Что такое Лангчейн? Руководство для начинающих с примерами

В настоящее время приложения должны быть очень умными, когда дело доходит до понимания языка, и здесь на помощь приходит LangChain! Это позволяет легко подключать модели ИИ ко всем видам различных источников данных, чтобы вы могли получить полностью настраиваемые решения для обработки естественного языка (NLP).

LangChain — это интуитивно понятная платформа с открытым исходным кодом, созданная для упрощения разработки приложений с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI или Hugging Face. Это позволяет создавать динамические приложения, реагирующие на данные, которые используют самые последние достижения в области обработки естественного языка.

В этой статье мы рассмотрим ключевые особенности LangChain, в том числе его возможности искусственного интеллекта, типы источников данных, к которым он может подключаться, и ряд решений NLP, которые он может предложить. Мы также рассмотрим некоторые потенциальные варианты использования LangChain, от анализа настроений до чат-ботов и не только.

Являетесь ли вы разработчиком, специалистом по данным или просто интересуетесь последними разработками в области технологии НЛП, эта статья для вас. Итак, если вы хотите узнать больше о LangChain и о том, как он может помочь вам раскрыть силу языка в вашем бизнесе или организации, продолжайте читать!

Оглавление

• Что такое Лангчейн?
• Каковы основные компоненты LangChain?
  • 1. Большие языковые модели и API
  • 2. Фреймворк и библиотеки
  • 3. Документация и модули
• Установка и настройка LangChain
  • Шаг 1: Получите ключ API от платформы OpenAI.
  • Шаг 2. Настройте ключ API OpenAI в качестве переменной среды в своем проекте, чтобы обеспечить безопасный доступ без жесткого кодирования ключа в коде. Например, в файле .env добавьте следующую строку:
  • Шаг 3: В вашем скрипте Python импортируйте необходимые библиотеки и загрузите переменную среды:
  • Шаг 4. Теперь вы можете использовать LangChain для взаимодействия с API OpenAI. Например, чтобы сгенерировать текстовый ответ с помощью GPT-3:
• Как разрабатывать приложения с LangChain
• 3 примера применения LangChain
  • 1. Обобщение текста (генерация дополненных данных)
  • 2. Ответ на вопрос
  • 3. Чат-боты (языковая модель)
• Что такое интеграции в LangChain?
• Расширенные возможности и настройка LangChain
• Ресурсы и поддержка для LangChain
• Последние мысли

Что такое Лангчейн?

LangChain — это мощная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для помощи в разработке приложений на основе языковой модели, в частности большой языковой модели (LLM).

Он выходит за рамки стандартных вызовов API, будучи осведомленным о данных и агентным, позволяя подключаться к различным источникам данных для более богатого и персонализированного опыта. Он также может дать возможность языковой модели динамически взаимодействовать с окружающей средой.

LangChain оптимизирует разработку разнообразных приложений, таких как чат-боты, Генеративный вопрос-ответ (GQA) и суммирование. «Объединяя» компоненты из нескольких модулей, он позволяет создавать уникальные приложения, построенные вокруг LLM.

Теперь, когда вы понимаете, что такое LangChain и почему это важно, давайте рассмотрим основные компоненты LangChain в следующем разделе.

Каковы основные компоненты LangChain?

Чтобы иметь возможность полностью интерпретировать работу LangChain, важно понимать его основные компоненты.

В этом разделе рассматриваются основные аспекты LangChain: языковые модели и API, фреймворк и библиотеки, а также документация и модули.

Давайте погрузимся в это!

1. Большие языковые модели и API

LangChain поддерживает языковые модели, в том числе модели известных платформ искусственного интеллекта, таких как OpenAI, которая является компанией, стоящей за революционным чат-ботом ChatGPT . Эти модели являются основой для создания мощных языковых приложений.

LangChain предоставляет интерфейс прикладного программирования (API) для доступа к ним и взаимодействия с ними, а также упрощает интеграцию, позволяя использовать весь потенциал LLM для различных вариантов использования.

Например, вы можете создать чат-бота, который создает персонализированные маршруты путешествий на основе интересов пользователя и прошлого опыта.

2. Фреймворк и библиотеки

Платформа LangChain состоит из множества инструментов, компонентов и интерфейсов, которые упрощают процесс разработки приложений на основе языковой модели.

Он предлагает библиотеки Python, которые помогают оптимизировать взаимодействие с моделями ИИ, основанное на данных, путем объединения различных компонентов.

Некоторые преимущества фреймворка LangChain включают следующее:

• Эффективная интеграция с популярными платформами искусственного интеллекта, такими как OpenAI и Hugging Face.

• Доступ к управляемым языком приложениям с поддержкой данных путем подключения моделей к другим источникам данных.

• Гибкость за счет обеспечения динамического взаимодействия языковой модели со своей средой.

3. Документация и модули

Чтобы вам было проще разрабатывать приложения с помощью LangChain, фреймворк имеет обширную документацию .

Это руководство охватывает различные аспекты разработки, такие как:

1. Настройка среды разработки

2. Интеграция предпочтительных моделей ИИ

3. Создание расширенных вариантов использования, поддерживаемых LangChain

Кроме того, модульная конструкция обеспечивает высокий уровень настройки для ваших приложений. Вы можете выбирать и комбинировать модули в соответствии с вашими потребностями, что еще больше повышает универсальность LangChain.

Установка и настройка LangChain

Чтобы начать использовать LangChain в своем проекте, сначала убедитесь, что Python установлен в вашей системе. LangChain можно легко установить с помощью pip, менеджера пакетов Python по умолчанию.

Просто откройте терминал или командную строку и введите:

pip install langchain

Эта команда устанавливает LangChain и его необходимые зависимости в вашей среде Python . Теперь вы готовы использовать возможности LangChain для приложений на основе языковых моделей.

На протяжении всего проекта вам может понадобиться подключить LangChain к различным поставщикам моделей, хранилищам данных и API. Например, чтобы использовать API OpenAI , установите их SDK:

pip install openai

После установки OpenAI SDK вы можете подключить его к LangChain, выполнив следующие действия:

Шаг 1: Получите ключ API от платформы OpenAI.

Зарегистрируйтесь или войдите в свою учетную запись на веб-сайте OpenAI , затем перейдите в раздел «Ключи API».

Нажмите «Создать новый секретный ключ» .

Дайте вашему ключу уникальное имя и нажмите «Создать новый ключ».

Теперь вы можете скопировать только что сгенерированный секретный ключ и использовать его в своих приложениях.

Шаг 2. Настройте ключ API OpenAI в качестве переменной среды в своем проекте, чтобы обеспечить безопасный доступ без жесткого кодирования ключа в коде. Например, в файле .env добавьте следующую строку:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Шаг 3: В вашем скрипте Python импортируйте необходимые библиотеки и загрузите переменную среды:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Шаг 4. Теперь вы можете использовать LangChain для взаимодействия с API OpenAI. Например, чтобы сгенерировать текстовый ответ с помощью GPT-3:

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

Теперь, когда вы знаете, как настроить среду разработки с помощью ключа API OpenAI, в следующем разделе мы рассмотрим, как вы можете разрабатывать приложения с помощью LangChain.

Как разрабатывать приложения с LangChain

LangChain — это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для разработки приложений на основе языковой модели.

Вы можете использовать его возможности для создания мощных приложений, использующих модели ИИ, такие как ChatGPT, при интеграции с внешними источниками, такими как Google Drive, Notion и Wikipedia.

Разработка приложений с помощью LangChain — это простой процесс, включающий следующие этапы.

1. Определите свой вариант использования : во-первых, вам нужно определить свой вариант использования и требования, которые помогут вам выбрать соответствующие компоненты и LLM для использования.

2. Создайте логику. Затем вы можете использовать гибкие подсказки и цепочки LangChain для построения логики вашего приложения. Вы также можете использовать код LangChain для создания пользовательских функций, адаптированных к вашему варианту использования. После того, как вы построили логику приложения, вы можете использовать компоненты LangChain для добавления определенных функций, таких как извлечение данных или языковой перевод.

3. Установка контекста и управление им. Наконец, вы можете устанавливать контекст и управлять им, чтобы управлять поведением вашего приложения и повышать его производительность. С LangChain у вас есть возможность легко создавать специализированные и многофункциональные приложения с использованием LLM.

Вышеизложенное должно дать вам общее представление о том, как разрабатывать приложения с использованием LangChain. В следующем разделе мы рассмотрим различные приложения, которые найдут обширные варианты использования LangChain.

3 примера применения LangChain

LangChain позволяет создавать сложные приложения с использованием большой языковой модели (LLM). Благодаря гибкости, возможностям настройки и мощным компонентам LangChain можно использовать для создания самых разных приложений в разных отраслях.

Ниже приведены некоторые примеры широкого использования LangChain:

1. Обобщение текста (генерация дополненных данных)

С помощью LangChain вы можете разрабатывать приложения, которые эффективно справляются с задачами суммирования текста.

Используя мощные языковые модели, такие как ChatGPT, ваше приложение сможет генерировать точные и краткие сводки больших текстов, позволяя вашим пользователям быстро понять основные моменты сложных документов.

2. Ответ на вопрос

Другой вариант использования LangChain — создание приложений, предоставляющих возможность отвечать на вопросы.

Благодаря интеграции с большой языковой моделью ваше приложение может получать введенные пользователем текстовые данные и извлекать соответствующие ответы из различных источников, таких как Wikipedia, Notion или Apify Actors. Эта функция может быть полезна для пользователей, которые ищут быструю и достоверную информацию по различным темам.

3. Чат-боты (языковая модель)

LangChain — ценный инструмент для создания чат-ботов на основе языковых моделей. Используя преимущества структуры и компонентов LangChain, ваши приложения для чат-ботов могут обеспечить более естественный и привлекательный пользовательский интерфейс.

Пользователи могут взаимодействовать с вашими чат-ботами для общего разговора, запросов в службу поддержки или других конкретных целей, а языковая модель будет генерировать контекстно-зависимые ответы.

Эти примеры приложений — лишь несколько способов использования LangChain для создания мощных и универсальных приложений. Понимая сильные стороны языковых моделей, вы можете создавать инновационные решения, отвечающие потребностям ваших пользователей.

Чтобы увидеть пример создания приложений с помощью Python, посмотрите следующее видео:

Что такое интеграции в LangChain?

LangChain обеспечивает сквозную интеграцию цепочек, чтобы облегчить вам работу с различными языками программирования, платформами и источниками данных.

Это гарантирует, что вы сможете беспрепятственно создавать приложения с использованием языковой модели в выбранной вами среде.

Что касается языков программирования, LangChain обеспечивает поддержку как JavaScript, так и TypeScript. Вы можете использовать возможности LangChain в веб-приложениях и приложениях Node.js, а также воспользоваться надежными функциями безопасности типов, предоставляемыми TypeScript.

Вот краткий список ключевых интеграций, которые может предложить LangChain:

• Большие языковые модели (LLM): OpenAI, Hugging Face, Anthropic и другие.

• Облачные платформы: Azure, Amazon, Google Cloud и другие популярные облачные провайдеры.

• Источники данных: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors и другие.

Используя эти интеграции, вы можете создавать более сложные и универсальные приложения, основанные на языковой модели.

Это поможет вам быстро и эффективно разрабатывать и развертывать проекты, используя инструменты и ресурсы, соответствующие вашим потребностям.

Расширенные возможности и настройка LangChain

LangChain предлагает расширенные функции и параметры настройки для создания мощных приложений с использованием LLM.

Вы можете адаптировать поведение своего приложения и создавать сложные варианты использования, такие как генеративный вопрос-ответ (GQA) или чат-боты.

Ниже приведены некоторые из ключевых особенностей LangChain:

1. Настраиваемые подсказки в соответствии с вашими потребностями

2. Компоненты звеньев цепочки для расширенных вариантов использования

3. Настройка кода для разработки уникальных приложений

4. Интеграция модели для генерации расширенных данных и доступа к высококачественному приложению языковой модели, такому как text-davinci-003

5. Гибкие компоненты для смешивания и подбора компонентов в соответствии с конкретными требованиями

6. Манипуляции с контекстом для установки и управления контекстом для повышения точности и взаимодействия с пользователем.

С LangChain вы можете создавать многофункциональные приложения, которые выделяются из толпы благодаря расширенным параметрам настройки.

Чтобы помочь вам в полной мере воспользоваться функциями LangChain, давайте рассмотрим некоторые ценные ресурсы, которые вы могли бы использовать в следующем разделе!

Ресурсы и поддержка для LangChain

LangChain поставляется с различными ресурсами и поддержкой, которые помогут вам разрабатывать мощные приложения на основе языковых моделей.

Ниже приведены некоторые ключевые ресурсы, которые вы можете использовать при работе с LangChain:

1. Библиотеки ИИ, такие как OpenAI и Hugging Face для моделей ИИ.

2. Внешние источники, такие как Notion, Wikipedia и Google Drive для целевых данных.

3. Документация LangChain для руководств по подключению и цепочке компонентов

   • Официальная документация

   • Репозиторий GitHub

   • Репозиторий пакетов PyPI

4. Увеличение данных для улучшения контекстно-зависимых результатов с помощью внешних источников данных, индексации и векторных представлений

Наконец, взаимодействие с сообществом LangChain и выделенным каналом поддержки может быть полезным, если вы сталкиваетесь с проблемами или хотите учиться на опыте других. От форумов до онлайн-групп, общение с другими разработчиками обогатит ваше путешествие с LangChain.

Последние мысли

LangChain предлагает комплексный подход к разработке приложений на основе генеративных моделей и LLM. Интегрируя основные концепции науки о данных, разработчики могут использовать несколько компонентов, шаблоны приглашений и векторные базы данных для создания инновационных решений, выходящих за рамки традиционных показателей.

По мере развития технологий агенты включают в себя более сложные элементы, включая интерфейсы чата, предлагая более всестороннюю поддержку в различных случаях использования.

Независимо от того, разрабатываете ли вы чат-ботов, инструменты анализа настроений или любое другое приложение NLP, LangChain может помочь вам раскрыть весь потенциал ваших данных. Поскольку технология НЛП продолжает развиваться и приобретать все большее значение, такие платформы, как LangChain, будут становиться все более ценными.

Итак, если вы хотите оставаться на шаг впереди в мире НЛП, обязательно ознакомьтесь с LangChain и посмотрите, что он может сделать для вас!