Co to jest LangChain? Przewodnik dla początkujących z przykładami

W dzisiejszych czasach aplikacje muszą być bardzo inteligentne, jeśli chodzi o rozumienie języka, i właśnie tam wkracza LangChain! Ułatwia łączenie modeli AI z wszelkiego rodzaju różnymi źródłami danych, dzięki czemu można uzyskać całkowicie dostosowane rozwiązania do przetwarzania języka naturalnego (NLP).

LangChain to intuicyjna platforma typu open source stworzona w celu uproszczenia tworzenia aplikacji przy użyciu dużych modeli językowych (LLM), takich jak OpenAI lub Hugging Face. Pozwala to na tworzenie dynamicznych, reagujących na dane aplikacji, które wykorzystują najnowsze przełomy w przetwarzaniu języka naturalnego.

W tym artykule omówimy kluczowe funkcje LangChain, w tym jego możliwości sztucznej inteligencji, typy źródeł danych, z którymi może się łączyć, oraz zakres rozwiązań NLP, które może zaoferować. Zagłębimy się również w kilka potencjalnych przypadków użycia LangChain, od analizy nastrojów po chatboty i nie tylko.

Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, analitykiem danych, czy po prostu ciekawią Cię najnowsze osiągnięcia w technologii NLP, ten artykuł jest dla Ciebie. Jeśli więc chcesz dowiedzieć się więcej o LangChain i o tym, jak może pomóc Ci odblokować moc języka w Twojej firmie lub organizacji, czytaj dalej!

Spis treści

• Co to jest LangChain?
• Jakie są podstawowe komponenty LangChain?
  • 1. Duże modele językowe i interfejsy API
  • 2. Ramy i biblioteki
  • 3. Dokumentacja i moduły
• Instalacja i konfiguracja LangChain
  • Krok 1: Uzyskaj klucz API z platformy OpenAI.
  • Krok 2: Skonfiguruj klucz API OpenAI jako zmienną środowiskową w swoim projekcie, aby zapewnić bezpieczny dostęp bez zakodowania klucza w kodzie. Na przykład w pliku .env dodaj następujący wiersz:
  • Krok 3: W skrypcie Pythona zaimportuj niezbędne biblioteki i załaduj zmienną środowiskową:
  • Krok 4: Teraz możesz używać LangChain do interakcji z API OpenAI. Na przykład, aby wygenerować odpowiedź tekstową za pomocą GPT-3:
• Jak tworzyć aplikacje z LangChain
• 3 Przykłady zastosowań LangChain
  • 1. Podsumowanie tekstu (generowanie rozszerzone danych)
  • 2. Odpowiadanie na pytania
  • 3. Chatboty (model językowy)
• Czym są integracje w LangChain?
• Zaawansowane funkcje i dostosowywanie LangChain
• Zasoby i wsparcie dla LangChain
• Końcowe przemyślenia

Co to jest LangChain?

LangChain to potężna platforma typu open source zaprojektowana, aby pomóc w tworzeniu aplikacji opartych na modelu językowym, w szczególności dużym modelu językowym (LLM).

Wykracza poza standardowe wywołania interfejsu API, będąc świadomym danych i agentem, umożliwiając połączenia z różnymi źródłami danych w celu uzyskania bogatszych, spersonalizowanych doświadczeń. Może również umożliwić modelowi językowemu dynamiczną interakcję ze środowiskiem.

LangChain usprawnia rozwój różnorodnych aplikacji, takich jak chatboty, Generative Question-Answering (GQA) i podsumowania. Łącząc komponenty z wielu modułów, pozwala na tworzenie unikalnych aplikacji zbudowanych wokół LLM.

Teraz, gdy już rozumiesz, czym jest LangChain i dlaczego jest ważny, przyjrzyjmy się podstawowym komponentom LangChain w następnej sekcji.

Jakie są podstawowe komponenty LangChain?

Aby móc w pełni zinterpretować działanie LangChain, ważne jest zrozumienie jego podstawowych komponentów.

Ta sekcja obejmuje podstawowe aspekty LangChain: modele językowe i interfejsy API, ramy i biblioteki oraz dokumentację i moduły.

Wejdźmy w to!

1. Duże modele językowe i interfejsy API

LangChain obsługuje modele językowe, w tym te z wiodących platform AI, takich jak OpenAI, która jest firmą stojącą za rewolucyjnym chatbotem ChatGPT . Modele te stanowią podstawę do tworzenia zaawansowanych aplikacji opartych na języku.

LangChain zapewnia interfejs programowania aplikacji (API) umożliwiający dostęp do nich i interakcję z nimi oraz ułatwienie bezproblemowej integracji, umożliwiając wykorzystanie pełnego potencjału LLM w różnych przypadkach użycia.

Możesz na przykład stworzyć chatbota, który generuje spersonalizowane plany podróży w oparciu o zainteresowania użytkownika i jego wcześniejsze doświadczenia.

2. Ramy i biblioteki

Ramy LangChain składają się z szeregu narzędzi, komponentów i interfejsów, które upraszczają proces tworzenia aplikacji opartych na modelach językowych.

Oferuje biblioteki Pythona, które pomagają usprawnić bogate, oparte na danych interakcje z modelami AI poprzez łączenie ze sobą różnych komponentów.

Oto niektóre zalety struktury LangChain:

• Wydajna integracja z popularnymi platformami AI, takimi jak OpenAI i Hugging Face

• Dostęp do aplikacji obsługujących dane w oparciu o język dzięki połączeniu modeli z innymi źródłami danych

• Elastyczność dzięki umożliwieniu modelowi językowemu dynamicznej interakcji z otoczeniem

3. Dokumentacja i moduły

Aby ułatwić tworzenie aplikacji przy użyciu LangChain, framework zawiera obszerną dokumentację .

Ten przewodnik obejmuje różne aspekty rozwoju, takie jak:

1. Konfigurowanie środowiska programistycznego

2. Integracja preferowanych modeli AI

3. Tworzenie zaawansowanych przypadków użycia wspieranych przez LangChain

Ponadto modułowa konstrukcja ułatwia wysoki poziom dostosowania do Twoich zastosowań. Możesz wybierać i łączyć moduły zgodnie ze swoimi potrzebami, jeszcze bardziej zwiększając wszechstronność LangChain.

Instalacja i konfiguracja LangChain

Aby zacząć używać LangChain w swoim projekcie, najpierw upewnij się, że Python jest zainstalowany w twoim systemie. LangChain można łatwo zainstalować za pomocą pip, domyślnego menedżera pakietów Pythona.

Po prostu otwórz terminal lub wiersz polecenia i wprowadź:

pip install langchain

To polecenie instaluje LangChain i jego wymagane zależności w środowisku Pythona . Teraz możesz wykorzystać moc LangChain dla aplikacji opartych na modelach językowych.

W całym projekcie może być konieczne połączenie LangChain z różnymi dostawcami modeli, magazynami danych i interfejsami API. Na przykład, aby korzystać z interfejsów API OpenAI , zainstaluj ich zestaw SDK:

pip install openai

Po zainstalowaniu pakietu OpenAI SDK możesz połączyć go z LangChain, wykonując następujące czynności:

Krok 1: Uzyskaj klucz API z platformy OpenAI.

Zarejestruj się lub zaloguj na swoje konto w witrynie OpenAI , a następnie przejdź do sekcji Klucze API.

Kliknij Utwórz nowy tajny klucz .

Nadaj swojemu kluczowi unikalną nazwę i kliknij Utwórz nowy klucz.

Teraz możesz skopiować nowo wygenerowany tajny klucz i używać go w swoich aplikacjach.

Krok 2: Skonfiguruj klucz API OpenAI jako zmienną środowiskową w swoim projekcie, aby zapewnić bezpieczny dostęp bez zakodowania klucza w kodzie. Na przykład w pliku .env dodaj następujący wiersz:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Krok 3: W skrypcie Pythona zaimportuj niezbędne biblioteki i załaduj zmienną środowiskową:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Krok 4: Teraz możesz używać LangChain do interakcji z API OpenAI. Na przykład, aby wygenerować odpowiedź tekstową za pomocą GPT-3:

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

Teraz, gdy wiesz już, jak skonfigurować środowisko programistyczne przy użyciu klucza API OpenAI, w następnej sekcji zajmiemy się tworzeniem aplikacji przy użyciu LangChain.

Jak tworzyć aplikacje z LangChain

LangChain to platforma typu open source przeznaczona do tworzenia aplikacji opartych na modelu językowym.

Możesz wykorzystać jego możliwości do tworzenia potężnych aplikacji, które wykorzystują modele AI, takie jak ChatGPT , jednocześnie integrując się z zewnętrznymi źródłami, takimi jak Dysk Google, Notion i Wikipedia.

Tworzenie aplikacji za pomocą LangChain to prosty proces, który obejmuje następujące kroki.

1. Zdefiniuj swój przypadek użycia : najpierw musisz zdefiniować swój przypadek użycia i wymagania, które pomogą Ci wybrać odpowiednie komponenty i LLM do użycia.

2. Zbuduj logikę: Następnie możesz użyć elastycznych monitów i łańcuchów LangChain do zbudowania logiki swojej aplikacji. Możesz także użyć kodu LangChain do stworzenia niestandardowej funkcjonalności dostosowanej do Twojego przypadku użycia. Po zbudowaniu logiki aplikacji możesz użyć komponentów LangChain, aby dodać określone funkcje, takie jak ekstrakcja danych lub tłumaczenie na język.

3. Ustaw kontekst i manipuluj nim: Na koniec możesz ustawić kontekst i manipulować nim, aby sterować zachowaniem aplikacji i poprawić jej wydajność. Dzięki LangChain masz możliwość łatwego tworzenia wysoce spersonalizowanych i bogatych w funkcje aplikacji przy użyciu LLM.

Powyższe powinno dać ci podstawową wiedzę na temat tworzenia aplikacji przy użyciu LangChain. W następnej sekcji przyjrzymy się różnym aplikacjom, które znajdują szerokie zastosowanie dla LangChain.

3 Przykłady zastosowań LangChain

LangChain umożliwia budowanie zaawansowanych aplikacji przy użyciu dużego modelu językowego (LLM). Dzięki swojej elastyczności, opcjom dostosowywania i potężnym komponentom LangChain może być używany do tworzenia szerokiej gamy aplikacji w różnych branżach.

Oto kilka przykładów, w których LangChain jest szeroko stosowany:

1. Podsumowanie tekstu (generowanie rozszerzone danych)

Dzięki LangChain możesz tworzyć aplikacje, które wydajnie obsługują zadania podsumowania tekstu.

Wykorzystując zaawansowane modele językowe, takie jak ChatGPT, Twoja aplikacja będzie w stanie generować dokładne i zwięzłe streszczenia dużych tekstów, umożliwiając użytkownikom szybkie uchwycenie głównych punktów złożonych dokumentów.

2. Odpowiadanie na pytania

Innym przypadkiem użycia LangChain jest budowanie aplikacji, które zapewniają możliwości odpowiadania na pytania.

Dzięki integracji z dużym modelem językowym Twoja aplikacja może odbierać dane tekstowe wprowadzane przez użytkowników i wydobywać odpowiednie odpowiedzi z różnych źródeł, takich jak Wikipedia, Notion lub Apify Actors. Funkcjonalność ta może być korzystna dla użytkowników poszukujących szybkich i rzetelnych informacji na różne tematy.

3. Chatboty (model językowy)

LangChain to cenne narzędzie do tworzenia chatbotów opartych na modelach językowych. Wykorzystując ramy i komponenty LangChain, aplikacje chatbota mogą zapewnić bardziej naturalne i wciągające wrażenia użytkownika.

Użytkownicy mogą wchodzić w interakcje z twoimi chatbotami w celu prowadzenia ogólnych rozmów, zapytań o wsparcie lub innych określonych celów, a model językowy będzie generował odpowiedzi zależne od kontekstu.

Te przykłady aplikacji to tylko kilka sposobów wykorzystania LangChain do tworzenia potężnych i wszechstronnych aplikacji. Znając mocne strony modeli językowych, możesz tworzyć innowacyjne rozwiązania, które zaspokoją potrzeby użytkowników.

Aby zobaczyć przykładowe zastosowanie tworzenia aplikacji w języku Python, obejrzyj poniższy film:

Czym są integracje w LangChain?

LangChain zapewnia kompleksową integrację łańcuchów, aby ułatwić pracę z różnymi językami programowania, platformami i źródłami danych.

Dzięki temu możesz bezproblemowo budować aplikacje wykorzystujące model językowy w wybranym przez siebie środowisku.

Jeśli chodzi o języki programowania, LangChain zapewnia wsparcie zarówno dla JavaScript, jak i TypeScript, możesz wykorzystać moc LangChain w aplikacjach internetowych i Node.js oraz skorzystać z niezawodnych funkcji bezpieczeństwa typów, które zapewnia TypeScript.

Oto krótka lista kluczowych integracji, które LangChain ma do zaoferowania:

• Duże modele językowe (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic i inne.

• Platformy chmurowe: Azure, Amazon, Google Cloud i inni popularni dostawcy chmury

• Źródła danych: Dysk Google, Notion, Wikipedia, Apify Actors i inne.

Korzystając z tych integracji, możesz tworzyć bardziej zaawansowane i wszechstronne aplikacje skupione wokół modelu językowego.

Pomoże Ci to szybko i wydajnie opracowywać i wdrażać projekty, wykorzystując narzędzia i zasoby odpowiednie do Twoich potrzeb.

Zaawansowane funkcje i dostosowywanie LangChain

LangChain oferuje zaawansowane funkcje i opcje dostosowywania do tworzenia zaawansowanych aplikacji przy użyciu LLM.

Możesz dostosować zachowanie aplikacji i tworzyć zaawansowane przypadki użycia, takie jak generatywne odpowiadanie na pytania (GQA) lub chatboty.

Oto niektóre z kluczowych cech LangChain:

1. Konfigurowalne monity do własnych potrzeb

2. Tworzenie komponentów ogniw łańcucha do zaawansowanych przypadków użycia

3. Dostosowanie kodu do tworzenia unikalnych aplikacji

4. Integracja modeli na potrzeby rozszerzonego generowania danych i uzyskiwania dostępu do wysokiej jakości aplikacji modeli językowych, takich jak text-davinci-003

5. Elastyczne komponenty do mieszania i dopasowywania komponentów do określonych wymagań

6. Manipulacja kontekstem w celu ustawienia i kierowania kontekstem w celu zwiększenia dokładności i wygody użytkownika

Dzięki LangChain możesz tworzyć bogate w funkcje aplikacje, które wyróżniają się z tłumu dzięki zaawansowanym opcjom dostosowywania.

Aby pomóc Ci w pełni wykorzystać możliwości LangChain, w następnej sekcji przyjrzyjmy się cennym zasobom, które możesz wykorzystać!

Zasoby i wsparcie dla LangChain

LangChain oferuje różne zasoby i wsparcie, które pomogą Ci opracować zaawansowane aplikacje oparte na modelach językowych.

Poniżej przedstawiono niektóre z kluczowych zasobów, z których można korzystać podczas pracy z LangChain:

1. Biblioteki AI, takie jak OpenAI i Hugging Face dla modeli AI

2. Źródła zewnętrzne, takie jak Notion, Wikipedia i Google Drive dla ukierunkowanych danych

3. Dokumentacja LangChain dla przewodników dotyczących łączenia i łączenia komponentów

   • Oficjalna dokumentacja

   • Repozytorium GitHub

   • Repozytorium pakietów PyPI

4. Rozszerzanie danych w celu poprawy wyników uwzględniających kontekst za pomocą zewnętrznych źródeł danych, indeksowania i reprezentacji wektorowych

Wreszcie, kontakt ze społecznością LangChain i dedykowanym kanałem wsparcia może być korzystny, jeśli napotykasz wyzwania lub chcesz uczyć się na doświadczeniach innych. Od forów po grupy internetowe, kontakt z innymi programistami wzbogaci Twoją podróż z LangChain.

Końcowe przemyślenia

LangChain oferuje kompleksowe podejście do tworzenia aplikacji opartych na modelach generatywnych i LLM. Integrując podstawowe koncepcje z nauki o danych, programiści mogą wykorzystać wiele komponentów, szablonów monitów i wektorowych baz danych, aby tworzyć innowacyjne rozwiązania wykraczające poza tradycyjne metryki.

Wraz z rozwojem technologii agenci obejmują bardziej wyrafinowane elementy, w tym interfejsy czatu, oferując bardziej kompleksowe wsparcie w różnych przypadkach użycia.

Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, narzędzia do analizy nastrojów, czy jakąkolwiek inną aplikację NLP, LangChain może pomóc Ci uwolnić pełny potencjał Twoich danych. Ponieważ technologia NLP wciąż ewoluuje i zyskuje na znaczeniu, platformy takie jak LangChain będą tylko zyskiwać na wartości.

Jeśli więc chcesz wyprzedzić konkurencję w świecie NLP, koniecznie sprawdź LangChain i zobacz, co może dla Ciebie zrobić!