Ce este LangChain? Un ghid pentru începători cu exemple

În zilele noastre, aplicațiile trebuie să fie super inteligente atunci când vine vorba de înțelegerea limbajului, și aici intervine LangChain! Ușurează conectarea modelelor AI cu tot felul de surse de date diferite, astfel încât să puteți pune mâna pe soluții de procesare a limbajului natural (NLP) complet personalizate.

LangChain este un cadru intuitiv open-source creat pentru a simplifica dezvoltarea aplicațiilor folosind modele de limbaj mari (LLM), cum ar fi OpenAI sau Hugging Face. Acest lucru vă permite să construiți aplicații dinamice, receptive la date, care valorifică cele mai recente descoperiri în procesarea limbajului natural.

În acest articol, vom acoperi caracteristicile cheie ale LangChain, inclusiv capabilitățile sale AI, tipurile de surse de date la care se poate conecta și gama de soluții NLP pe care le poate oferi. De asemenea, ne vom scufunda în câteva cazuri potențiale de utilizare pentru LangChain, de la analiza sentimentelor la chatbot și nu numai.

Indiferent dacă sunteți un dezvoltator, un cercetător de date sau pur și simplu sunteți curios despre cele mai recente evoluții în tehnologia NLP, acest articol este pentru dvs. Deci, dacă doriți să aflați mai multe despre LangChain și despre cum vă poate ajuta să deblocați puterea limbajului în afacerea sau organizația dvs., continuați să citiți!

Cuprins

• Ce este LangChain?
• Care sunt componentele de bază ale LangChain?
  • 1. Modele de limbaj mari și API-uri
  • 2. Cadrul și Bibliotecile
  • 3. Documentație și module
• Instalarea și configurarea LangChain
  • Pasul 1: Obțineți o cheie API de la platforma OpenAI.
  • Pasul 2: Configurați cheia API OpenAI ca variabilă de mediu în proiectul dvs. pentru a asigura accesul securizat fără a codifica cheia în cod. De exemplu, într-un fișier .env, adăugați următoarea linie:
  • Pasul 3: În scriptul Python, importați bibliotecile necesare și încărcați variabila de mediu:
  • Pasul 4: Acum, puteți utiliza LangChain pentru a interacționa cu API-ul OpenAI. De exemplu, pentru a genera un răspuns text folosind GPT-3:
• Cum să dezvoltați aplicații cu LangChain
• 3 Exemple de aplicații ale LangChain
  • 1. Rezumat text (generare de date sporită)
  • 2. Răspuns la întrebări
  • 3. Chatbots (model lingvistic)
• Ce sunt integrările în LangChain?
• Caracteristici avansate și personalizare LangChain
• Resurse și suport pentru LangChain
• Gânduri finale

Ce este LangChain?

LangChain este un cadru puternic, open-source, conceput pentru a vă ajuta să dezvoltați aplicații bazate pe un model de limbaj, în special un model de limbă mare (LLM).

Depășește apelurile API standard, fiind conștient de date și agentic, permițând conexiuni cu diverse surse de date pentru experiențe mai bogate și personalizate. De asemenea, poate împuternici un model lingvistic să interacționeze dinamic cu mediul său.

LangChain eficientizează dezvoltarea diverselor aplicații, cum ar fi chatbots, Generative Question-Answering (GQA) și rezumat. Prin „înlănțuirea” componentelor din mai multe module, permite crearea de aplicații unice construite în jurul unui LLM.

Acum că înțelegeți ce este LangChain și de ce este important, să explorăm componentele de bază ale LangChain în secțiunea următoare.

Care sunt componentele de bază ale LangChain?

Pentru a putea interpreta pe deplin funcționarea LangChain, este important să înțelegeți componentele sale de bază.

Această secțiune acoperă aspectele principale ale LangChain: modele de limbaj și API-uri, cadru și biblioteci și documentație și module.

Să intrăm în ea!

1. Modele de limbaj mari și API-uri

LangChain acceptă modele de limbaj, inclusiv cele de la platforme proeminente AI, cum ar fi OpenAI, care este compania din spatele revoluționarului chatbot ChatGPT . Aceste modele sunt baza pentru crearea de aplicații puternice, bazate pe limbaj.

LangChain oferă o interfață de programare a aplicațiilor (API) pentru a le accesa și a interacționa cu acestea și pentru a facilita integrarea perfectă, permițându-vă să valorificați întregul potențial al LLM-urilor pentru diferite cazuri de utilizare.

De exemplu, puteți crea un chatbot care generează itinerarii de călătorie personalizate pe baza intereselor utilizatorului și a experiențelor anterioare.

2. Cadrul și Bibliotecile

Cadrul LangChain constă dintr-o serie de instrumente, componente și interfețe care simplifică procesul de dezvoltare pentru aplicațiile bazate pe modele de limbaj.

Oferă biblioteci Python pentru a ajuta la eficientizarea interacțiunilor bogate, bazate pe date, cu modelele AI, prin înlănțuirea diferitelor componente.

Unele avantaje ale cadrului LangChain includ următoarele:

• Integrare eficientă cu platforme AI populare, cum ar fi OpenAI și Hugging Face

• Acces la aplicații bazate pe limbă, conectând modelele la alte surse de date

• Agilitate prin a permite unui model de limbaj să interacționeze dinamic cu mediul în care se află

3. Documentație și module

Pentru a vă facilita dezvoltarea aplicațiilor folosind LangChain, cadrul are o documentație extinsă .

Acest ghid acoperă diferite aspecte ale dezvoltării, cum ar fi:

1. Configurarea mediului de dezvoltare

2. Integrarea modelelor AI preferate

3. Crearea de cazuri de utilizare avansate susținute de LangChain

În plus, construcția modulară facilitează niveluri ridicate de personalizare pentru aplicațiile dumneavoastră. Puteți alege și combina module în funcție de nevoile dvs., sporind și mai mult versatilitatea LangChain.

Instalarea și configurarea LangChain

Pentru a începe să utilizați LangChain în proiectul dvs., asigurați-vă mai întâi că Python este instalat pe sistemul dvs. LangChain poate fi instalat fără efort cu pip, managerul de pachete implicit al Python.

Pur și simplu deschideți terminalul sau promptul de comandă și introduceți:

pip install langchain

Această comandă instalează LangChain și dependențele sale necesare în mediul dumneavoastră Python . Acum, sunteți gata să valorificați puterea LangChain pentru aplicații bazate pe model de limbaj.

De-a lungul proiectului, poate fi necesar să vă conectați LangChain cu diverși furnizori de modele, magazine de date și API-uri. De exemplu, pentru a utiliza API-urile OpenAI , instalați SDK-ul lor:

pip install openai

După instalarea OpenAI SDK, îl puteți conecta la LangChain urmând acești pași:

Pasul 1: Obțineți o cheie API de la platforma OpenAI.

Înregistrați-vă sau conectați-vă la contul dvs. pe site-ul web OpenAI , apoi navigați la secțiunea Chei API.

Faceți clic pe Creare cheie secretă nouă .

Dați cheii dvs. un nume unic și faceți clic pe Creare cheie nouă.

Acum puteți să copiați cheia secretă nou generată și să o utilizați în aplicațiile dvs.

Pasul 2: Configurați cheia API OpenAI ca variabilă de mediu în proiectul dvs. pentru a asigura accesul securizat fără a codifica cheia în cod. De exemplu, într-un fișier .env, adăugați următoarea linie:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Pasul 3: În scriptul Python, importați bibliotecile necesare și încărcați variabila de mediu:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Pasul 4: Acum, puteți utiliza LangChain pentru a interacționa cu API-ul OpenAI. De exemplu, pentru a genera un răspuns text folosind GPT-3:

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

Acum că știți cum să vă configurați mediul de dezvoltare utilizând cheia API OpenAI, vom analiza cum puteți dezvolta aplicații folosind LangChain în secțiunea următoare.

Cum să dezvoltați aplicații cu LangChain

LangChain este un cadru open-source conceput pentru dezvoltarea de aplicații bazate pe un model de limbaj.

Puteți utiliza capacitățile sale pentru a crea aplicații puternice care folosesc modele AI, cum ar fi ChatGPT , în timp ce se integrează cu surse externe, cum ar fi Google Drive, Notion și Wikipedia.

Dezvoltarea aplicațiilor cu LangChain este un proces simplu care implică următorii pași.

1. Definiți cazul dvs. de utilizare : În primul rând, trebuie să definiți cazul dvs. de utilizare și cerințele, ceea ce vă va ajuta să selectați componentele și LLM-urile adecvate de utilizat.

2. Construiți logica: În continuare, puteți utiliza prompturile și lanțurile flexibile LangChain pentru a construi logica aplicației dvs. De asemenea, puteți utiliza codul LangChain pentru a crea funcționalități personalizate adaptate cazului dvs. de utilizare. Odată ce ați construit logica aplicației, puteți utiliza componentele LangChain pentru a adăuga caracteristici specifice, cum ar fi extragerea datelor sau traducerea limbii.

3. Setați și manipulați contextul: în sfârșit, puteți seta și manipula contextul pentru a ghida comportamentul aplicației dvs. și pentru a îmbunătăți performanța acesteia. Cu LangChain, aveți puterea de a crea cu ușurință aplicații foarte personalizate și bogate în funcții, folosind LLM-uri.

Cele de mai sus ar trebui să vă ofere o înțelegere de bază despre cum să dezvoltați aplicații folosind LangChain. În secțiunea următoare, vom explora diferitele aplicații care găsesc cazuri de utilizare extinse pentru LangChain.

3 Exemple de aplicații ale LangChain

LangChain vă permite să construiți aplicații avansate folosind un model de limbaj mare (LLM). Cu flexibilitatea, opțiunile de personalizare și componentele puternice, LangChain poate fi folosit pentru a crea o mare varietate de aplicații în diferite industrii.

Următoarele sunt câteva dintre exemplele în care LangChain este utilizat pe scară largă:

1. Rezumat text (generare de date sporită)

Cu LangChain, puteți dezvolta aplicații care gestionează eficient sarcinile de rezumare a textului.

Utilizând modele de limbaj puternice, cum ar fi ChatGPT, aplicația dvs. va putea genera rezumate precise și concise ale textelor mari, permițând utilizatorilor să înțeleagă rapid punctele principale ale documentelor complexe.

2. Răspuns la întrebări

Un alt caz de utilizare pentru LangChain este construirea de aplicații care oferă capabilități de răspuns la întrebări.

Prin integrarea cu un model de limbă mare, aplicația dvs. poate primi date text introduse de utilizator și poate extrage răspunsuri relevante dintr-o varietate de surse, cum ar fi Wikipedia, Notion sau Apify Actors. Această funcționalitate poate fi benefică pentru utilizatorii care caută informații rapide și de încredere pe diferite subiecte.

3. Chatbots (model lingvistic)

LangChain este un instrument valoros pentru crearea de chatbot-uri bazate pe modele lingvistice. Profitând de cadrul și componentele LangChain, aplicațiile dvs. chatbot pot oferi o experiență de utilizator mai naturală și mai captivantă.

Utilizatorii pot interacționa cu chatboții dvs. pentru conversații generale, întrebări de asistență sau alte scopuri specifice, iar modelul de limbă va genera răspunsuri conștiente de context.

Aceste exemple de aplicații sunt doar câteva moduri prin care puteți utiliza LangChain pentru a crea aplicații puternice și versatile. Înțelegând punctele forte ale modelelor lingvistice, puteți crea soluții inovatoare care să răspundă nevoilor utilizatorilor dvs.

Pentru a vedea un exemplu de aplicație de creare de aplicații cu Python, urmăriți următorul videoclip:

Ce sunt integrările în LangChain?

LangChain oferă integrare end-to-end a lanțurilor pentru a facilita lucrul cu diverse limbaje de programare, platforme și surse de date.

Acest lucru vă asigură că puteți construi aplicații fără probleme utilizând un model de limbaj în mediul ales.

În ceea ce privește limbajele de programare, LangChain oferă suport atât pentru JavaScript, cât și pentru TypeScript, puteți profita de puterea LangChain în aplicațiile bazate pe web și Node.js și puteți profita de caracteristicile robuste de siguranță ale tipului oferite de TypeScript.

Iată o listă scurtă de integrări cheie pe care le oferă LangChain:

• Modele de limbaj mari (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic și multe altele.

• Platforme cloud: Azure, Amazon, Google Cloud și alți furnizori de cloud populari

• Surse de date: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors și multe altele.

Utilizând aceste integrări, puteți crea aplicații mai avansate și versatile centrate pe un model de limbă.

Acest lucru vă va ajuta să vă dezvoltați și să vă implementați proiectele rapid și eficient, utilizând instrumentele și resursele potrivite nevoilor dvs.

Caracteristici avansate și personalizare LangChain

LangChain oferă funcții avansate și opțiuni de personalizare pentru crearea de aplicații puternice folosind LLM-uri.

Puteți personaliza comportamentul aplicației dvs. și puteți construi cazuri de utilizare sofisticate, cum ar fi Generative Question-Answering (GQA) sau chatbots.

Următoarele sunt câteva dintre caracteristicile cheie ale LangChain:

1. Solicitări personalizabile pentru a se potrivi nevoilor dvs

2. Construirea de componente de zale pentru cazuri avansate de utilizare

3. Personalizarea codului pentru dezvoltarea de aplicații unice

4. Integrarea modelului pentru generarea de date augmentată și accesarea aplicației de model de limbaj de înaltă calitate, cum ar fi text-davinci-003

5. Componente flexibile pentru a amesteca și potrivi componente pentru cerințe specifice

6. Manipularea contextului pentru a seta și ghida contextul pentru o acuratețe și o experiență de utilizator îmbunătățite

Cu LangChain, puteți crea aplicații bogate în funcții care ies în evidență din mulțime, datorită opțiunilor sale avansate de personalizare.

Pentru a vă ajuta să profitați din plin de funcțiile LangChain, să aruncăm o privire la câteva resurse valoroase pe care le-ați putea folosi în secțiunea următoare!

Resurse și suport pentru LangChain

LangChain vine cu diverse resurse și asistență pentru a vă ajuta să dezvoltați aplicații puternice bazate pe modele de limbaj.

Iată câteva dintre resursele cheie pe care le puteți utiliza atunci când lucrați cu LangChain:

1. Biblioteci AI, cum ar fi OpenAI și Hugging Face pentru modele AI

2. Surse externe, cum ar fi Notion, Wikipedia și Google Drive, pentru date vizate

3. Documentația LangChain pentru ghiduri privind conectarea și înlănțuirea componentelor

   • Documentatie oficiala

   • Depozitul GitHub

   • Depozitul de pachete PyPI

4. Mărirea datelor pentru a îmbunătăți rezultatele conștiente de context prin surse de date externe, indexare și reprezentări vectoriale

În cele din urmă, interacțiunea cu comunitatea LangChain și canalul dedicat de asistență slack poate fi benefică dacă întâmpinați provocări sau doriți să învățați din experiențele altora. De la forumuri la grupuri online, conectarea cu colegii dezvoltatori vă va îmbogăți călătoria cu LangChain.

Gânduri finale

LangChain oferă o abordare cuprinzătoare pentru dezvoltarea aplicațiilor bazate pe modele generative și LLM-uri. Prin integrarea conceptelor de bază din știința datelor, dezvoltatorii pot folosi mai multe componente, șabloane prompte și baze de date vectoriale pentru a crea soluții inovatoare dincolo de metricile tradiționale.

Pe măsură ce tehnologia evoluează, agenții implică elemente mai sofisticate, inclusiv interfețe de chat, oferind un suport mai cuprinzător în diferite cazuri de utilizare.

Indiferent dacă dezvoltați chatbot, instrumente de analiză a sentimentelor sau orice altă aplicație NLP, LangChain vă poate ajuta să deblocați întregul potențial al datelor dvs. Pe măsură ce tehnologia NLP continuă să evolueze și să crească în importanță, platformele precum LangChain vor deveni doar mai valoroase.

Deci, dacă doriți să rămâneți în fruntea curbei în lumea NLP, asigurați-vă că verificați LangChain și vedeți ce poate face pentru dvs.!