LangChain Nedir? Örneklerle Başlangıç ​​Rehberi

Günümüzde, konu dili anlamak olduğunda uygulamaların süper akıllı olması gerekiyor ve işte LangChain burada devreye giriyor! Yapay zeka modellerini her türlü farklı veri kaynağına bağlamayı kolaylaştırır, böylece tamamen özelleştirilmiş doğal dil işleme (NLP) çözümlerini elinize alabilirsiniz.

LangChain, OpenAI veya Hugging Face gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanan uygulamaların geliştirilmesini basitleştirmek için oluşturulmuş sezgisel bir açık kaynak çerçevesidir . Bu, doğal dil işlemedeki en son buluşlardan yararlanan dinamik, verilere duyarlı uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır.

Bu yazıda, AI yetenekleri, bağlanabileceği veri kaynakları türleri ve sunabileceği NLP çözümleri yelpazesi dahil olmak üzere LangChain'in temel özelliklerini ele alacağız. Ayrıca, duyarlılık analizinden sohbet botlarına ve ötesine kadar LangChain için bazı potansiyel kullanım durumlarını inceleyeceğiz.

İster geliştirici, ister veri bilimcisi olun, ister NLP teknolojisindeki en son gelişmeleri merak edin, bu makale tam size göre. Dolayısıyla, LangChain hakkında daha fazla bilgi edinmek ve bunun işletmenizde veya kuruluşunuzda dilin gücünü ortaya çıkarmanıza nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek istiyorsanız, okumaya devam edin!

İçindekiler

• LangChain nedir?
• LangChain'in Temel Bileşenleri nelerdir?
  • 1. Büyük Dil Modelleri ve API'ler
  • 2. Çerçeve ve Kitaplıklar
  • 3. Dokümantasyon ve Modüller
• LangChain Kurulumu ve Kurulumu
  • Adım 1: OpenAI platformundan bir API anahtarı edinin.
  • Adım 2: Anahtarı kodunuza gömmeden güvenli erişim sağlamak için OpenAI API anahtarını projenizde bir ortam değişkeni olarak ayarlayın. Örneğin, bir .env dosyasına aşağıdaki satırı ekleyin:
  • Adım 3: Python betiğinizde, gerekli kitaplıkları içe aktarın ve ortam değişkenini yükleyin:
  • Adım 4: Artık OpenAI API ile etkileşim kurmak için LangChain'i kullanabilirsiniz. Örneğin, GPT-3 kullanarak bir metin yanıtı oluşturmak için:
• LangChain ile Uygulamalar Nasıl Geliştirilir?
• 3 LangChain Uygulama Örneği
  • 1. Metin Özetleme (Veri Artırılmış Üretim)
  • 2. Soru Cevaplama
  • 3. Chatbot'lar (Dil Modeli)
• LangChain'deki Entegrasyonlar nelerdir?
• LangChain'in Gelişmiş Özellikleri ve Özelleştirilmesi
• LangChain için Kaynaklar ve Destek
• Son düşünceler

LangChain nedir?

LangChain, bir dil modeli, özellikle de büyük bir dil modeli (LLM) tarafından desteklenen uygulamalar geliştirmenize yardımcı olmak için tasarlanmış güçlü, açık kaynaklı bir çerçevedir.

Daha zengin, kişiselleştirilmiş deneyimler için çeşitli veri kaynaklarıyla bağlantı sağlayarak, verilere duyarlı ve temsilci olarak standart API çağrılarının ötesine geçer. Ayrıca, bir dil modelini çevresi ile dinamik olarak etkileşime girmesi için güçlendirebilir.

LangChain, sohbet robotları, Üretken Soru-Yanıtlama (GQA) ve özetleme gibi çeşitli uygulamaların geliştirilmesini kolaylaştırır. Birden çok modülden bileşenleri "zincirleme" yaparak, bir LLM etrafında oluşturulmuş benzersiz uygulamaların oluşturulmasına izin verir.

Artık LangChain'in ne olduğunu ve neden önemli olduğunu anladığınıza göre, bir sonraki bölümde LangChain'in temel bileşenlerini inceleyelim.

LangChain'in Temel Bileşenleri nelerdir?

LangChain'in işleyişini tam olarak yorumlayabilmek için temel bileşenlerini anlamak önemlidir.

Bu bölüm, LangChain'in temel özelliklerini kapsar: dil modelleri ve API'ler, çerçeve ve kitaplıklar ve belgeler ve modüller.

Hadi başlayalım!

1. Büyük Dil Modelleri ve API'ler

LangChain, devrim niteliğindeki chatbot ChatGPT'nin arkasındaki şirket olan OpenAI gibi önde gelen yapay zeka platformlarından gelenler de dahil olmak üzere dil modellerini destekler . Bu modeller, güçlü, dile dayalı uygulamalar oluşturmanın temelidir.

LangChain, çeşitli kullanım durumları için LLM'lerin tam potansiyelinden yararlanmanıza izin vererek, bunlara erişmek ve bunlarla etkileşimde bulunmak ve sorunsuz entegrasyonu kolaylaştırmak için bir uygulama programlama arabirimi (API'ler) sağlar.

Örneğin, kullanıcının ilgi alanlarına ve geçmiş deneyimlerine göre kişiselleştirilmiş seyahat programları oluşturan bir sohbet robotu oluşturabilirsiniz.

2. Çerçeve ve Kitaplıklar

LangChain çerçevesi, dil modeli destekli uygulamalar için geliştirme sürecini basitleştiren bir dizi araç, bileşen ve arabirimden oluşur.

Farklı bileşenleri birbirine zincirleyerek yapay zeka modelleriyle zengin, veriye dayalı etkileşimleri kolaylaştırmaya yardımcı olmak için Python kitaplıkları sunar.

LangChain çerçevesinin bazı avantajları şunları içerir:

• OpenAI ve Hugging Face gibi popüler AI platformlarıyla verimli entegrasyon

• Modelleri diğer veri kaynaklarına bağlayarak dile dayalı, veriye duyarlı uygulamalara erişim

• Bir dil modelinin çevreleriyle dinamik olarak etkileşime girmesini sağlayarak çeviklik

3. Dokümantasyon ve Modüller

LangChain kullanarak uygulama geliştirmenizi kolaylaştırmak için, çerçeve kapsamlı belgelere sahiptir .

Bu kılavuz, aşağıdakiler gibi geliştirmenin farklı yönlerini kapsar:

1. Geliştirme ortamınızı ayarlama

2. Tercih edilen yapay zeka modellerini entegre etme

3. LangChain tarafından desteklenen gelişmiş kullanım durumları oluşturma

Ek olarak, modüler yapı, uygulamalarınız için yüksek düzeyde kişiselleştirmeyi kolaylaştırır. Modülleri ihtiyaçlarınıza göre seçip birleştirerek LangChain'in çok yönlülüğünü daha da artırabilirsiniz.

LangChain Kurulumu ve Kurulumu

LangChain'i projenizde kullanmaya başlamak için öncelikle Python'un sisteminizde kurulu olduğundan emin olun. LangChain, Python'un varsayılan paket yöneticisi olan pip ile zahmetsizce kurulabilir.

Terminalinizi veya komut isteminizi açın ve şunu girin:

pip install langchain

Bu komut, LangChain'i ve gerekli bağımlılıklarını Python ortamınıza kurar. Artık, dil modeline dayalı uygulamalar için LangChain'in gücünden yararlanmaya hazırsınız.

Projeniz boyunca, LangChain'i çeşitli model sağlayıcılar, veri depoları ve API'ler ile bağlamanız gerekebilir. Örneğin, OpenAI'nin API'lerini kullanmak için SDK'larını yükleyin:

pip install openai

OpenAI SDK'yı kurduktan sonra, aşağıdaki adımları izleyerek LangChain'e bağlayabilirsiniz:

Adım 1: OpenAI platformundan bir API anahtarı edinin.

OpenAI web sitesinde kaydolun veya hesabınızda oturum açın , ardından API Anahtarları bölümüne gidin.

Yeni Gizli Anahtar Oluştur'a tıklayın .

Anahtarınıza benzersiz bir ad verin ve Yeni Anahtar Oluştur'a tıklayın.

Artık yeni oluşturulan gizli anahtarınızı kopyalayabilir ve uygulamalarınızda kullanabilirsiniz.

Adım 2: Anahtarı kodunuza gömmeden güvenli erişim sağlamak için OpenAI API anahtarını projenizde bir ortam değişkeni olarak ayarlayın. Örneğin, bir .env dosyasına aşağıdaki satırı ekleyin:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Adım 3: Python betiğinizde, gerekli kitaplıkları içe aktarın ve ortam değişkenini yükleyin:

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

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

Adım 4: Artık OpenAI API ile etkileşim kurmak için LangChain'i kullanabilirsiniz. Örneğin, GPT-3 kullanarak bir metin yanıtı oluşturmak için:

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

OpenAI API anahtarını kullanarak geliştirme ortamınızı nasıl kuracağınızı artık bildiğinize göre, bir sonraki bölümde LangChain kullanarak uygulamaları nasıl geliştirebileceğinizi ele alacağız.

LangChain ile Uygulamalar Nasıl Geliştirilir?

LangChain, bir dil modeli tarafından desteklenen uygulamalar geliştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir.

Google Drive, Notion ve Wikipedia gibi harici kaynaklarla entegre olurken ChatGPT gibi AI modellerinden yararlanan güçlü uygulamalar oluşturmak için yeteneklerini kullanabilirsiniz .

LangChain ile uygulama geliştirmek, aşağıdaki adımları içeren basit bir süreçtir.

1. Kullanım durumunuzu tanımlayın : Öncelikle, kullanılacak uygun bileşenleri ve LLM'leri seçmenize yardımcı olacak kullanım durumunuzu ve gereksinimlerinizi tanımlamanız gerekir.

2. Mantığı oluşturun: Ardından, uygulamanızın mantığını oluşturmak için LangChain'in esnek bilgi istemlerini ve zincirlerini kullanabilirsiniz. Kullanım durumunuza göre uyarlanmış özel işlevler oluşturmak için LangChain'in kodunu da kullanabilirsiniz. Uygulamanın mantığını oluşturduktan sonra, veri çıkarma veya dil çevirisi gibi belirli özellikler eklemek için LangChain'in bileşenlerini kullanabilirsiniz.

3. Bağlamı ayarlayın ve değiştirin: Son olarak, uygulamanızın davranışına rehberlik etmek ve performansını artırmak için bağlamı ayarlayabilir ve değiştirebilirsiniz. LangChain ile LLM'leri kolaylıkla kullanarak son derece özelleştirilmiş ve zengin özelliklere sahip uygulamalar oluşturma gücüne sahipsiniz.

Yukarıdakiler size LangChain kullanarak uygulamaların nasıl geliştirileceğine dair temel bir anlayış vermelidir. Bir sonraki bölümde, LangChain için kapsamlı kullanım örnekleri bulan farklı uygulamaları keşfedeceğiz.

3 LangChain Uygulama Örneği

LangChain, büyük bir dil modeli (LLM) kullanarak gelişmiş uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır. Esnekliği, özelleştirme seçenekleri ve güçlü bileşenleri ile LangChain, farklı endüstrilerde çok çeşitli uygulamalar oluşturmak için kullanılabilir.

Aşağıdakiler, LangChain'in yaygın olarak kullanıldığı örneklerden bazılarıdır:

1. Metin Özetleme (Veri Artırılmış Üretim)

LangChain ile metin özetleme görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştiren uygulamalar geliştirebilirsiniz .

Uygulamanız, ChatGPT gibi güçlü dil modellerinden yararlanarak, büyük metinlerin doğru ve özlü özetlerini oluşturabilecek ve kullanıcılarınızın karmaşık belgelerin ana noktalarını hızla kavramasına olanak tanıyacaktır.

2. Soru Cevaplama

LangChain için başka bir kullanım durumu, soru yanıtlama yetenekleri sağlayan uygulamalar oluşturmaktır.

Uygulamanız, geniş bir dil modeliyle entegre olarak kullanıcı tarafından girilen metin verilerini alabilir ve Wikipedia, Notion veya Apify Actor gibi çeşitli kaynaklardan ilgili yanıtları çıkarabilir. Bu işlevsellik, farklı konularda hızlı ve güvenilir bilgi arayan kullanıcılar için faydalı olabilir.

3. Chatbot'lar (Dil Modeli)

LangChain, dil modelleri tarafından desteklenen sohbet botları oluşturmak için değerli bir araçtır . LangChain'in çerçevesinden ve bileşenlerinden yararlanarak, sohbet robotu uygulamalarınız daha doğal ve ilgi çekici bir kullanıcı deneyimi sağlayabilir.

Kullanıcılar, genel konuşma, destek sorguları veya diğer belirli amaçlar için sohbet robotlarınızla etkileşim kurabilir ve dil modeli, bağlama duyarlı yanıtlar üretecektir.

Bu uygulama örnekleri, güçlü ve çok yönlü uygulamalar oluşturmak için LangChain'i kullanabileceğiniz yollardan yalnızca birkaçıdır. Dil modellerinin güçlü yanlarını anlayarak, kullanıcılarınızın ihtiyaçlarını karşılayan yenilikçi çözümler oluşturabilirsiniz.

Python ile uygulama oluşturmanın örnek bir uygulamasını görmek için aşağıdaki videoyu izleyin:

LangChain'deki Entegrasyonlar nelerdir?

LangChain, çeşitli programlama dilleri, platformlar ve veri kaynaklarıyla çalışmayı sizin için kolaylaştırmak için uçtan uca zincir entegrasyonu sağlar.

Bu, seçtiğiniz ortamda bir dil modeli kullanarak uygulamaları sorunsuz bir şekilde oluşturabilmenizi sağlar.

LangChain, programlama dilleri açısından hem JavaScript hem de TypeScript için destek sağlar; web tabanlı ve Node.js uygulamalarında LangChain'in gücünden yararlanabilir ve TypeScript'in sağladığı sağlam tip güvenliği özelliklerinden yararlanabilirsiniz.

İşte LangChain'in sunduğu önemli entegrasyonların kısa bir listesi:

• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): OpenAI, Hugging Face, Anthropic ve daha fazlası.

• Bulut Platformları: Azure, Amazon, Google Cloud ve diğer popüler bulut sağlayıcıları

• Veri Kaynakları: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors ve daha fazlası.

Bu entegrasyonlardan yararlanarak, bir dil modeli merkezli daha gelişmiş ve çok yönlü uygulamalar oluşturabilirsiniz.

Bu, ihtiyaçlarınız için doğru araçları ve kaynakları kullanarak projelerinizi hızlı ve verimli bir şekilde geliştirmenize ve dağıtmanıza yardımcı olacaktır.

LangChain'in Gelişmiş Özellikleri ve Özelleştirilmesi

LangChain, LLM'leri kullanarak güçlü uygulamalar oluşturmak için gelişmiş özellikler ve özelleştirme seçenekleri sunar.

Uygulamanızın davranışını uyarlayabilir ve Üretken Soru-Yanıtlama (GQA) veya sohbet robotları gibi gelişmiş kullanım senaryoları oluşturabilirsiniz.

LangChain'in temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. İhtiyaçlarınıza uyacak şekilde özelleştirilebilir bilgi istemleri

2. Gelişmiş kullanım örnekleri için zincir bağlantı bileşenleri oluşturma

3. Benzersiz uygulamalar geliştirmek için kod özelleştirme

4. Veri destekli üretim için model entegrasyonu ve text-davinci-003 gibi yüksek kaliteli dil modeli uygulamasına erişim

5. Belirli gereksinimler için bileşenleri karıştırmak ve eşleştirmek için esnek bileşenler

6. Gelişmiş doğruluk ve kullanıcı deneyimi için bağlamı ayarlamak ve yönlendirmek için bağlam manipülasyonu

LangChain ile, gelişmiş özelleştirme seçenekleri sayesinde kalabalıktan sıyrılan, zengin özelliklere sahip uygulamalar oluşturabilirsiniz.

LangChain'in özelliklerinden tam olarak yararlanmanıza yardımcı olmak için, bir sonraki bölümde kullanabileceğiniz bazı değerli kaynaklara göz atalım!

LangChain için Kaynaklar ve Destek

LangChain, güçlü dil modeli destekli uygulamalar geliştirmenize yardımcı olacak çeşitli kaynaklar ve destekle birlikte gelir.

LangChain ile çalışırken kullanabileceğiniz bazı temel kaynaklar aşağıda verilmiştir:

1. AI modelleri için OpenAI ve Hugging Face gibi AI Kitaplıkları

2. Hedeflenen veriler için Notion, Wikipedia ve Google Drive gibi harici kaynaklar

3. Bileşenleri bağlama ve zincirleme ile ilgili kılavuzlar için LangChain belgeleri

   • Resmi Belgeler

   • GitHub Deposu

   • PyPI Paket Deposu

4. Harici veri kaynakları, indeksleme ve vektör temsilleri yoluyla bağlama duyarlı sonuçları iyileştirmek için veri artırma

Son olarak, zorluklarla karşılaşırsanız veya başkalarının deneyimlerinden öğrenmek istiyorsanız, LangChain topluluğu ve özel destek gevşek kanalıyla etkileşim kurmak faydalı olabilir. Forumlardan çevrimiçi gruplara, diğer geliştiricilerle bağlantı kurmak, LangChain ile yolculuğunuzu zenginleştirecek.

Son düşünceler

LangChain, üretken modeller ve LLM'ler tarafından desteklenen uygulamalar geliştirmek için kapsamlı bir yaklaşım sunar. Geliştiriciler, veri biliminin temel kavramlarını entegre ederek, geleneksel ölçümlerin ötesinde yenilikçi çözümler oluşturmak için birden çok bileşenden, bilgi istemi şablonundan ve vektör veritabanlarından yararlanabilir.

Teknoloji geliştikçe aracılar, çeşitli kullanım durumlarında daha kapsamlı destek sunan sohbet arabirimleri dahil olmak üzere daha karmaşık öğeler içerir.

İster sohbet botları, ister duyarlılık analiz araçları veya başka bir NLP uygulaması geliştiriyor olun, LangChain verilerinizin tüm potansiyelini ortaya çıkarmanıza yardımcı olabilir. NLP teknolojisi gelişmeye ve önem kazanmaya devam ettikçe, LangChain gibi platformlar yalnızca daha değerli hale gelecektir.

Bu nedenle, NLP dünyasında bir adım önde olmak istiyorsanız, LangChain'e göz atmayı ve sizin için neler yapabileceğini görmeyi unutmayın!