Введение в LangChain LLM: руководство для начинающих

LangChain LLM — горячая тема в городе. Получите общее представление о том, что это такое и как с этим начать.

С появлением больших языковых моделей (LLM) об обработке естественного языка заговорили в Интернете. Новые приложения разрабатываются ежедневно благодаря таким LLM, как ChatGPT и LangChain.

LangChain — это платформа Python с открытым исходным кодом, позволяющая разработчикам разрабатывать приложения на основе больших языковых моделей. Его приложениями являются чат-боты, обобщение, генеративные вопросы и ответы и многое другое.

В этой статье представлено введение в LangChain LLM. В нем будут рассмотрены основные концепции, их сравнение с другими языковыми моделями и как с ними начать.

Прежде чем объяснять, как работает LangChain, сначала необходимо понять, как работают большие языковые модели. Модель большого языка — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует глубокое обучение для обучения моделей машинного обучения на больших данных, состоящих из текстовых, числовых и кодовых данных.

Огромный объем данных позволяет модели изучать существующие закономерности и отношения между словами, цифрами и символами. Эта функция позволяет модели выполнять ряд задач, таких как:

Наиболее существенным ограничением программ LLM является то, что модели являются очень общими. Эта функция означает, что, несмотря на их способность эффективно выполнять несколько задач, иногда они могут давать общие ответы на вопросы или подсказки, требующие опыта и глубоких знаний предметной области, вместо конкретных ответов.

Структура LangChain, разработанная Харрисоном Чейзом в конце 2022 года, предлагает инновационный подход к LLM. Процесс начинается с предварительной обработки текстов набора данных путем разбиения их на более мелкие части или сводки. Затем сводки встраиваются в векторное пространство. Модель получает вопрос, выполняет поиск в сводках и предоставляет соответствующий ответ.

Метод предварительной обработки LangChain является важной особенностью, которой невозможно избежать, поскольку LLM становятся более мощными и требуют больших объемов данных. Этот метод в основном используется в случаях кода и семантического поиска, поскольку он обеспечивает сбор данных и взаимодействие с LLM в режиме реального времени.

Следующий сравнительный обзор призван подчеркнуть уникальные особенности и возможности, которые отличают LangChain LLM от других существующих языковых моделей на рынке:

Теперь вы узнаете, как реализовать LangChain в реальном сценарии использования, чтобы понять, как он работает. Прежде чем приступить к разработке, вам необходимо настроить среду разработки.

Сначала создайте виртуальную среду и установите зависимости ниже:

Используя pip, выполните команду ниже, чтобы установить зависимости:

Приведенная выше команда устанавливает пакеты и создает виртуальную среду.

Сначала импортируйте необходимые классы, такие какЛМЧейн,ОпенАИ,Разговорная цепочка, иШаблон приглашенияизЛангчейнупаковка.

Классы LangChain описывают и выполняют цепочки языковых моделей.

Затем получите ключ API OpenAI. Чтобы получить доступ к ключу API OpenAI, вам необходимо иметь учетную запись OpenAI, а затем перейти на платформу OpenAI API.

На панели управления нажмите значок «Профиль». Затем нажмите кнопкуПосмотреть ключи APIкнопка.

Далее нажмите кнопкуСоздать новый секретный ключкнопку, чтобы получить новый ключ API.

Введите запрошенное имя ключа API.

Вы получитеСекретный ключбыстрый.

Скопируйте и сохраните ключ API в безопасном месте для дальнейшего использования.

Теперь вы приступите к разработке простого приложения для чата следующим образом:

Затем вы загрузите цепочку ChatGPT, используя сохраненный ранее ключ API.

Этот код загружает цепочку LLM с ключом API OpenAI и шаблоном приглашения. Затем предоставляется пользовательский ввод и отображается его вывод.

Выше приведен ожидаемый результат.

Потребление LLM быстро растет и меняет то, как люди взаимодействуют с машинами знаний. Такие фреймворки, как LangChain, находятся на переднем крае предоставления разработчикам удобного и простого способа предоставления LLM приложениям. Генеративные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, Bard и Hugging Face, также не остаются в стороне в развитии приложений LLM.