een krachtig, open-source framework dat is ontworpen om u te helpen applicaties te ontwikkelen die worden aangedreven door een taalmodel, met name een groot taalmodel (LLM).

Het gaat verder dan standaard API-aanroepen door gegevensbewust en agentic te zijn, waardoor verbindingen met verschillende gegevensbronnen mogelijk worden gemaakt voor rijkere, gepersonaliseerde ervaringen. Het kan een taalmodel ook in staat stellen om dynamisch te interageren met zijn omgeving.

LangChain stroomlijnt de ontwikkeling van diverse applicaties, zoals chatbots, Generative Question-Answering (GQA) en samenvattingen. Door componenten van meerdere modules te "ketenen", kunnen unieke applicaties worden gemaakt die rond een LLM zijn gebouwd.

Nu u begrijpt wat LangChain is en waarom het belangrijk is, gaan we in het volgende gedeelte de kerncomponenten van LangChain verkennen.

Wat zijn de kerncomponenten van LangChain?

Om de werking van LangChain volledig te kunnen interpreteren, is het belangrijk om de kerncomponenten te begrijpen.

Dit gedeelte behandelt de belangrijkste aspecten van LangChain: taalmodellen en API's, framework en bibliotheken, en documentatie en modules.

Laten we erop ingaan!

1. Grote taalmodellen en API's

LangChain ondersteunt taalmodellen, waaronder die van prominente AI-platforms zoals OpenAI, het bedrijf achter de revolutionaire chatbot ChatGPT . Deze modellen vormen de basis voor het maken van krachtige, taalgestuurde applicaties.

LangChain biedt een Application Programming Interface (API's) voor toegang tot en interactie met hen en voor naadloze integratie, zodat u het volledige potentieel van LLM's voor verschillende gebruikssituaties kunt benutten.

U kunt bijvoorbeeld een chatbot maken die gepersonaliseerde reisroutes genereert op basis van de interesses van gebruikers en ervaringen uit het verleden.

2. Framework en bibliotheken

Het LangChain-framework bestaat uit een reeks tools, componenten en interfaces die het ontwikkelingsproces voor door taalmodellen aangedreven applicaties vereenvoudigen.

Het biedt Python-bibliotheken om rijke, gegevensgestuurde interacties met de AI-modellen te helpen stroomlijnen door verschillende componenten aan elkaar te koppelen.

Enkele voordelen van het LangChain-framework zijn onder meer:

• Efficiënte integratie met populaire AI-platforms zoals OpenAI en Hugging Face

• Toegang tot taalgestuurde databewuste applicaties door de modellen te koppelen aan andere databronnen

• Flexibiliteit door een taalmodel in staat te stellen dynamisch te interageren met hun omgeving

3. Documentatie en modules

Om het voor u gemakkelijker te maken om applicaties te ontwikkelen met LangChain, beschikt het framework over uitgebreide documentatie .

Deze gids behandelt verschillende aspecten van ontwikkeling, zoals:

1. Het opzetten van uw ontwikkelomgeving

2. Geprefereerde AI-modellen integreren

3. Het creëren van geavanceerde use cases ondersteund door LangChain

Bovendien maakt de modulaire opbouw een hoge mate van maatwerk voor uw toepassingen mogelijk. U kunt modules kiezen en combineren op basis van uw behoeften, waardoor de veelzijdigheid van LangChain verder wordt vergroot.

Installatie en configuratie van LangChain

Om LangChain in uw project te gaan gebruiken, moet u er eerst voor zorgen dat Python op uw systeem is geïnstalleerd. LangChain kan moeiteloos worden geïnstalleerd met pip, de standaard pakketbeheerder van Python.

Open gewoon uw terminal of opdrachtprompt en voer in:

pip install langchain

Deze opdracht installeert LangChain en de vereiste afhankelijkheden in uw Python- omgeving. Nu bent u klaar om de kracht van LangChain te benutten voor taalmodelgestuurde toepassingen.

Tijdens uw project moet u LangChain mogelijk verbinden met verschillende modelproviders, datastores en API's. Om bijvoorbeeld de API's van OpenAI te gebruiken , installeert u hun SDK:

pip install openai

Na het installeren van de OpenAI SDK, kunt u deze verbinden met LangChain door deze stappen te volgen:

Stap 1: verkrijg een API-sleutel van het OpenAI-platform.

Meld u aan of log in op uw account op de OpenAI-website en navigeer vervolgens naar het gedeelte API-sleutels.

Klik op Nieuwe geheime sleutel maken .

Geef uw sleutel een unieke naam en klik op Nieuwe sleutel maken.

Nu kunt u uw nieuw gegenereerde geheime sleutel kopiëren en gebruiken in uw toepassingen.

Stap 2: Stel de OpenAI API-sleutel in als een omgevingsvariabele in uw project om veilige toegang te garanderen zonder de sleutel in uw code hard te coderen. Voeg bijvoorbeeld in een .env-bestand de volgende regel toe:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Stap 3: Importeer in uw Python-script de benodigde bibliotheken en laad de omgevingsvariabele:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Stap 4: Nu kunt u LangChain gebruiken om te communiceren met de OpenAI API. Om bijvoorbeeld een tekstreactie te genereren met GPT-3:

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

Nu u weet hoe u uw ontwikkelomgeving kunt opzetten met behulp van de OpenAI API-sleutel, gaan we in het volgende gedeelte in op hoe u apps kunt ontwikkelen met LangChain.

Applicaties ontwikkelen met LangChain

LangChain is een open-source framework dat is ontworpen voor het ontwikkelen van applicaties die worden aangedreven door een taalmodel.

U kunt de mogelijkheden ervan gebruiken om krachtige applicaties te bouwen die gebruikmaken van AI-modellen zoals ChatGPT, terwijl u integreert met externe bronnen zoals Google Drive, Notion en Wikipedia.

Het ontwikkelen van applicaties met LangChain is een eenvoudig proces dat de volgende stappen omvat.

1. Definieer uw use case : Eerst moet u uw use case en vereisten definiëren, die u zullen helpen bij het selecteren van de juiste componenten en LLM's die u wilt gebruiken.

2. Bouw de logica: vervolgens kunt u de flexibele prompts en ketens van LangChain gebruiken om de logica van uw toepassing op te bouwen. U kunt ook de code van LangChain gebruiken om aangepaste functionaliteit te creëren die is afgestemd op uw gebruiksscenario. Nadat u de logica van de toepassing hebt gebouwd, kunt u de componenten van LangChain gebruiken om specifieke functies toe te voegen, zoals gegevensextractie of taalvertaling.

3. Context instellen en manipuleren: Ten slotte kunt u context instellen en manipuleren om het gedrag van uw toepassing te sturen en de prestaties te verbeteren. Met LangChain heeft u de mogelijkheid om met LLM's zeer aangepaste en feature-rijke applicaties te maken.

Het bovenstaande zou u een basiskennis moeten geven van het ontwikkelen van applicaties met LangChain. In de volgende sectie zullen we de verschillende toepassingen onderzoeken die uitgebreide gebruiksscenario's voor LangChain vinden.

3 Toepassingsvoorbeelden van LangChain

Met LangChain kunt u geavanceerde applicaties bouwen met behulp van een groot taalmodel (LLM). Met zijn flexibiliteit, aanpassingsmogelijkheden en krachtige componenten kan LangChain worden gebruikt om een ​​breed scala aan applicaties in verschillende industrieën te creëren.

Hieronder volgen enkele voorbeelden waarbij LangChain op grote schaal wordt gebruikt:

1. Tekstsamenvatting (Data Augmented Generation)

Met LangChain kunt u toepassingen ontwikkelen die tekstsamenvattingstaken efficiënt afhandelen .

Door gebruik te maken van krachtige taalmodellen zoals ChatGPT, kan uw applicatie nauwkeurige en beknopte samenvattingen van grote teksten genereren, waardoor uw gebruikers snel de hoofdpunten van complexe documenten kunnen begrijpen.

2. Vraag beantwoorden

Een andere use-case voor LangChain is het bouwen van applicaties die vragen beantwoorden.

Door integratie met een groot taalmodel kan uw applicatie door de gebruiker ingevoerde tekstgegevens ontvangen en relevante antwoorden uit verschillende bronnen halen, zoals Wikipedia, Notion of Apify Actors. Deze functionaliteit kan nuttig zijn voor gebruikers die op zoek zijn naar snelle en betrouwbare informatie over verschillende onderwerpen.

3. Chatbots (Taalmodel)

LangChain is een waardevolle tool voor het maken van chatbots die worden aangedreven door taalmodellen. Door gebruik te maken van het raamwerk en de componenten van LangChain, kunnen uw chatbot-applicaties een meer natuurlijke en boeiende gebruikerservaring bieden.

Gebruikers kunnen communiceren met uw chatbots voor algemene gesprekken, ondersteuningsvragen of andere specifieke doeleinden, en het taalmodel genereert contextbewuste reacties.

Deze toepassingsvoorbeelden zijn slechts enkele manieren waarop u LangChain kunt gebruiken om krachtige en veelzijdige toepassingen te bouwen. Door de sterke punten van taalmodellen te begrijpen, kunt u innovatieve oplossingen creëren die tegemoetkomen aan de behoeften van uw gebruikers.

Bekijk de volgende video om een ​​voorbeeldtoepassing te zien van het bouwen van applicaties met Python:

Wat zijn integraties in LangChain?

LangChain biedt end-to-end ketenintegratie om het werken met verschillende programmeertalen, platforms en databronnen voor u gemakkelijker te maken.

Dit zorgt ervoor dat u naadloos applicaties kunt bouwen met behulp van een taalmodel in de omgeving van uw keuze.

Op het gebied van programmeertalen biedt LangChain ondersteuning voor zowel JavaScript als TypeScript, u ​​kunt de kracht van LangChain benutten in webgebaseerde en Node.js-applicaties en profiteren van de robuuste typeveiligheidsfuncties die TypeScript biedt.

Hier is een korte lijst met de belangrijkste integraties die LangChain te bieden heeft:

• Grote taalmodellen (LLM's): OpenAI, Hugging Face, Anthropic en meer.

• Cloudplatforms: Azure, Amazon, Google Cloud en andere populaire cloudproviders

• Gegevensbronnen: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors en meer.

Door gebruik te maken van deze integraties, kunt u meer geavanceerde en veelzijdige applicaties maken rond een taalmodel.

Dit zal u helpen uw projecten snel en efficiënt te ontwikkelen en in te zetten, waarbij u gebruikmaakt van de juiste tools en middelen voor uw behoeften.

Geavanceerde functies en aanpassing van LangChain

LangChain biedt geavanceerde functies en aanpassingsmogelijkheden voor het maken van krachtige applicaties met behulp van LLM's.

U kunt het gedrag van uw applicatie aanpassen en geavanceerde gebruiksscenario's bouwen, zoals Generative Question-Answering (GQA) of chatbots.

De volgende zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van LangChain:

1. Aanpasbare aanwijzingen om aan uw behoeften te voldoen

2. Kettingschakelcomponenten bouwen voor geavanceerde gebruiksscenario's

3. Code-aanpassing voor het ontwikkelen van unieke applicaties

4. Modelintegratie voor het genereren van gegevens met verbeterde gegevens en toegang tot hoogwaardige taalmodelapplicaties zoals text-davinci-003

5. Flexibele componenten om componenten te mixen en matchen voor specifieke vereisten

6. Contextmanipulatie om context in te stellen en te begeleiden voor verbeterde nauwkeurigheid en gebruikerservaring

Met LangChain kunt u veelzijdige toepassingen maken die zich onderscheiden van de massa, dankzij de geavanceerde aanpassingsmogelijkheden.

Om u te helpen ten volle te profiteren van de functies van LangChain, laten we in de volgende sectie enkele waardevolle bronnen bekijken die u zou kunnen gebruiken!

Bronnen en ondersteuning voor LangChain

LangChain wordt geleverd met verschillende bronnen en ondersteuning om u te helpen bij het ontwikkelen van krachtige taalmodelgestuurde applicaties.

Hieronder volgen enkele van de belangrijkste bronnen die u kunt gebruiken bij het werken met LangChain:

1. AI-bibliotheken zoals OpenAI en Hugging Face voor AI-modellen

2. Externe bronnen zoals Notion, Wikipedia en Google Drive voor gerichte data

3. LangChain-documentatie voor handleidingen over het verbinden en koppelen van componenten

   • Officiële documentatie

   • GitHub-opslagplaats

   • PyPI-pakketrepository

4. Gegevensvergroting om contextbewuste resultaten te verbeteren door middel van externe gegevensbronnen, indexering en vectorrepresentaties

Ten slotte kan het nuttig zijn om met de LangChain-community en het toegewijde support-slack-kanaal in contact te komen als u uitdagingen tegenkomt of wilt leren van de ervaringen van anderen. Van forums tot online groepen, het verbinden met collega-ontwikkelaars zal je reis met LangChain verrijken.

Laatste gedachten

LangChain biedt een alomvattende aanpak voor het ontwikkelen van applicaties die worden aangedreven door generatieve modellen en LLM's. Door kernconcepten uit de datawetenschap te integreren, kunnen ontwikkelaars gebruikmaken van meerdere componenten, promptsjablonen en vectordatabases om innovatieve oplossingen te creëren die verder gaan dan traditionele statistieken.

Naarmate de technologie evolueert, gebruiken agenten meer geavanceerde elementen, waaronder chatinterfaces, die uitgebreidere ondersteuning bieden in verschillende gebruikssituaties.

Of u nu chatbots, tools voor sentimentanalyse of een andere NLP-toepassing ontwikkelt, LangChain kan u helpen het volledige potentieel van uw gegevens te ontsluiten. Naarmate de NLP-technologie zich blijft ontwikkelen en belangrijker wordt, zullen platforms zoals LangChain alleen maar waardevoller worden.

Dus als je voorop wilt blijven lopen in de wereld van NLP, kijk dan zeker eens naar LangChain en kijk wat het voor jou kan doen!